그래서 데이터베이스 노트와 자료를 통해 향후 인터뷰에 대한 일반적인 개념과 용어를 새로 고쳐야합니다. 나는 의존성에 머물렀고 무손실 - 분해 분해에 참여했다. 나는 모든 수학 방정식을 다 찾아 보았지만 평범하고 간단한 영어 응답이나 예를 찾고 있습니다.의존성 보존
내가 완전히 이해할 수없는 예를 보여주는 http://www.cs.kent.edu/~jin/DM09Fall/lecture6.ppt의 파워 포인트를 발견했습니다. 아래에 게시됩니다.
R = (A, B, C)F = {A → B, B → C)
Can be decomposed in two different ways
R1 = (A, B), R2 = (B, C)
Lossless-join decomposition:
R1 ∩ R2 = {B} and B → BC
Dependency preserving
R1 = (A, B), R2 = (A, C)
Lossless-join decomposition:
R1 ∩ R2 = {A} and A → AB
Not dependency preserving (cannot check B -> C without computing R1 ⋈ R2)
그래서 나는 갖는 → B와 B → C가 → B를하고 → C는 B와 C 사이에 참조 또는 링크가 없음을 의미 반면 당신은 서로의 "참조"가 있음을 의미 이해 .
그래서,
합니까 무손실 조인 분해 데이터가 전체 그대로 것을 의미? 두 시나리오 모두에서 결국 두 데이터를 모두 얻을 수 있습니다. 이것이 틀린 경우에, 저를 정정하십시오! :)
두 번째 분해에서 B와 C의 연결이 갖는 중요성은 무엇이며 종속성을 보존하지 않는 이유는 무엇입니까?
A가 삭제되면 단순히 관계가없는 B와 C 만 갖게됩니다.
B는 여전히해야합니다 삭제 된 경우 → C.
C가 있기 때문에 심지어 첫 번째 예에서 그래도 → B의
을해야합니다 삭제 된 경우 값을 삭제할 때 여전히 비슷한 결과가 나타날 것입니다.
A는 여전히 B → C의 관계를 가질 것이다 삭제 된 경우
B는 단순히없는 관계로 A와 C가됩니다 삭제됩니다.
C 당신이하는 → B에 따라서
어느 쪽이든의 관계를 가질 것이다 각 항목을 삭제하면 당신은 여전히 관계의 두 인스턴스와 인스턴스를해야합니다 삭제 된 경우 어떤 관계가없는 두 항목의 내역
내 생각 엔 예 1의 A와 예 2의 "중간 인물 관계"(B라는 용어가 있음)를 삭제할 때 예 1과 A → B → B → C, 예제 2에서는 A와 연결되지 않은 A → B로 고정되어 있습니다. → C.
당신이 볼 수 있듯이 나는 이것이 왜 데이터 종속성을 야기하는지 그리고 "데이터 의존성은 무엇인가"또는 "데이터 의존성의 예"를 검색하는 동안 사각형으로 돌아 간다. 나를.
누군가 나를 위해 이것을 분명히하는 데 도움이 될 수 있다면 크게 감사하겠습니다.
FD는 "링크"또는 "참조"와 아무 관련이 없습니다. A → B는 A에 대한 각각의 주어진 값의 모든 출현이 B에 대해 동일한 값으로 나타날 때 관계에서 유지됩니다. 정의 읽기. – philipxy