Példa 2012.05.11. Többértékű függőségek, 4NF, 5NF



Hasonló dokumentumok
8. előadás. normálformák. Többértékű függés, kapcsolásfüggés, 4NF, 5NF. Adatbázisrendszerek előadás november 10.

7. előadás. Karbantartási anomáliák, 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF, 5NF. Adatbázisrendszerek előadás november 7.

6. Gyakorlat. Relációs adatbázis normalizálása

Adatbázisrendszerek. Karbantartási anomáliák, 1NF, 2NF, 3NF, BCNF, 4NF, 5NF március 13.

Adatbáziskezelés. Indexek, normalizálás NZS 1

Adatbázis rendszerek Ea: A rendes állapot. Normalizálás

Adatbázis rendszerek 1. 7.Gy: Rakjunk rendet. Normalizálás

Adatbázisok gyakorlat

Adatbázis rendszerek Ea: A rendes állapot. Normalizálás

Adatbázis-kezelés. alapfogalmak

Relációs adatbázisok tervezése ---2

NORMALIZÁLÁS. Funkcionális függés Redundancia 1NF, 2NF, 3NF

7. előadás. Karbantartási anomáliák, 1NF, 2NF, 3NF, BCNF. Adatbázisrendszerek előadás november 3.

Adatbázisok I. Jánosi-Rancz Katalin Tünde 327A 1-1

Relációs adatbázisok tervezése ---1

A relációs adatbázis-tervezés alapjai

Normalizálási feladatok megoldása

Csima Judit október 24.

Adatbázis tervezés normál formák segítségével

T Adatbázisok-adatmodellezés

ADATBÁZIS-KEZELÉS. Relációalgebra, 5NF

11. Gyakorlat Adatbázis-tervezés, normalizálás. Redundancia: egyes adatelemek feleslegesen többször is le vannak tárolva

Normalizálás. Elméleti összefoglaló

ADATBÁZISOK. 4. gyakorlat: Redundanciák, funkcionális függőségek

Függőségek felismerése és attribútum halmazok lezártja

Adatbázisok elmélete 12. előadás

Csima Judit november 15.

Mezők viszonya a relációs adatbázis tábláiban

Relációs adatbázisok tervezése 2.rész (dekompozíció)

Adatbázis rendszerek. 4. előadás Redundancia, normalizálás

Tervezés: Funkcionális függıségek

RELÁCIÓS ADATBÁZISSÉMÁK. Egyed-kapcsolat modellről átírás

Adatmodellezés. 1. Fogalmi modell

Adatbázisok gyakorlat

Csima Judit BME, VIK, november 9. és 16.

Adatbázis, adatbázis-kezelő

INFORMATIKA ÁGAZATI ALKALMAZÁSAI. Az Agrármérnöki MSc szak tananyagfejlesztése TÁMOP /1/A

AB1 ZH mintafeladatok. 6. Minősítse az állításokat! I-igaz, H-hamis

8. Előadás tartalma. Funkcionális függőségek

Adatbázis rendszerek Definíciók:


Relációs adatbázisok tervezése 2.rész (dekompozíció)

Programozás. Adatbázis-kezelés (alapok) Fodor Attila

Adatbázisrendszerek 7. előadás: Az ER modell március 20.

ADATBÁZISOK. Normalizálás

Adatbázisok. 1. gyakorlat. Adatmodellezés október október 1. Adatbázisok 1 / 42

ADATBÁZIS-KEZELÉS. Relációs modell

Adatmodellek. 2. rész

Sapientia - Erdélyi Magyar Tudományegyetem (EMTE) Csíkszereda

Relációs adatbázisok tervezése ---1

Normálformák Normalizálás ADATBÁZISKEZELÉS ÉS KÖNYVTÁRI RENDSZERSZERVEZÉS 1 / 2

Relációs adatbázisok tervezése 2.rész (dekompozíció)

Adatbázis rendszerek 2. előadás. Relációs algebra

Adatbázis rendszerek I

Informatika szigorlat 9-es tétel: Az adatbázis-kezelő rendszerek fogalmai

Adatmodellezés, alapfogalmak. Vassányi István

8. előadás. Az ER modell. Jelölések, az ER séma leképezése relációs sémára. Adatbázisrendszerek előadás november 14.

Adatbázis-kezelés az Excel 2013-ban

13. Relációs adatmodell tervezése

ADATBÁZIS RENDSZEREK. Adatbázis tervezés. Krausz Nikol, Medve András, Molnár Bence

modell, amiben csak bináris sok-egy kapcsolatok (link, memberowner,

Adatba zis é s szoftvérféjlészté s (wéb-programoza s)

Adatbázisok 10. Normalizálás példa

Magas szintű adatmodellek Egyed/kapcsolat modell I.

Adatbázis rendszerek 2. előadás. Relációs algebra

9. RELÁCIÓS ADATBÁZISOK LOGIKAI TERVEZÉSE TERVEZÉS E-R DIAGRAMBÓL TERVEZÉS SÉMADEKOMPOZÍCIÓVAL Anomáliák...

Adatbázis-kezelés - Relációs adatbázisok adatszerkezetének tervezése, megvalósítása

ADATBÁZIS-KEZELÉS Demetrovics Katalin

ADATBÁZIS RENDSZEREK. Attributum típusok, normalizálsá, relációs algebra. Krausz Nikol, Medve András, Molnár Bence

Több felhasználó párhuzamosan olvashatja, bővítheti, módosíthatja és törölheti az adatokat Az adatok konzisztenciájának és biztonságának biztosítása

Gazdasági informatika vizsga kérdések

Gazdasági informatika II (SZIE GTK GVAM 1. évfolyam) 2009/2010. tanév 2. félév

0. Ha valahol még nem szerepelt a relációs algebrai osztás, akkor azt kell először venni:

Adatbázis használat I. 1. gyakorlat

Halmaz: alapfogalom, bizonyos elemek (matematikai objektumok) Egy halmaz akkor adott, ha minden objektumról eldönthető, hogy

Adatbázisok. 4. gyakorlat. Adatmodellezés: E-K modellb l relációs adatbázisséma. Kötelez programok kiválasztása szeptember 24.

A relációs adatmodell

a nyers adatokat relációs formátumúvá alakítja felkutatja és feloldja az adatelem meghatározásokban az esetleges pontatlanságot/bizonytalanságot

Adatbázis alapú rendszerek

Adatbáziskezelés 1 / 12

Adatbázisrendszerek 8. előadás: Az Enhanced Entity-Relationship modell március 27.

Az adatbázis-kezelés alapjai

Adatbázisok. 3. gyakorlat. Adatmodellezés: E-K modellb l relációs adatbázisséma. Kötelez programok kiválasztása szeptember 21.

ADATMODELLEZÉS. Az egyed-kapcsolat modell

BGF. 4. Mi tartozik az adatmodellek szerkezeti elemei

TAJ. foglalkozás. gyógyszer

7. Gyakorlat A relációs adatmodell műveleti része

Adatbázisok. 3. gyakorlat. Adatmodellezés: E-K modell szeptember szeptember 17. Adatbázisok 1 / 11

Adatbázisok - 1. előadás

Feladatok 7. osztály

Az adatbázis-alapú rendszerek tervezésének alapvető része az adatok modellezése. Ez legtöbbször két fázisban zajlik:

ADATBÁZIS-KEZELÉS. 1. Alapfogalmak

Adatbázisok I. Egyed-kapcsolat formális modell. Egyed-kapcsolat formális modell. Kapcsolatok típusai

Mveletek a relációs modellben. A felhasználónak szinte állandó jelleggel szüksége van az adatbázisban eltárolt adatok egy részére.

Adatbázisok elmélete 11. előadás

Adatbázis rendszerek. 3. előadás Adatbázis tervezés

Adatbáziskezelés és. Bevezetés az egészségügyi informatikába II. Semmelweis Egyetem április 21.

Adatbázis-kezelés. Építész Informatika 1. Fejér Tamás október 20.

Data Vault adatmodellezés.

ADATBÁZISOK. 3. gyakorlat E-K modell

Átírás:

Többértékű függőségek, 4NF, 5NF Szendrői Etelka datbázisok I szendroi@pmmk.pte.hu harmadik normálformáig mindenképpen érdemes normalizálni a relációkat. Legtöbbször elegendő is az első három normálformának megfelelő relációk alkalmazása. Előfordulhatnak azonban olyan esetek, amikor még ezután is maradnak anomáliák és feleslegesen tárolt adatok. negyedik és ötödik normálforma a többértékű függőségekből adódó redundancia kiszűrését szolgálja. Példa Tegyük fel, hogy van egy táblázatunk egy egyetemen oktatott szakok, oktatók és tantárgyak értékeiről Fizikus Szak Oktatók ak Prof. Zöld Prof. arna Matematikus Prof. Zöld Mechanika alapjai Optika Mechanika alapjai Vektoranalízis Trigonometria táblázatból látható, hogy egy tanár több szakon is taníthat Ugyanazt a tárgyat több tanár is taníthatja Ugyanaz a tantárgy több szakon is szerepel Ugyanaz a tanár több tárgyat is taníthat lakítsuk relációs táblává: Szak Oktatók ak Fizikus Prof. Zöld Mechanika alapjai Fizikus Prof. Zöld Optika Fizikus Prof. arna Mechanika alapjai Fizikus Prof. arna Optika Matematikus Prof. Zöld Mechanika alapjai Matematikus Prof. Zöld Vektoranalízis Matematikus Prof. Zöld Trigonometria 1

Többértékű függőség (MVD) vizsgált relációban többértékű függőségek vannak, azaz a meghatározó tulajdonság egyes adatértékeihez a meghatározott tulajdonság egy-egy értékhalmaza tartozik. Pl. Minden oktató több tárgyat taníthat, illetve ugyanazt a tárgyat több oktató is taníthatja. Ebben az esetben egyik irányban sincs egyértelmű függőség, ez egy többértékű függőség. Többértékű függőség (MVD) multivalued dependency z R(,,) sémán az többértékű függőség teljesül, ha minden (a i, b i ) hez tartozó {c i } halmaz csak a i -től függ b i -től nem. Minden a i -hez egy {b i } és egy {c i } halmaz rendelhető. z R{,, }-ben többértékű függőség igaz akkor és csak akkor, ha is igaz. z MVD mindig párban jár együtt. Ezért a jelölést használhatjuk az MVD megadására. Többértékű függőségekre vonatkozó szabályok Triviális többértékű függőség 1, 2, n 1, 2, m fennáll, ha { 1, 2, m } { 1, 2, n } teljesül. Tranzitivitási szabály: ha 1, 2, n 1, 2, m és 1, 2, m 1, 2, k érvényes, akkor 1, 2, n 1, 2, k is érvényes. (Mindazon -ket, melyek egyben -k is törölhetjük a jobb oldalról.) többértékű függőség nem tesz eleget a szétvághatósági/összevonhatósági szabály szétvághatósági részének. Többértékű függőségekre vonatkozó szabályok Funkcionális függőség előléptetése. Minden funkcionális függőség egyben többértékű függőség is. zaz, 1, 2, n 1, 2, m fennáll, akkor 1, 2, n 1, 2, m teljesül. Komplementer szabály. Ha 1, 2, n 1, 2, m többértékű függőség az R relációban, akkor R kielégíti az 1, 2, n 1, 2, k többértékű függőséget is, ahol a -k az R összes attribútumai közül éppen azok, amelyek nincsenek sem az -k, sem a -k között. 2

Negyedik normálforma Egy R reláció negyedik normálformában(4nf) van, ha minden nem triviális MVD egyben FD is, azaz ha nem triviális többértékű függőség fennáll, akkor és is teljesül, ahol szuperkulcs. Hogyan bontsuk fel a vizsgált relációt? FGIN tétele: Legyen R{,, } egy reláció, ahol, és attribútum halmazok. Ha R relációban teljesül, akkor és csak akkor az R reláció veszteségmentesen felbontható {,} és {,} attribútum halmazokból álló relációkra. Tehát a vizsgált relációnk veszteségmentesen felbontható {szak, tanár} és {szak, tantárgy} relációkra. felbontás eredménye: Szak Szak Fizikus Prof. Zöld Fizikus Mechanika alapjai Fizikus Prof. arna Fizikus Optika Matematikus Mechanika alapjai Matematikus Prof. Zöld Matematikus Vektoranalízis Matematikus Trigonometria felbontás eredményeként kapott két reláció 4NF-ben van. 5. Normálforma (5NF) Léteznek olyan sémák, amelyeket nem lehet veszteségmentesen egy lépésben két részre bontani, csak több részre. Példa: Tartsuk nyilván, hogy a diákok mely órákra járnak és melyik tanárhoz. diákok tantárgyat és tanárt választanak. diákok több tantárgyat és órát is választhatnak. tanárok több tantárgyat is taníthatnak. Tegyük fel, hogy a diákok minden olyan órára járnak, amelyet kiválasztottak, bármelyik általuk választott tanár tanítja. tábla: 3

Óralátogatás datbázis Nem FD, nem is MVD. Nézzük meg külön-külön, hogy melyik diák mit tanul, kinél tanul, és melyik tanár mit tanít. TNÍT datbázis HLLGTÓ Diák ÓR FELVESZ datbázis Diák Progi 3 Progi 3 datbázis datbázis z ÓR és TNÍT relációk összekapcsolásával visszakapjuk az eredeti táblát. ÓR Progi 3 Progi 3 datbázis datbázis TNÍT datbázis datbázis Tehát ez egy olyan függőség, amely a részek összekapcsolásával (JOIN) egyezik meg. z ilyen függőségeket JOIN függőségnek nevezzük. Jele: JD(,,. Z) funkcionális függőség általánosítása a többértékű függőség. Hasonlóképpen az MVD a JD speciális esete és az FD az MVD speciális esete. hogy az MDV is redundanciát okoz, úgy a JD is. 4

5. normálforma z ötödik normálforma a JD korlátozását mondja ki. Ötödik normálformában van a reláció, ha minden JD FD-ken alapul, azaz minden JD a jelölt kulcsra épül, a jelölt kulcs implikálja a felbontást. Ha egy R{,, } sémában, ahol és, teljesül a JD(, ), tehát a felbontást, illetve a JD-t, az jelölt kulcs implikálta. Jelölése: 5NF. z ötödik normálforma teljesülése esetén teljesül a negyedik is. negyedik pedig magában foglalja a NF-et is. De-normalizálás Hatékonysági okokból, azaz a gyorsabbinformáció visszakeresésmiatt, gyakran a normalizált modellt átalakítjuk, és újból összekapcsolunk táblákat egy relációba, vagy redundánsan tárolunk mezőket (ellenőrzött redundancia!). Ezt a folyamatot de-normalizálásnak nevezzük. Ha egy adott számításhoz az adatokat több táblán keresztül kell visszakeresni, és a táblák sok rekordból állnak, ez igen hosszú lehet. Ilyenkor célszerű a számításhoz szükséges mezőt a táblában tárolni, annak ellenére, hogy ez redundanciát okoz. Ha egy adott számításhoz az adatokat több táblán keresztül kell visszakeresni, és a táblák sok rekordból állnak, ez igen hosszú lehet, ilyenkor célszerű a számított adatokat tárolni a táblában. 5