我们先复习下什么是函数:函数是发生在集合之间的一种对应关系(我喜欢用图理解) 数据库中讨论得比较多是非平凡函数依赖,而平凡意义不大) 因为成绩不是(学号,课程)的子集。 部分函数依赖:(学号,姓名)→ 性别 因为(学号,姓名)→ 性别 且 学号 →
我们先复习下什么是函数:函数是发生在集合之间的一种对应关系(我喜欢用图理解)
数据库中讨论得比较多是非平凡函数依赖,而平凡意义不大)
因为成绩不是(学号,课程)的子集。
部分函数依赖:(学号,姓名)→ 性别
因为(学号,姓名)→ 性别 且 学号 → 性别
完全函数依赖:(学号,课程号)→ 成绩
因为(学号,课程号)→ 成绩,学号 —\→ 成绩,课程号 —\→ 成绩。
传递函数依赖: 学号 → 系主任
因为学号 → 系名,系名 → 系主任 且 系名 —\→ 学号。
而多值依赖呢?给出定义
多值依赖的定义:
设R(U)是一个属性集合U上的一个关系模式,X, Y, 和Z是U的子集,并且Z=U-X-Y,多值依赖X->->Y成立当且仅当对R的任一个关系r,r在(X,Z)上的每个值对应一组Y的值,这组值仅仅决定于X值而与Z值无关。
若X->->Y,而Z=空集,则称X->->Y为平凡的多值依赖。否则,称X->->Y为非平凡的多值依赖。
依然用函数的映射关系来理解,引入f(x,y),假设f(x,y)=+-(x^),若z=f(x,y),则一个x值可以得出两个互为相反数的z。在这个二元函数关系中,y的取值事实上是不影响结果的。类比到关系模式上,即x为X集的属性值,y为Y集的属性值,z为Z集的属性值。
看看一个例子
(课程C) ——(教师T)—(参考书B)
数据库概率 —顾国生老师——数学分析
数据库概率 —顾国生老师——高等代数
数据库概率 —顾国生老师——微分方程
上述例子U{C,T,B},其中课程C和教师T唯一确定一组B,却与T无关,经由C决定,然而T并不是空集,所以是非平凡的多值依赖。
事实上,当T为空的时候,如果C中的每一个值c对应B中的一个确定的值,则变为函数依赖,所以函数依赖是多值依赖的一种特殊情况。
总计下:
1. 函数依赖不是指关系模式R的某个或某些关系实例满足的约束条件,而是指R的所有关系实例均要满足的约束条件。
2. 函数依赖是语义范畴的概念。只能根据数据的语义来确定函数依赖。(例如“姓名→年龄”这个函数依赖只有在不允许有同名人的条件下成立)
3. 函数依赖通常以集合抽闲出来讨论。
4. 数据库设计者根据需求对函数关系进行制定。例如认为“姓名→年龄”在特定表中可行。
5. 数据库设计者根据现实规定做强制要求。例如规定不允许同名人出现,函数依赖“姓名→年龄”成立。所插入的元组必须满足规定
的函数依赖,若发现有同名人存在, 则拒绝装入该元组。

存储过程是MySQL中的预编译SQL语句集合,用于提高性能和简化复杂操作。1.提高性能:首次编译后,后续调用无需重新编译。2.提高安全性:通过权限控制限制数据表访问。3.简化复杂操作:将多条SQL语句组合,简化应用层逻辑。

MySQL查询缓存的工作原理是通过存储SELECT查询的结果,当相同查询再次执行时,直接返回缓存结果。1)查询缓存提高数据库读取性能,通过哈希值查找缓存结果。2)配置简单,在MySQL配置文件中设置query_cache_type和query_cache_size。3)使用SQL_NO_CACHE关键字可以禁用特定查询的缓存。4)在高频更新环境中,查询缓存可能导致性能瓶颈,需通过监控和调整参数优化使用。

MySQL被广泛应用于各种项目中的原因包括:1.高性能与可扩展性,支持多种存储引擎;2.易于使用和维护,配置简单且工具丰富;3.丰富的生态系统,吸引大量社区和第三方工具支持;4.跨平台支持,适用于多种操作系统。

MySQL数据库升级的步骤包括:1.备份数据库,2.停止当前MySQL服务,3.安装新版本MySQL,4.启动新版本MySQL服务,5.恢复数据库。升级过程需注意兼容性问题,并可使用高级工具如PerconaToolkit进行测试和优化。

MySQL备份策略包括逻辑备份、物理备份、增量备份、基于复制的备份和云备份。1.逻辑备份使用mysqldump导出数据库结构和数据,适合小型数据库和版本迁移。2.物理备份通过复制数据文件,速度快且全面,但需数据库一致性。3.增量备份利用二进制日志记录变化,适用于大型数据库。4.基于复制的备份通过从服务器备份,减少对生产系统的影响。5.云备份如AmazonRDS提供自动化解决方案,但成本和控制需考虑。选择策略时应考虑数据库大小、停机容忍度、恢复时间和恢复点目标。

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在MySQL中优化数据库模式设计可通过以下步骤提升性能:1.索引优化:在常用查询列上创建索引,平衡查询和插入更新的开销。2.表结构优化:通过规范化或反规范化减少数据冗余,提高访问效率。3.数据类型选择:使用合适的数据类型,如INT替代VARCHAR,减少存储空间。4.分区和分表:对于大数据量,使用分区和分表分散数据,提升查询和维护效率。

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