数据库系统概论(超详解!!!) 第三节 关系数据库

news2025/6/17 18:12:12

1.基本概念

 1. 域(Domain)  

域是一组具有相同数据类型的值的集合。

2. 笛卡尔积(Cartesian Product)  

给定一组域D1,D2,…,Dn,允许其中某些域是相同的。    

D1,D2,…,Dn的笛卡尔积为: D1×D2×…×Dn =  {(d1,d2,…,dn)|diDi,i=1,2,…,n}

所有域的所有取值的一个组合 ,不能重复。

元组(Tuple) 笛卡尔积中每一个元素(d1,d2,…,dn)叫作一个n元组(n-tuple)或简称元组

分量(Component) 笛卡尔积元素(d1,d2,…,dn)中的每一个值di 叫作一个分量 。

基数(Cardinal number) 一个域允许的不同取值个数称为这个域的基数。 若Di(i=1,2,…,n)为有限集,其基数为mi(i=1,2,…,n),则D1×D2×…×Dn的基数M为:

笛卡尔积的表示方法 :笛卡尔积可表示为一张二维表, 表中的每行对应一个元组,表中的每列对应一个域。

3. 关系(Relation)

D1×D2×…×Dn的子集叫作在域D1,D2,…, Dn上的关系,表示为R(D1,D2,…,Dn)

R:关系名

n:关系的目或度(Degree)

元组: 关系中的每个元素是关系中的元组,通常用t表示。

单元关系与二元关系:

当n=1时,称该关系为单元关系(Unary relation)或一元关系                            

当n=2时,称该关系为二元关系(Binary relation)

关系的表示:关系也是一个二维表,表的每行对应一个元组,表 的每列对应一个域. 

属性 :关系中不同列可以对应相同的域 ,为了加以区分,必须对每列起一个名字,称为属性(Attribute) 。n目关系必有n个属性。

码 :

候选码(Candidate key) 若关系中的某一属性组的值能唯一地标识一个元组,则称该属性组为候选码。 简单的情况:候选码只包含一个属性。

全码(All-key) 最极端的情况:关系模式的所有属性组是这个关系模式的候选码,称为全码(All-key)

主码 :若一个关系有多个候选码,则选定其中一个为主码 (Primary key)

主属性: 候选码中的属性称为主属性(Prime attribute) 不包含在任何侯选码中的属性称为非主属性(Non-Prime attribute)或非码属性(Non-key attribute) 

三类关系:

基本关系(基本表或基表) :实际存在的表,是实际存储数据的逻辑表示

查询表查:询结果对应的表

视图表 :由基本表或其他视图表导出的表,是虚表,不对 应实际存储的数据。

基本关系的性质:

① 列是同质的(Homogeneous)

② 不同的列可出自同一个域 ,其中的每一列称为一个属性 ,不同的属性要给予不同的属性名。

③ 列的顺序无所谓,列的次序可以任意交换

④ 任意两个元组的候选码不能相同

⑤ 行的顺序无所谓,行的次序可以任意交换

⑥ 分量必须取原子值 ,这是规范条件中最基本的一条

4.关系模式

关系模式(Relation Schema)是型 。

关系是值。

关系模式是对关系的描述:元组集合的结构 ,属性构成 ,属性来自的域,属性与域之间的映象关系 。完整性约束条件。

关系模式可以形式化地表示为: R(U,D,DOM,F)         

R:关系名         

U:组成该关系的属性名集合         

D:U中属性所来自的域         

DOM:属性向域的映象集合         

F :属性间数据的依赖关系的集合

关系模式通常可以简记为  :R (U)    或    R (A1,A2,…,An)

R: 关系名

A1,A2,…,An  : 属性名

注:域名及属性向域的映象常常直接说明为属性的类型、长度。

关系模式 :对关系的描述 。静态的、稳定的

关系 :关系模式在某一时刻的状态或内容 动态的、随时间不断变化的 。

关系模式和关系往往笼统称为关系      

5.关系数据库

关系数据库:在一个给定的应用领域中,所有关系的集合构成一个关系数据库。

关系数据库的型与值 :

关系数据库的型: 关系数据库模式,是对关系数据库的描述。

关系数据库的值: 关系模式在某一时刻对应的关系的集合,通常称为关系数据库。

6.关系模型的存储结构

关系数据库的物理组织 :有的关系数据库管理系统中一个表对应一个操作系统文件,将物理数据组织交给操作系统完成。 有的关系数据库管理系统从操作系统那里申请若干个大的文件,自己划分文件空间,组织表、索引等存储结构,并进行存储管理。

2.关系操作

1.常用的关系操作

查询操作:选择、投影、连接、除、并、差、交、笛卡尔积。

选择、投影、并、差、笛卡尔是5种基本操作

数据更新:插入、删除、修改。

关系操作的特点:集合操作方式:操作的对象和结果都是集合,一次一集合的方式。

2.语言的分类

关系代数语言: 用对关系的运算来表达查询要求 。  代表:ISBL

关系演算语言:

用谓词来表达查询要求: 元组关系演算语言 。谓词变元的基本对象是元组变量。 代表:APLHA, QUEL

域关系演算语言  :   谓词变元的基本对象是域变量 。  代表:QBE

具有关系代数和关系演算双重特点的语言。 代表:SQL(Structured Query Language)

3.关系的完整性

1.实体完整性

关系的三类完整性约束:

1.实体完整性和参照完整性: 关系模型必须满足的完整性约束条件称为关系的两个不变性,应该由关系系统自动支持。

2.用户定义的完整性 :应用领域需要遵循的约束条件,体现了具体领域中的语义约束。

实体完整性规则(Entity Integrity)

若属性A是基本关系R的主属性,则属性A不能取空值 。空值就是“不知道”或“不存在”或“无意义”的值。

实体完整性规则的说明 :

(1)实体完整性规则是针对基本关系而言的。 一个基本表通常对应现实世界的一个实体集。

(2)现实世界中的实体是可区分的,即它们具有某种唯一性标识。

(3)关系模型中以主码作为唯一性标识。

(4)主码中的属性即主属性不能取空值。 主属性取空值,就说明存在某个不可标识的实体,即存在不可区分的实体,这与第(2)点相矛盾,因此这个规则称为实体完整性。

2.参照完整性

1. 关系间的引用

在关系模型中实体及实体间的联系都是用关系来描述的,自然存在着关系与关系间的引用。

2. 外码

设F是基本关系R的一个或一组属性,但不是关系R的码。如果F与基本关系S的主码Ks相对应,则称F是R的外码

基本关系R称为参照关系(Referencing  Relation)

基本关系S称为被参照关系(Referenced Relation) 或目标关系(Target Relation)

注:

关系R和S不一定是不同的关系。

目标关系S的主码Ks 和参照关系的外码F必须定义在同一个(或一组)域上。

外码并不一定要与相应的主码同名。

当外码与相应的主码属于不同关系时,往往取相同的名字,以便于识别。

3. 参照完整性规则

参照完整性规则    :

若属性(或属性组)F是基本关系R的外码,它与基本关系S的主码Ks相对应(基本关系R和S不一定是不同的关系),则对于R中每个元组在F上的值必须为: 或者取空值(F的每个属性值均为空值) ,或者等于S中某个元组的主码值。

3.用户定义的完整性

针对某一具体关系数据库的约束条件,反映某一具体应用所涉及的数据必须满足的语义要求

关系模型应提供定义和检验这类完整性的机制,以便用统一的系统的方法处理它们,而不需由应用程序承担这一功能

4.关系代数

关系代数是一种抽象的查询语言,它用对关系的运算来表达查询

关系代数: 运算对象是关系 ,运算结果亦为关系 。

关系代数的运算符有两类:集合运算符和专门的关系运算符 。传统的集合运算是从关系的“水平”方向即行的角度进行 ,专门的关系运算不仅涉及行而且涉及列。

1.传统集合运算

R和S 具有相同的目n(即两个关系都有n个属性) 相应的属性取自同一个域(以下没显示出来的符号为”属于“)

R∪S 仍为n目关系,由属于R或属于S的元组组成。          R∪S = { t|t  R∨t S }

R - S 仍为n目关系,由属于R而不属于S的所有元组组成。          R -S = { t|tR∧tS }

R∩S 仍为n目关系,由既属于R又属于S的元组组成。R∩S = { t|t  R∧t S }      R∩S = R –(R-S)

笛卡尔积:

严格地讲应该是广义的笛卡尔积(Extended Cartesian Product)

R: n目关系,k1个元组

S: m目关系,k2个元组

R×S

列:(n+m)列元组的集合

元组的前n列是关系R的一个元组 ,后m列是关系S的一个元组

行:k1×k2个元组 R×S = {tr ts |tr R ∧ tsS }

2.专门关系运算

引入新的表示方法:

(1) R,t属于R,t[Ai]          

设关系模式为R(A1,A2,…,An)  它的一个关系设为R  ,t属于R 表示t是R的一个元组 ,t[Ai]则表示元组t中相应于属性Ai的一个分量。

(2) A,t[A], A非   

若A={Ai1,Ai2,…,Aik},其中Ai1,Ai2,…,Aik是A1,A2,…,An中的一部分,则A称为属性列或属性组。    

t[A]=(t[Ai1],t[Ai2],…,t[Aik])表示元组t在属性列A上诸分量的集合。    

A非则表示{A1,A2,…,An}中去掉{Ai1,Ai2,…,Aik}后剩余的属性组。

(4)象集Zx  

给定一个关系R(X,Z),X和Z为属性组。当t[X]=x时,x在R中的象集(Images Set)为:           Zx={t[Z]|t R,t[X]=x}  它表示R中属性组X上值为x的诸元组在Z上分量的集合。

1. 选择

选择又称为限制(Restriction)选择运算符的含义在关系R中选择满足给定条件的诸元组          σF(R) = {t|t属于R∧F(t)= '真'}

F:选择条件,是一个逻辑表达式,取值为“真”或“假” 基本形式为:X1θY1

θ表示比较运算符,它可以是>,≥,<,≤,=或<>

选择运算是从关系R中选取使逻辑表达式F为真的元组,是从行的角度进行的运算

2. 投影

从R中选择出若干属性列组成新的关系 : πA(R) = { t[A] | t 属于R }         

A:R中的属性列

投影操作主要是从列的角度进行运算

投影之后不仅取消了原关系中的某些列,而且还可能取消某些元组(避免重复行)

3. 连接

连接也称为θ连接 ,连接运算的含义: 从两个关系的笛卡尔积中选取属性间满足一定条件的元组

 

A和B:分别为R和S上度数相等且可比的属性组

θ:比较运算符

连接运算从R和S的广义笛卡尔积R×S中选取R关系在A属性组上的值与S关系在B属性组上的值满足比较关系θ的元组

两类常用连接运算 :

等值连接(equijoin) θ为“=”的连接运算称为等值连接,从关系R与S的广义笛卡尔积中选取A、B属性值相等的那些元组,即等值连接为:      

自然连接(Natural join)

自然连接是一种特殊的等值连接,两个关系中进行比较的分量必须是同名的属性组 ,在结果中把重复的属性列去掉

自然连接的含义 :R和S具有相同的属性组B

一般的连接操作是从行的角度进行运算。

自然连接还需要取消重复列,所以是同时从行和列的角度进行运算。

注:两个关系在没有公共属性时,其自然连接操作表现为笛卡尔积操作。

悬浮元组(Dangling tuple): 两个关系R和S在做自然连接时,关系R中某些元组有可能在S中不存在公共属性上值相等的元组,从而造成R中这些元组在操作时被舍弃了,这些被舍弃的元组称为悬浮元组。

外连接(Outer Join): 如果把悬浮元组也保存在结果关系中,而在其他属性上填空值(Null),就叫做外连接

左外连接(LEFT OUTER JOIN或LEFT JOIN) 只保留左边关系R中的悬浮元组。

右外连接(RIGHT OUTER JOIN或RIGHT JOIN) 只保留右边关系S中的悬浮元组。

4. 除运算

给定关系R (X,Y) 和S (Y,Z),其中X,Y,Z为属性组。 R中的Y与S中的Y可以有不同的属性名,但必须出自相同的域集。

R与S的除运算得到一个新的关系P(X), P是R中满足下列条件的元组在 X 属性列上的投影: 元组在X上分量值x的象集Yx包含S在Y上投影的集合,记作:      

 R÷S={tr[X]|trR∧πY(S)属于Yx}            Yx:x在R中的象集,x = tr[X]

从行和列的角度考虑:

在关系R中,A可以取四个值{a1,a2,a3,a4}    

a1的象集为 {(b1,c2),(b2,c3),(b2,c1)}    

a2的象集为 {(b3,c7),(b2,c3)}    

a3的象集为 {(b4,c6)}    

a4的象集为 {(b6,c6)}

S在(B,C)上的投影为:{(b1,c2),(b2,c1),(b2,c3) }

只有a1的象集包含了S在(B,C)属性组上的投影,所以 R÷S ={a1}

注意:关系运算中花费时间可能最长的运算是笛卡尔积

例题:

小结:

关系数据库系统是目前使用最广泛的数据库系统

关系数据库系统与非关系数据库系统的区别: 关系系统只有“表”这一种数据结构 非关系数据库系统还有其他数据结构,以及对这些数据结构的操作。

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