Cognitive Interaction Technology Center of Excellence

Transkript

1 Kanonische Abdeckung Motivation: eine Instanz einer Datenbank muss nun alle funktionalen Abhängigkeiten in F + erfüllen. Das muss natürlich immer überprüft werden (z.b. bei jedem update). Es reicht natürlich dabei, zu überprüfen, ob die Instanz der Datenbanken die funktionalen Abhängigkeiten in F erfüllt. F + folgt ja schließlich aus F. Frage: F kann relativ viele funktionale Abhängigkeiten beinhalten. Gibt es vielleicht ein F c so dass F + =F c + und F c einfacher dahingehend ist, dass die funkt. Abhängigkeiten in F c weniger Attribute verwenden? Ein solches F c nennen wir dann eine minimale Überdeckung von F. 69

2 Überflüssige Attribute Frage: Wann ist denn ein Attribut in einer funktionalen Abhängigkeit überflüssig? 70 Bsp: Gegeben seien folgende funktionale Abhängigkeiten F: 1) A -> BC 2) B -> C 3) A -> B 4) AB -> C Feststellung: A ist in 4) auf jeden Fall überflüssig. Warum? Weil B -> C schon aus F folgt (und zwar direkt aus 2)

3 Überflüssige Attribute Frage: Wann ist ein Attribut auf der linken Seite einer funktionalen Abhängigkeit überflüssig? Gegeben eine funkt. Abhängigkeit. A in ist überflüssig gdw.. wobei wenn.. Das ist genau dann der Fall Wir müssen also zur Überprüfung, ob A überflüssig ist, berechnen und überprüfen, ob. 71

4 Überflüssige Attribute Frage: Wann ist ein Attribut auf der rechten Seite einer FA überflüssig? Gegeben eine funkt. Abhängigkeit. Betrachten wir nun 72 A ist in überflüssig gdw.. Das ist der Fall gdw.. Wir müssen also zur Überprüfung, ob A überflüssig ist, in Bezug auf F + berechnen und überprüfen, ob.

5 Kanonische Abdeckung Die kanonische Abdeckung F c von F hat die Eigenschaft, dass Außerdem soll gelten: Es gibt keine überflüssigen Attribute in F c. Die linken Seiten von einer funkt. Abhängigkeit sind eindeutig, d.h. 73

6 Berechnung der kanonischen Abdeckung Ein Algorithmus zur Berechnung der kanonischen Abdeckung von F sieht nun wie folgt aus: F c =F; repeat wende die Vereinigungsregel an um Regeln der Form zusammenzuführen: Für jede Abhängigkeit eliminiere die überflüssigen Attribute auf der linken und rechten Seite. until F c ändert sich nicht 74

7 Beispiel kanonische Abdeckung Gegeben sei folgende Menge F von funktionalen Abhängigkeiten: 75 1) A -> BC 2) B -> C 3) A -> B 4) AB -> C 1. Durchlauf des Algorithmus: Wir fassen 1) A -> BC und 3) A->B zusammen zu A -> BC: 1 ) A -> BC 2 ) B -> C 3 ) AB -> C

8 Beispiel kanonische Abdeckung 1 ) A -> BC 2 ) B -> C 3 ) AB -> C Gibt es überflüssige Attribute auf der linken Seite? A kann aus 3) entfernt werden, da. Gibt es überflüssige Attribute auf der rechten Seite? C kann aus 1) entfernt werden, da 76

9 Beispiel kanonische Abdeckung F besteht nun also aus folgenden funktionalen Abhängigkeiten 1) A -> B 2) B -> C 77

10 Nicht-Eindeutigkeit der kanonischen Abdeckung Die kanonische Abdeckung muss nicht eindeutig sein: Gegeben: A -> BC B -> AC C -> AB Hier gibt es vier kanonische Abdeckungen (Übung!) 78

11 Verlustfreie Dekomposition (spezieller Fall) Definition (Verlustfreie Dekomposition): Gegeben sei eine Relation r mit Schema R. Eine Dekomposition von r in Relationen R 1,...,R n ist verlustfrei gdw. 79

12 Verlustfreie Dekomposition (spezieller Fall) Definition (Verlustfreie Dekomposition in zwei Relationen): Gegeben sei eine Relation r mit Schema R, sowie eine Menge funktionaler Abhängigkeiten F. Eine Dekomposition von r in zwei Relationen r 1 und r 2 ist verlustfrei gdw. 80

13 Verlustfreie Dekomposition und funktionale Abhängigkeiten (binärer Fall) Wir können funktionale Abhängigkeiten verwenden, um zu charakterisieren wann eine Dekomposition verlustfrei ist. Eine Dekomposition ist verlustfrei gdw. eine der folgenden funktionalen Abhängigkeiten in F + ist: 81

14 Beispiel verlustfreie Dekomposition Bsp: borrower_loan = (customer_id,loan_number,amount) Vorgeschlagene Dekomposition: borrower=(customer_id,loan_number) loan=(loan_number,amount) Hier gilt: Also ist die Dekomposition tatsächlich verlustfrei. 82

15 Eigenschaften einer Dekomposition Wir wünschen uns zwei Eigenschaften von einer Dekomposition: 1) dass sie verlustfrei ist 2) dass sie die Abhängigkeiten (lokal) erhält 83

16 Abhängigkeitserhaltende Dekomposition Definition (Restriktion): Gegeben sei eine Dekomposition von R in Relationen R 1,...,R n. Gegeben sei auch eine Menge funktionaler Abhängigkeiten F. Die Restriktion von F auf R i Res(F,R i ) - ist die Menge aller funktionalen Abhängigkeiten in F +, die nur Attribute aus R i beinhaltet. 84

17 Beispiel Restriktion funktionaler Abhängigkeiten Gegeben sei eine Relation mit Schema R=(A,B,C) sowie eine Dekomposition in R 1 =(A,B) und R 2 =(A,C). Gegeben seien folgende funktionale Abhängigkeiten: F={A -> B, B->C} Zwischenfrage: ist die Dekomposition verlustfrei? Die Restriktion von F auf R 1 ist: {A->B, A->A, B->B, AB->B, AB->A} Die Restriktion von F auf R 2 ist: {A->C, A->A, C->C, AC->A, AC->C} 85

18 Abhängigkeitserhaltende Dekomposition Definition (Abhängigkeitserhaltende Dekomposition) Gegeben sei eine Dekomposition von R in Relationen R 1,...,R n. Gegeben sei auch eine Menge funktionaler Abhängigkeiten F. Gegeben seien die Restriktionen F i von F auf R i. Die Dekomposition von R in R 1,...,R n ist verlustfrei gdw. 86

19 Bedeutung der abhängigkeitserhaltenden Dekomposition Wenn eine Dekomposition abhängigkeitserhaltend ist, dann bedeutet das effektiv, dass alle funktionalen Abhängigkeiten in F + lokal geprüft werden können. Das ist eine sehr wichtige Eigenschaft, da in solchen Relationen die Überprüfung, ob alle Abhängigkeiten erfüllt sind, effizient erfolgen kann. 87

20 Beispiel 88 Gegeben sei unsere Relation R=(A,B,C) sowie eine Dekomposition in R 1 =(A,B) und R 2 =(A,C). Gegeben seien folgende funktionale Abhängigkeiten: F={A -> B, B->C}, F + ={A->B, B-> C, A->A, AB->A, AC->C, B- > B, AB->C, C->C,...} (siehe Folien 43-46) Die Restriktion von F auf R 1 ist: {A->B, A->A, B->B, AB->B, AB->A} Die Restriktion von F auf R 2 ist: {A->C, A->A, C->C, AC->A, AC->C} Die folgenden zwei Abhängigkeiten können nicht lokal geprüft werden: B->C, AB->C

21 Trivialer Test zur Überprüfung auf abhängigkeiteserhaltende Dekomposition Gegeben sei eine Dekomposition von R in Relationen R 1,...,R n. Gegeben sei auch eine Menge funktionaler Abhängigkeiten F. Gegeben seien die Restriktionen Res (F,R i ) von F auf R i. Der folgende Algorithmus liefert uns einen hinreichenden Test. for each f in F do { local = false; for each R i { 89 if (f in Res(F,R i )) {local = true} } */ end for */ if (local = false) return false; } */ end for */ return true;

22 Hinreichender Test Der triviale Test liefert uns eine hinreichende Bedingung, um auf abhängigkeitserhaltende Dekomposition zu testen. Er liefert uns aber keine notwendige Bedingung. Der folgende Test liefert uns eine sowohl hinreichende als auch notwendige Bedingung. 90

23 Algorithmus 1 zur Überprüfung auf abhängigkeitserhaltende Dekomposition 91 berechne F +; F ={}; for each R i in D { } F i := Res(F,R i ); F =F F i berechne F +; if (F + = F +) return true; else return false; Dieser Algorithmus ist exponentiell in der Anzahl der Attribute.

24 Optimierungen Es gilt natürlich: 92 Damit reicht es zu zeigen, dass Das ist der Fall gdw. Beweis: => Wenn, dann auch da ja abgeschlossen ist und alles was aus F folgt auch in enthalten ist. <= Wenn, dann insbesondere da.

25 Algorithmus 2 Teste jede funkt. Abhängigkeit result = while (result ändert sich) { for each R i { wie folgt: } } return 93

26 Algorithmus 2 (Erklärungen) Wir testen also für jede funktionale Abhhängigkeit in F, ob sie in F + ist. Wenn das der Fall ist, dann ist die Dekomposition abhängigkeitserhaltend. Idee: Im Inneren der while Schleife berechnen wir lokal. Beweis: Korrektheit: Für jedes, gilt: Vollständigkeit: Wenn, dann. Vorteil: wir sparen uns die Berechnung von F + und F +. Dieser Algorithmus ist polynomiell (in der Anzahl der funkt. Abhängigkeiten in F). 94

27 Überprüfung ob eine Relation in BCNF ist Um zu überprüfen, ob eine Relation R in BCNF ist, reicht der folgende Test aus: Prüfe für jede funktionale Abhängigkeit ob Es gilt außerdem: Wenn keine der Abhängigkeiten in F die BCNF Bedingungen verletzt, dann ist das auch nicht der Fall für Abhängigkeiten in F +. (Beweis als Übung!) 95

28 Algorithmus zur verlustfreien Überführung in BCNF result := {R} done:=false; compute F + ; while (not done) do if there is a schema R i in result that is not in BCNF { let be a nontrivial dependency that violates the BCNF condition (i.e. ) 96 } else done=true;

29 Eigenschaften des Algorithmus Komplexität? Die Dekomposition ist verlustfrei. Zur Erinnerung: Eine Dekomposition ist verlustfrei gdw. eine der folgenden funktionalen Abhängigkeiten in F + ist: 97

30 Verlustfreie Dekomposition in BCNF Wir dekomponieren R i in zwei Relationen: wobei Also gilt: Und es gilt offensichtlich: und damit 98

31 Durchlaufen des Algorithmus für borrower_loan borrower_loan=(customer_id,loan_number,amount) Folgende funktionale Abhängigkeit ist gegeben: loan_number -> amount (daher ist borrower_loan nicht in BCNF) Die funktionale Abhängigkeit verletzt die BCNF Bedingung, da loan_number kein Superschlüssel ist. Folglich wird borrower_loan in folgende Relationen aufgeteilt: R 1 ={customer_id,loan_number} R 2 ={loan_number,amount} 99

32 Dekomposition in 3NF Es gibt einen Algorithmus zur Dekomposition eines Schemas in 3NF der folgende Eigenschaften hat: der Algorithmus geht bottom-up vor und erzeugt eine Relation für jede funktionale Abhängigkeit. der Algorithmus liefert eine verlustfreie Dekomposition der Algorithmus liefert ein abhängigkeitserhaltende Dekomposition der Algorithmus arbeitet mit der kanonischen Überdeckung F c statt mit F selbst. Das ist der sogenannte 3NF Synthese Algorithmus. 100

33 3NF Synthese Algorithmus Gegeben sei die kanonische Überdeckung F c von F i:=0; for each { if kein Schema aus R j mit j <= i enthält { } } if kein Schema aus R j mit j <= i beinhaltet einen Schlüssel { R i+1 = ein Schlüssel für R } i:=i+1; return {R 1,R 2,...,R i+1 } 101

34 Beispiel für 3NF Synthesis Schlüssel: {Tournament,Year} Funktionale Abhängigkeiten: Tournament,Year -> Winner Winner -> Date of Birth 102

35 Beispiel für 3NF Synthesis Es werden laut dem Algorithmus folgende Tabellen erzeugt: R 1 =(Winner, Date of Birth) R 2 =(Tournament,Year, Winner) Da R 2 bereits einen Schlüssel beinhaltet werden keine weiteren Tabellen erzeugt! 103

36 Eigenschaften des 3NF Synthese Algorithmus Die Dekomposition ist verlustfrei, da es mindestens eine Relation gibt, die einen Schlüssel enthält. Die Dekomposition ist abhängigkeitserhaltend, da für jede funktionale Abhängigkeit ein eigenes Schemas erstellt wird. Jede funktionale Abhängigkeit kann also lokal geprüft werden. Jede der erzeugten Relationen R i ist in 3NF. 104

37 Beweis, dass jedes R i in 3NF ist Gegeben ein R i welches vom Synthese-Algorithmus generiert wurde. Dann muss es eine funktionale Abhängigkeit in F c geben, die für die Generierung der Tabelle verantwortlich ist, also: R i ist nicht in 3NF wenn es eine funktionale Abhängigkeit gibt: mit so dass B Nicht-Primär-Attribut und ist. Kann das sein? Nein! kein Superschlüssel 105

38 Beweis, dass jedes R i in 3NF ist Nehmen wir an, es gäbe so eine funktionale Abhängigkeit 106 so dass B Nicht-Primär-Attribut und kein Schlüssel ist. B muss aber in enthalten sein. 1) Sei (Widerspruch, B wäre überflüssig in und damit ) 2) Sei, dann ist B ein Schlüssel-Attribut (Widerspruch!) 3) Sei ; dann gilt, dass folgt aus und da (Annahme der Nichttrivialität). Damit ist B überflüssig in und damit