Nghiên Cứu và Xây Dựng Cơ Sở Dữ Liệu Tích Cực Tại Đại Học Quốc Gia Hà Nội

Luận văn thạc sĩ kỹ thuật phân tích nghiên cứu xây dựng cơ sở dữ liệu tích hợp, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất giải pháp khả thi cho thực tiễn.

Trường đại học

Đại học Quốc gia Hà Nội

Chuyên ngành

Công nghệ thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

luận văn thạc sĩ

2011

78
2
0

Phí lưu trữ

30 Point

Tóm tắt

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Cơ Sở Dữ Liệu Tích Cực Tại ĐHQGHN

Theo truyền thống, các hệ thống cơ sở dữ liệu (CSDL) được xem như các kho lưu trữ thông tin cần thiết cho ứng dụng. Tuy nhiên, CSDL đang được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực liên quan đến xử lý thông tin phức tạp, số lượng lớn dữ liệu hoặc đòi hỏi độ chính xác cao. Điều này dẫn đến xu hướng nghiên cứu CSDL hướng chức năng được hỗ trợ trong CSDL, sinh ra các hệ thống CSDL với nhiều khả năng tinh xảo để mô phỏng cả khía cạnh cấu trúc và hoạt động của ứng dụng. Trong số đó, cơ sở dữ liệu tích cực nhận được sự chú ý đặc biệt.

1.1. Khái Niệm và Đặc Điểm Của Cơ Sở Dữ Liệu Tích Cực

Hệ thống cơ sở dữ liệu tích cực (Active Database System - ABDS) hỗ trợ các cơ chế cho phép chúng tự động phản ứng với các sự kiện đang diễn ra bên trong hoặc bên ngoài hệ thống CSDL. Trong những năm gần đây, nỗ lực đáng kể được hướng tới việc nâng cao hiểu biết các hệ thống đó và có nhiều ứng dụng được đề xuất. Sự tích cực ở mức độ cao mang lại sự phù hợp với phương pháp tiếp cận để tích hợp các chức năng của hoạt động với các hệ thống CSDL quy ước. Ví dụ minh họa: 'Hệ thống CSDL tích cực hỗ trợ các cơ chế cho phép chúng tự động phản ứng với các sự kiện.'

1.2. Ứng Dụng Tiềm Năng Của CSDL Tích Cực Tại Đại Học Quốc Gia Hà Nội

Cơ sở dữ liệu tích cực hỗ trợ ứng dụng bằng cách di chuyển hành động phản ứng lại từ ứng dụng tới hệ quản trị cơ sở dữ liệu (DBMS). Các CSDL tích cực có đủ khả năng giám sát và phản ứng lại những tình huống riêng biệt liên quan đến ứng dụng. Bản chất phản ứng lại là tập trung và xử lý đúng cách, đúng lúc. Việc ứng dụng cơ sở dữ liệu tích cực tại Đại học Quốc Gia Hà Nội có thể cải thiện hiệu quả quản lý và khai thác dữ liệu trong nhiều lĩnh vực.

II. Vấn Đề Nghiên Cứu Ràng Buộc Toàn Vẹn Trong CSDL Quan Hệ

Có nhiều lý do để chọn mô hình dữ liệu quan hệ, trong đó cơ sở toán học của mô hình là một ứng viên tốt cho xử lý lý thuyết. Mô hình quan hệ có thể được đặc trưng bởi ít nhất 3 tính chất mạnh mẽ: cấu trúc dữ liệu đơn giản, cung cấp cơ sở chắc chắn cho việc tương thích dữ liệu và cho phép thao tác quan hệ hướng tập hợp. Tuy nhiên, việc đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu là một thách thức lớn, đặc biệt là khi dữ liệu liên tục thay đổi. Các ràng buộc toàn vẹn cần được kiểm soát và thực thi một cách hiệu quả.

2.1. Tổng Quan Về Ràng Buộc Toàn Vẹn Trong CSDL Quan Hệ

Một CSDL là một tập hợp dữ liệu có cấu trúc liên quan đến một vài hiện tượng của cuộc sống thực mà ta muốn mô hình hóa. Một CSDL quan hệ là CSDL mà ở đó cấu trúc dữ liệu ở dạng bảng. Một cách hình thức, một quan hệ được định nghĩa trên n tập hợp D1, D2, …, Dn (không nhất thiết phân biệt) là một tập hợp các n - bộ <d1, d2, …, dn> sao cho d1 D1 , d2 D2 , … Việc duy trì tính toàn vẹn dữ liệu đòi hỏi việc định nghĩa và thực thi các quy tắc ràng buộc để đảm bảo dữ liệu luôn chính xác và đáng tin cậy.

2.2. Các Loại Ràng Buộc Toàn Vẹn và Phương Pháp Kiểm Soát

Việc kiểm soát toàn vẹn ngữ nghĩa tập trung là yếu tố quan trọng. Khái niệm ràng buộc toàn vẹn bao gồm các yếu tố như định nghĩa ràng buộc, phân loại ràng buộc và bắt tuân theo ràng buộc. Các hệ thống quản trị CSDL (DBMS) cần cung cấp các cơ chế để định nghĩa, lưu trữ và thực thi các ràng buộc toàn vẹn. Sự phân loại các ràng buộc sẽ giúp người dùng hiểu rõ hơn về các quy tắc và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu.

2.3. Vấn Đề Kiểm Soát Ràng Buộc Toàn Vẹn Ngữ Nghĩa Tập Trung

Trong CSDL Quan hệ, việc kiểm soát toàn vẹn ngữ nghĩa là rất quan trọng. Điều này liên quan đến việc xác định các quy tắc và ràng buộc phải tuân thủ để đảm bảo tính chính xác và nhất quán của dữ liệu. Việc xây dựng CSDL tích cực giúp hỗ trợ cho công việc này. Ví dụ, cần đảm bảo rằng dữ liệu được nhập vào CSDL phải tuân thủ các quy tắc nhất định, chẳng hạn như định dạng ngày tháng hoặc giá trị số trong một khoảng cụ thể.

III. Phương Pháp Xây Dựng Cơ Sở Dữ Liệu Tích Cực ABDS Tại ĐHQGHN

Để giải quyết vấn đề ràng buộc toàn vẹn, việc xây dựng cơ sở dữ liệu tích cực là một giải pháp hiệu quả. Hệ thống ABDS hỗ trợ các cơ chế cho phép CSDL tự động phản ứng với các sự kiện, từ đó đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Việc tích hợp các quy tắc ECA (Event-Condition-Action) vào CSDL cho phép hệ thống tự động thực hiện các hành động khi có sự kiện xảy ra, đảm bảo dữ liệu luôn tuân thủ các ràng buộc đã định nghĩa.

3.1. Mô Hình Tổng Quát Của Cơ Sở Dữ Liệu Tích Cực

Cần có mô hình tổng quát của CSDL tích cực. Vấn đề thiết kế và cài đặt cho các cơ sở dữ liệu tích cực. Các ứng dụng tiềm năng đối với các cơ sở dữ liệu tích cực. Cấu trúc này cần được thiết kế sao cho dễ dàng mở rộng và bảo trì. Bên cạnh đó, việc lựa chọn các công cụ và công nghệ phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo hiệu năng và tính ổn định của hệ thống.

3.2. Thiết Kế và Cài Đặt Quy Tắc ECA Event Condition Action

Các quy tắc ECA đóng vai trò trung tâm trong CSDL tích cực. Chúng định nghĩa các hành động cần thực hiện khi có sự kiện xảy ra và điều kiện được thỏa mãn. Việc thiết kế các quy tắc ECA cần được thực hiện cẩn thận để đảm bảo chúng hoạt động chính xác và không gây ra các tác dụng phụ không mong muốn. 'Các cơ sở dữ liệu tích cực theo cách đó có đủ khả năng giám sát và phản ứng lại những tình huống riêng biệt có liên quan đến ứng dụng.'

3.3. Ứng Dụng Trigger Trong Oracle Để Triển Khai CSDL Tích Cực

Trigger trong Oracle cung cấp một cơ chế mạnh mẽ để triển khai các quy tắc ECA trong CSDL tích cực. Trigger cho phép hệ thống tự động thực hiện các hành động khi có sự kiện xảy ra, chẳng hạn như insert, update hoặc delete dữ liệu. Việc sử dụng trigger giúp giảm thiểu sự can thiệp của người dùng và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Ví dụ minh họa: 'Trigger ngăn chặn việc xóa database trên Server'.

IV. Cài Đặt Quy Tắc ECA Bằng Ngôn Ngữ SQL Hướng Dẫn Chi Tiết

Chương này sẽ trình bày chi tiết cách cài đặt các quy tắc ECA bằng ngôn ngữ SQL. Việc sử dụng SQL cho phép người dùng dễ dàng định nghĩa và quản lý các quy tắc ECA trong CSDL. Các ví dụ cụ thể sẽ được cung cấp để minh họa cách sử dụng các trigger trong SQL Server để xây dựng CSDL tích cực.

4.1. Giới Thiệu Về Trigger Trong SQL Server

Trigger trong SQL Server là một đoạn mã tự động thực thi khi có một sự kiện cụ thể xảy ra trên một bảng hoặc view. Trigger có thể được sử dụng để thực hiện nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như kiểm tra tính toàn vẹn của dữ liệu, tự động cập nhật dữ liệu và ghi lại lịch sử thay đổi dữ liệu. Trigger có thể ngăn chặn việc insert, update hoặc delete dữ liệu trong bảng.

4.2. Ví Dụ Cài Đặt Trigger Trong CSDL Quản Lý Bán Hàng

Xét một CSDL quản lý bán hàng với các bảng như 'Parent Product' và 'Prod uctCart'. Trigger có thể được sử dụng để ngăn chặn việc xóa dữ liệu trong bảng 'Product' hoặc ngăn chặn việc tạo mới bản ghi trong bảng 'Product'. Các ví dụ cụ thể sẽ được cung cấp để minh họa cách cài đặt các trigger này bằng SQL.

4.3. Các Lệnh SQL Cơ Bản Để Tạo và Quản Lý Trigger

Để tạo trigger trong SQL Server, người dùng có thể sử dụng lệnh 'CREATE TRIGGER'. Để sửa đổi trigger, sử dụng 'ALTER TRIGGER', và để xóa trigger, sử dụng lệnh 'DROP TRIGGER'. Các lệnh này cho phép người dùng dễ dàng quản lý các trigger trong CSDL và điều chỉnh các quy tắc ECA khi cần thiết. Việc sử dụng cú pháp SQL rõ ràng giúp người dùng hiểu rõ và dễ dàng thao tác với các trigger.

V. Ứng Dụng Thực Tế Kết Quả Nghiên Cứu Tại ĐHQGHN

Việc ứng dụng cơ sở dữ liệu tích cực vào các hệ thống quản lý dữ liệu tại Đại học Quốc Gia Hà Nội mang lại nhiều lợi ích thiết thực. Các kết quả nghiên cứu cho thấy việc sử dụng ABDS giúp cải thiện hiệu quả quản lý dữ liệu, giảm thiểu lỗi và tăng cường tính toàn vẹn của dữ liệu. Các ứng dụng cụ thể bao gồm quản lý sinh viên, quản lý học liệu và quản lý dự án nghiên cứu.

5.1. Cải Thiện Quản Lý Sinh Viên Bằng CSDL Tích Cực

Trong hệ thống quản lý sinh viên, CSDL tích cực có thể được sử dụng để tự động kiểm tra điều kiện đăng ký môn học, cảnh báo về việc nợ học phí và theo dõi tiến độ học tập của sinh viên. Việc sử dụng trigger giúp hệ thống tự động thực hiện các tác vụ này mà không cần sự can thiệp của người dùng. Các ràng buộc toàn vẹn được đảm bảo, giảm thiểu các sai sót trong quá trình quản lý.

5.2. Nâng Cao Hiệu Quả Quản Lý Học Liệu

Trong hệ thống quản lý học liệu, CSDL tích cực có thể được sử dụng để tự động cập nhật thông tin về các tài liệu mới, cảnh báo về việc tài liệu hết hạn và theo dõi việc sử dụng tài liệu của sinh viên. Trigger giúp hệ thống duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu và đảm bảo thông tin luôn được cập nhật.

5.3. Ứng Dụng Trong Quản Lý Dự Án Nghiên Cứu Khoa Học

Cơ sở dữ liệu tích cực được sử dụng để quản lý các dự án nghiên cứu khoa học. Các ứng dụng này giám sát tiến độ, ngân sách và nguồn lực, đồng thời tự động thông báo về các sự kiện quan trọng. Các dự án quản lý chặt chẽ hơn với dữ liệu được bảo vệ tốt, đáp ứng các yêu cầu cao về an toàn và bảo mật.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Nghiên Cứu CSDL Tích Cực

Nghiên cứu về cơ sở dữ liệu tích cực tại Đại học Quốc Gia Hà Nội đã đạt được nhiều kết quả quan trọng. Việc xây dựng và ứng dụng ABDS giúp cải thiện hiệu quả quản lý dữ liệu, tăng cường tính toàn vẹn của dữ liệu và hỗ trợ các ứng dụng phức tạp. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức và cơ hội để phát triển lĩnh vực này trong tương lai.

6.1. Tóm Tắt Các Kết Quả Nghiên Cứu Quan Trọng

Các kết quả nghiên cứu đã chứng minh tính hiệu quả của việc sử dụng CSDL tích cực trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Việc tích hợp các quy tắc ECA giúp hệ thống tự động thực hiện các hành động quan trọng và đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu. Những kết quả này là cơ sở quan trọng cho việc phát triển các ứng dụng ABDS trong tương lai.

6.2. Các Thách Thức và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo

Mặc dù đã đạt được nhiều thành công, vẫn còn nhiều thách thức trong việc phát triển CSDL tích cực. Việc thiết kế các quy tắc ECA phức tạp, đảm bảo hiệu năng của hệ thống và xử lý các sự kiện đồng thời là những vấn đề cần được giải quyết. Các hướng nghiên cứu tiếp theo bao gồm phát triển các công cụ hỗ trợ thiết kế quy tắc ECA, tối ưu hóa hiệu năng của hệ thống và tích hợp ABDS với các công nghệ mới như dữ liệu lớntrí tuệ nhân tạo. Nghiên cứu về xu hướng nghiên cứu cơ sở dữ liệu cũng được chú trọng để nắm bắt xu hướng mới.

6.3. Triển Vọng Ứng Dụng CSDL Tích Cực Trong Tương Lai

Cơ sở dữ liệu tích cực có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ quản lý doanh nghiệp đến y tế và giáo dục. Việc sử dụng ABDS giúp tự động hóa các quy trình, giảm thiểu lỗi và tăng cường tính toàn vẹn của dữ liệu. Trong tương lai, cơ sở dữ liệu tích cực sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc xây dựng các hệ thống thông minh và hiệu quả.

04/06/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương I TỔNG QUAN VỀ CSDL QUAN HỆ VÀ CÁC RÀNG BUỘC TOÀN VẸN 1. TỔNG QUAN VỀ CSDL QUAN HỆ Có nhiều lý do để chọn mô hình dữ liệu quan hệ nhƣ: Cơ sở toán học của mô hình quan hệ là một ứng viên tốt cho xử lý lý thuyết. Mô hình quan hệ có thể đƣợc đặc trƣng bởi ít nhất 3 tính chất mạnh mẽ: a. Cấu trúc dữ liệu của nó là đơn giản.

Chúng là các quan hệ, các bảng hai chiều mà các phần tử của chúng là các mục dữ liệu. Điều này cho phép một mức độ độc lập cao đối với biểu diễn dữ liệu vật lý (tức là các tệp và các chỉ mục) b. Mô hình quan hệ cung cấp một cơ sở chắc chắn cho việc tƣơng thích dữ liệu. Việc thiết kế CSDL đƣợc giúp đỡ bằng quá trình chuẩn hóa loại bỏ các bất thƣờng của dữ liệu.

Các trạng thái tƣơng thích của CSDL cũng có thể đƣợc định nghĩa một cách đồng nhất và đƣợc duy trì thông qua các quy tắc toàn vẹn. Mô hình CSDL cho phép thao tác quan hệ hƣớng tập hợp. Tính chất này đã dẫn đến sự phát triển mạnh mẽ của các ngôn ngữ phi thủ tục hoặc dựa trên lý thuyết tập hợp (đại số quan hệ) hoặc dựa trên logic (tính toán quan hệ). Các khái niệm CSDL quan hệ Một CSDL là một tập hợp dữ liệu có cấu trúc liên quan đến một vài hiện tƣợng của cuộc sống thực mà ta muốn mô hình hóa.

Một CSDL quan hệ là CSDL mà ở đó cấu trúc dữ liệu ở dạng bảng. Một cách hình thức, một quan hệ đƣợc định nghĩa trên n tập hợp D1, D2, … , Dn (không nhất thiết phân biệt) là một tập hợp các n-bộ <d1, d2, …, dn> sao cho d1 D1, d2 D2, …., dn Dn Ví dụ 1.1 Xét CSDL mô hình hóa công ty cơ khí. Các thực thể đƣợc mô hình hóa là nhân viên (EMP) và dự án (PROJ). Với mỗi nhân viên chúng ta lƣu trữ mã số nhân viên (ENO), tên (ENAME), danh hiệu trong công ty (TITLE), lƣơng (SAL), mã số dự án mà nhân viên đang làm việc (PNO), trách nhiệm trong dự (LUAN.hop TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.

Một cách tƣơng tự, với mỗi dự án chúng ta lƣu trữ mã số dự án (PNO), tên dự án (PNAME) và ngân sách của dự án (BUDGET). Các lƣợc đồ quan hệ cho cơ sở dữ liệu này có thể đƣợc định nghĩa nhƣ sau: EMP(ENO, ENAME, TITLE, SAL, PNO, DUR) PROJ(PNO, PNAME, BUGGET) Trong lƣợc đồ quan hệ EMP có bảy thuộc tính ENO, ENAME, TITLE, SAL, PNO, DUR. Các giá trị của ENO lấy từ miền của tất cả các mã số nhân viên hợp lệ, gọi là D1. Các giá trị ENAME lấy từ miền giá tất cả các tên hợp lệ D2, … Để ý rằng thuộc tính của mỗi quan hệ không đƣợc lấy giá trị từ miền khác.

Các thuộc tính khác nhau trong cùng một quan hệ trong một số quan hệ có thể đƣợc định nghĩa trên cùng một miền. Khóa (key) của một quan hệ là một tập con không rỗng bé nhất của các thuộc tính của nó sao cho giá trị tạo nên khóa xác định một cách duy nhất mỗi bộ của một quan hệ. Các thuộc tính tạo nên khóa đƣợc gọi là các thuộc tính chủ yếu. Các tập hợp lớn hơn của một khóa thƣờng đƣợc gọi là siêu khóa.

Nhƣ vậy, trong ví dụ trên, khóa của PROJ là PNO, khóa của EMP là (ENO, PNO). Mỗi quan hệ có ít nhất là một khóa. Đôi khi một quan hệ có nhiều khả năng cho khóa. Trong trƣờng hợp nhƣ vậy, mỗi khả năng đƣợc xem là một khóa dự tuyển và một trong các khóa dự tuyển đƣợc lựa chọn làm khóa chính.

Số các thuộc tính của quan hệ xác định cấp của nó, số các bộ giá trị của quan hệ xác định lực lƣợng của nó. Trong dạng bảng, CSDL ví dụ bao gồm hai bảng nhƣ đƣợc chỉ ra ở trong hình 1. Các cột của bảng tƣơng ứng với các thuộc tính của quan hệ. Nếu có các thông tin đƣợc nhập vào các bảng thì chúng tƣơng ứng với các bộ giá trị.

Bảng rỗng chỉ cấu trúc bảng, bởi vì thông tin bên trong một bảng biến đổi theo thời gian, nhiều ví dụ có thể đƣợc tạo là từ một quan hệ. Từ nay trở đi, thuật ngữ quan hệ dùng để chỉ một ví dụ của quan hệ.2 là các ví dụ của quan hệ đƣợc định nghĩa ở hình 1.hop TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.hop 9 EMP ENO ENAME TITLE SAL PNO RESP DUR PROJ PNO PNAME BUDGET Hình 1.1 Lƣợc đồ CSDL PROJ PNO PNAME BUDGET P1 Instrucmentation 150000 P2 Database Develop 135000 P3 CAD/CAM 250000 P4 maintenance 310000 EMP ENO ENAME TITLE SAL PNO RESP DUR E1 j.Smith Analyst 34000 P1 Analyst 24 E2 M.Smith Analyst 34000 P2 Analyst 6 E3 A.Miller Programmer 24000 P2 Programmer Null E5 B.2 Ví dụ về cơ sở dữ liệu Một giá trị của thuộc tính có thể không đƣợc xác định. Việc thiếu tính xác định có thể có các giải thích khác nhau, hay dùng nhất là không biết hoặc không áp dụng đƣợc. Giá trị này thƣờng đƣợc gọi là giá trị null.

Cần phân biệt giá trị null với giá trị 0 (zero). Giá trị 0 là giá trị đƣợc biết, giá trị null là giá trị không (LUAN.hop TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.hop 10 đƣợc biết. Việc hỗ trợ giá trị null là một tính chất quan trọng cần thiết để làm việc với các truy vấn có thể. Chuẩn hóa “Chuẩn hóa là một quá trình thuận nghịch từng bƣớc thay thế một tập hợp quan hệ bằng các tập hợp tiếp theo, trong đó mỗi quan hệ có cấu trúc đơn giản hơn và chính quy hơn”.

Mục đích của chuẩn hóa là loại bỏ nhiều bất thƣờng của một quan hệ để nhận đƣợc quan hệ “tốt hơn”. Bốn vấn đề sau có thể tồn tại trong một lƣợc đồ quan hệ: a. Bất thƣờng lặp (repetition anormaly) Một số thông tin có thể đƣợc lặp lại một cách không cần thiết. Ví dụ, xét quan hệ EMP ở hình 2.

ENAME, TITLE, SAL của một nhân viên đƣợc lặp với mỗi dự án mà nhân viên này phục vụ trên đó. Điều này dẫn đến một sự lãng phí bộ nhớ và trái với tinh thần của CSDL. Bất thƣờng cập nhật (update anormaly) Nhƣ là hệ quả của việc lặp dữ liệu, việc thực hiện cập nhật có thể gây rắc rối phiền hà. Ví dụ, lƣơng của một nhân viên thay đổi, nhiều bộ giá trị phải đƣợc cập nhật để phản ánh sự thay đổi này.

Bất thƣờng chèn (Insertion anormaly) Có thể không có khả năng thêm mới vào cơ sở dữ liệu. Ví dụ, khi một nhân viên mới vào công ty chúng ta không thể thêm thông tin cá nhân (ENAME, TITLE, SAL) vào quan hệ EMP nếu nhân viên đó chƣa làm cho dự án nào. Đó là vì khóa của EMP bao hàm thuộc tính PNO và giá trị null không phải là thành phần của một khóa. Bất thƣờng loại bỏ (Deletion anormaly) Đó là sự trái ngƣợc của bất thƣờng chèn.

Nếu một nhân viên chỉ làm việc trên một dự án và dự án đó đã kết thúc thì không thể loại bỏ thông tin dự án ra khỏi EMP. Làm nhƣ vậy dẫn đến việc loại bỏ bộ giá trị duy nhất về nhân viên, dẫn đến việc mất thông tin cá nhân mà chúng ta muốn lƣu giữ. Sự chuẩn hóa chuyển đổi các lƣợc đồ quan hệ thành các lƣợc đồ không có những vấn đề này. Phƣơng pháp phổ biến nhất để chuẩn hóa một lƣợc đồ quan (LUAN.hop TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.hop 11 hệ là phƣơng pháp tách (decomposition), trong đó chúng ta bắt đầu với một quan hệ đơn, gọi là quan hệ phổ quát (universal relation), quan hệ này chứa tất cả các thuộc tính (và có thể bất thƣờng) và làm giảm nó liên tiếp.

Tại mỗi lần lặp, một quan hệ đƣợc chia thành hai hoặc nhiều quan hệ ở dạng chuẩn cao hơn. Một quan hệ đƣợc gọi là ở một dạng chuẩn nếu nó thỏa mãn các điều kiện liên kết với dạng chuẩn đó. Đầu tiên Codd đã định nghĩa các dạng chuẩn thứ nhất (1NF), thứ hai (2NF) và thứ ba (3NF). Boyce và Codd sau đó định nghĩa một phiên bản sửa đổi của dạng chuẩn 3, phiên bản này thƣờng đƣợc gọi là dạng chuẩn Boyce- Codd (BCNF).

Điều đó đƣợc tiếp tục bằng định nghĩa các dạng chuẩn thứ tƣ (4NF, Fagin, 1977) và dạng chuẩn thứ năm (5NF, Fagin, 1979). Có một mối liên hệ phân cấp giữa các dạng chuẩn này. Một quan hệ đƣợc chuẩn hóa là ở 1NF. Một số quan hệ ở 1NF cũng ở 2NF, một số trong các quan hệ đó là ở 3NF, … Các dạng chuẩn cao hơn có tính chất tốt hơn các dạng khác về bốn bất thƣờng đƣợc nêu ở trên.

Một trong các yêu cầu của quá trình chuẩn hóa là sự phân tách không mất mát. Điều đó có nghĩa là sự thay thế một quan hệ bằng nhiều quan hệ khác sẽ không dẫn đến việc mất thông tin. Nếu có thể nối các quan hệ đƣợc phân tách để nhận lại đƣợc quan hệ ban đầu thì quá trình đó gọi là tách không mất mát. Một cách trực quan, phép toán nối là phép toán lấy hai quan hệ và nối mỗi bộ của quan hệ thứ hai vào những bộ nào của quan hệ thứ nhất thỏa mãn một điều kiện đƣợc chỉ rõ.

Ví dụ, điều kiện có thể là giá trị của một thuộc tính của quan hệ thứ nhất phải bằng giá trị của một thuộc tính của quan hệ thứ hai. Một đòi hỏi khác của quá trình chuẩn hóa là bảo toàn phụ thuộc. Một phép tách đƣợc gọi là bảo toàn phụ thuộc nếu bao đóng của hợp của phụ thuộc trong các quan hệ đƣợc tách là tƣơng đƣơng với bao đóng của quan hệ nguyên thủy (theo một tập các quy tắc suy diễn). Các cấu trúc phụ thuộc Các dạng chuẩn dựa trên một số các cấu trúc phụ thuộc.

BCNF và các dạng chuẩn thấp hơn dựa trên phụ thuộc hàm. 4NF dựa trên phụ thuộc đa trị và 5NF dựa trên phụ thuộc nối-chiếu.hop TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.hop 12 Chúng ta sẽ định nghĩa phụ thuộc gồm: a. Phụ thuộc hàm Giả sử R là một quan hệ xác định trên tập thuộc tính A={A1, A2, …, An} và giả sử X  A và Y  A. Nếu với mỗi giá trị của X trong R chỉ kết hợp đƣợc với một giá trị duy nhất của Y thì ta nói rằng “X xác định hàm Y” hoặc “Y phụ thuộc hàm vào X”.

Khóa của một quan hệ xác định hàm các thuộc tính không khóa của cùng quan hệ.2 Trong quan hệ PROJ ở hình 1.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu "Nghiên Cứu Cơ Sở Dữ Liệu Tích Cực Tại Đại Học Quốc Gia Hà Nội" cung cấp cái nhìn sâu sắc về việc phát triển và ứng dụng cơ sở dữ liệu tích cực trong nghiên cứu và giảng dạy tại một trong những trường đại học hàng đầu Việt Nam. Tài liệu này không chỉ nêu rõ các phương pháp và công nghệ hiện đại được áp dụng, mà còn nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tích hợp dữ liệu trong các lĩnh vực nghiên cứu khác nhau. Độc giả sẽ nhận được những lợi ích từ việc hiểu rõ hơn về cách thức mà cơ sở dữ liệu có thể cải thiện hiệu quả nghiên cứu và giảng dạy, từ đó mở rộng kiến thức và ứng dụng trong thực tiễn.

Để khám phá thêm về các ứng dụng công nghệ trong nghiên cứu, bạn có thể tham khảo tài liệu Luận văn thạc sĩ nghiên cứu công nghệ iot và ứng dụng trong hệ thống giám sát chất lượng không khí hà nội, nơi mà công nghệ IoT được áp dụng để cải thiện chất lượng môi trường. Ngoài ra, tài liệu Luận án tiến sĩ nghiên cứu thuật toán và xây dựng chương trình xử lý số liệu gnss sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về công nghệ định vị vệ tinh và ứng dụng của nó trong nghiên cứu. Cuối cùng, tài liệu Luận văn thạc sĩ vật lý chất rắn khảo sát ảnh hưởng của sự đồng pha tạp các nguyên tố fe và sn đến tính chất quang điện hóa của vật liệu thanh nano tio2 sẽ cung cấp cái nhìn về nghiên cứu vật liệu và ứng dụng của chúng trong công nghệ hiện đại. Những tài liệu này sẽ giúp bạn mở rộng kiến thức và khám phá sâu hơn về các lĩnh vực liên quan.