Tính chuẩn hoá cơ sở dữ liệu: Bàn về các cơ sở dữ liệu hiện có

LÜnh vùc C«ng nghÖ th«ng tin

Bµn vÒ tÝnh chuÈn hãa trong c¸c c¬ së d÷ liÖu hiÖn cã

TS.Phan §¨ng

CÇu

Khoa C«ng nghÖ th«ng tin I

Tãm t¾t:

ChuÈn hãa lµ mét kh¸i niÖm kh¸ quan träng trong lý thuyÕt c¬ së d÷ liÖu

quan hÖ vµ lµ mét trong nh÷ng yªu cÇu cÇn ®îc ®¶m b¶o khi x©y dùng mét c¬

së d÷ liÖu (CSDL). Nãi mét c¸ch trùc quan th× tÝnh chuÈn hãa b¶o ®¶m cho

CSDL lo¹i trõ ®îc tÝnh kh«ng nhÊt qu¸n vµ tr¸nh ®îc sù d thõa d÷ liÖu. Tuy

nhiªn nÕu kh¶o s¸t mét sè CSDL hiÖn cã ë ViÖt nam, ta cã thÓ thÊy r»ng cã

kh¸ nhiÒu trêng hîp tÝnh chuÈn hãa bÞ vi ph¹m, nÕu ta hiÓu tÝnh chuÈn hãa

®óng nh lý thuyÕt ®· ®Þnh nghÜa. Tuy nhiªn, v× b¶n th©n t¸c gi¶ kh«ng ph¶i

lµ chuyªn gia vÒ lý thuyÕt CSDL nªn môc ®Ých bµi viÕt nµy kh«ng nh»m phª

ph¸n thùc tÕ ®ã mµ ngîc l¹i, th«ng qua mét sè kinh nghiÖm thùc tÕ ®· tr¶i qua,

t¸c gi¶ muèn thuyÕt phôc c¸c nhµ lý thuyÕt vµ b¹n ®äc r»ng, thùc ra trong thùc

tÕ tÝnh chuÈn hãa nªn ®îc hiÓu mét c¸ch mÒm dÎo h¬n: CSDL ph¶i ®îc b¶o

®¶m chuÈn hãa trong thao t¸c vµ xö lý, nhng vÒ h×nh thøc cã thÓ kh«ng chuÈn

hãa ë møc nµo ®ã. ThÝ dô trong mét b¶ng d÷ liÖu mµ cã sù lÆp l¹i cña tªn

tØnh th× kh«ng nhÊt thiÕt chØ cã m· tØnh xuÊt hiÖn nh tÝnh chuÈn hãa ®ßi

hái, mµ cã thÓ cã ®ång thêi c¶ m· tØnh vµ tªn tØnh. Trong mét sè tr êng hîp khi

CSDL ®îc b¶o tr× trong mét m«i trêng mµ ®é an toµn kh«ng cao th× ®«i khi sù

d thõa cã thÓ trë thµnh nh÷ng th«ng tin cã Ých gióp ta hiÖu chØnh vµ kh«i phôc

d÷ liÖu. NÕu vÝ von mét c¸ch h×nh ¶nh th× viÖc lµm nµy còng gièng nh khi ta

s¾p lªn ®êng ®i ®Õn mét n¬i mµ mäi thø kh«ng dÔ mua th× nªn cã thªm mét sè

®å dù phßng thiÕt yÕu, thÝ dô nªn mang thªm mét chiÕc lèp xe, cho dï c¸c lèp xe

®ang dïng cßn rÊt tèt.

1. Kh¸i niÖm chuÈn hãa trong CSDL

Trong môc nµy chóng t«i tr×nh bµy s¬ lîc mét sè kh¸i niÖm c¬ b¶n liªn quan

®Õn tÝnh chuÈn hãa trong CSDL quan hÖ.

Häc viÖn C«ng nghÖ BCVT

Héi nghÞ Khoa häc lÇn thø 5

1.1. Kh¸i niÖm thùc thÓ

Thùc thÓ lµ mét ®èi tîng cô thÓ tån t¹i trong thÕ giíi thùc. §èi tîng nµy cã

thÓ lµ vËt chÊt nh×n thÊy ®îc vµ cã thÓ tiÕp xóc ®îc b»ng tay nh con ngêi, h¹t

c¸t, mÆt hµng; nhng còng cã thÓ lµ kh¸i niÖm trõu tîng nh dù ¸n, kÕ ho¹ch...

1.2. §Þnh nghÜa quan hÖ

Cho tËp h÷u h¹n c¸c phÇn tö U = {A1, A2,...,An}. Th«ng thêng Ai lµ c¸c thuéc tÝnh

cña mét thùc thÓ nµo ®ã. TËp U ®îc gäi lµ tËp c¸c thuéc tÝnh. Mçi phÇn tö

cña Ai cña tËp U cã miÒn gi¸ trÞ t ¬ng øng, ta ký hiÖu lµ Di = dom(Ai) (dom =

domain, tøc lµ miÒn).

Mçi tËp con R cña tÝch Descartes (§Ò-C¸c) cña c¸c miÒn gi¸ trÞ dom(Ai) víi i =

1,2,3,..., n ®îc gäi lµ mét quan hÖ trªn U vµ ®îc ký hiÖu lµ R (U) hay lµ R

(A1, A2,...,An). VËy R lµ quan hÖ trªn tËp thuéc tÝnh U nÕu:

R ⊂ D1 x D2 x ... x Dn

Ta còng cã thÓ viÕt

R = {(d1,d2,...,dn) / di ∈ Di, i = 1,2,...,n}

C¸c phÇn tö t = (d1,d2,...,dn) ∈ R ®«i khi ®îc gäi lµ c¸c bé, khi cµi ®Æt trªn m¸y

tÝnh th× ®îc gäi lµ c¸c b¶n ghi (record) . PhÇn tö thø i cña t t¬ng øng víi

thuéc tÝnh Ai vµ ®îc ký hiÖu lµ t.Ai. Nãi chung nÕu X lµ mét sè thuéc tÝnh

nµo ®ã trong U (tøc lµ X ⊆ U) th× ta ký hiÖu t.X lµ c¸c thµnh phÇn cña t t¬ng

øng víi c¸c thuéc tÝnh trong X. Nh vËy th× mét phÇn tö t bÊt kú cña R còng cã

thÓ viÕt lµ t.U, tuy nhiªn trong tr êng hîp nµy ®Ó ®¬n gi¶n ta chØ viÕt lµ t.

Tõ ®Þnh nghÜa trªn ta thÊy quan hÖ R lµ mét b¶ng hai chiÒu, trªn cét thø i lµ

c¸c gi¸ trÞ cña dom(Ai), trªn mçi dßng cña b¶ng lµ bé n gi¸ trÞ cña c¸c miÒn gi¸

trÞ cña c¸c thuéc tÝnh A1, A2,..., An. Mçi dßng lµ mét phÇn tö cña quan hÖ.

Khi cho tËp thuéc tÝnh U lµ ta ®· cho bé khung cho mét tËp c¸c quan hÖ. V×

vËy ngêi ta thêng gäi tËp thuéct tÝnh U lµ lîc ®å quan hÖ.

C¬ së d÷ liÖu quan hÖ lµ mét tËp hîp c¸c quan hÖ biÕn thiªn theo thêi

gian. Cã nghÜa lµ sè lîng vµ néi dung c¸c bé trong mét quan hÖ thay ®æi tïy

thuéc vµo ®èi tîng thùc tÕ mµ nã m« t¶.

HÖ qu¶n trÞ c¬ së d÷ liÖu quan hÖ lµ hÖ thèng phÇn mÒm trî gióp cho ng-

êi sö dông trong viÖc t¹o lËp vµ khai th¸c c¬ së d÷ liÖu quan hÖ.

Häc viÖn C«ng nghÖ BCVT

LÜnh vùc C«ng nghÖ th«ng tin

1.3. Khãa cña mét quan hÖ

Siªu khãa (super key) cña mét quan hÖ R trªn tËp thuéc tÝnh U = {A1,

A2,...,An} lµ tËp con S⊆ U sao cho kh«ng cã hai phÇn tö nµo cña R trïng nhau

trªn S. ViÕt mét c¸ch h×nh thøc ta cã: ∀ x,y ∈ R ∧ x≠y ⇒ x.S≠y.S

Ta thÊy r»ng nÕu S lµ siªu khãa th× mäi S', sao cho S⊆ S' ⊆ U , còng lµ siªu

khãa.

NÕu K lµ siªu khãa, nhng bÊt kú tËp con thùc sù nµo cña nã ®Òu kh«ng ph¶i

lµ siªu khãa th× K ®îc gäi lµ khãa.

1.4. Phô thuéc hµm

Phô thuéc hµm lµ mét kh¸i niÖm c¬ b¶n ®îc x©y dùng ®Ó m« t¶ c¸c rµng

buéc d÷ liÖu trong mét c¬ së d÷ liÖu.

Phô thuéc hµm trªn mét quan hÖ

Cho tËp thuéc tÝnh U vµ X, Y lµ c¸c tËp con cña U. R lµ mét quan hÖ trªn

U. Ta nãi r»ng Y phô thuéc hµm vµo X, ký hiÖu lµ X → Y, trªn R nÕu víi

mäi phÇn tö p, q cña R mµ chóng b»ng nhau trªn tËp X th× còng b»ng nhau

trªn Y. Ta cã thÓ diÔn ®¹t ®iÒu nµy b»ng c¸c ký hiÖu to¸n häc nh sau: ∀p, q ∈

R, p.X=q.X → p.Y = q.Y

Phô thuéc hµm trªn lîc ®å quan hÖ

Cho lîc ®å quan hÖ U = {A1, A2, ... An}. Ta nãi r»ng Y phô thuéc hµm vµo X

trªn lîc ®å quan hÖ U , nÕu X → Y trªn mäi quan hÖ R trªn U. NÕu sö

dông ký hiÖu ta cã:

∀ R(U), ∀p, q ∈ R ,p.X=q.X → p.Y = q.Y

NÕu cã mét tËp phô thuéc hµm F trªn mét lîc ®å quan hÖ U th× ta nãi r»ng cã

mét s¬ ®å quan hÖ W = <U,F>.

1.5. ChuÈn hãa lîc ®å quan hÖ

Häc viÖn C«ng nghÖ BCVT

Héi nghÞ Khoa häc lÇn thø 5

D¹ng chuÈn 1NF (First Normal Form)

Mét lîc ®å U (hoÆc mét s¬ ®å quan hÖ W = <U,F>) ë d¹ng chuÈn 1NF

nÕu c¸c miÒn gi¸ trÞ cña c¸c thuéc tÝnh dÒu ®¬n trÞ . VÒ sau trong c¸c

d¹ng chuÈn 2NF, 3NF ta xÐt trªn s¬ ®å quan hÖ W = <U,F>. Tuy nhiªn cã n¬i

nµo ®ã ta nãi R th× hiÓu lµ quan hÖ bÊt kú trªn U.

D¹ng chuÈn 2NF

Gi¶ sö X vµ Y lµ hai tËp con cña U. Ta nãi r»ng Y lµ phô thuéc hµm ®Çy

®ñ vµo X nÕu Y phô thuéc hµm vµo X nhng Y kh«ng phô thuéc hµm vµo

bÊt kú tËp hîp con thùc sù nµo cña X.

Lîc ®å quan hÖ U ®îc gäi lµ ë d¹ng chuÈn 2NF nÕu nã lµ 1NF vµ mçi

thuéc tÝnh kh«ng khãa cña R lµ phô thuéc hµm ®Çy ®ñ vµo khãa.

V× mçi thuéc tÝnh bÊt kú lu«n lu«n phô thuéc hµm vµo khãa. Ta cã thÓ ph¸t

biÓu l¹i ®Þnh nghÜa trªn ®Ó nhÊn m¹nh h¬n b¶n chÊt cña d¹ng chuÈn 2NF:

Lîc ®å quan hÖ U ®îc gäi lµ ë d¹ng chuÈn 2NF nÕu nã lµ 1NF vµ mçi

thuéc tÝnh kh«ng khãa cña R lµ kh«ng phô thuéc hµm vµo mét phÇn

cña khãa.

D¹ng chuÈn 3NF

D¹ng chuÈn hai cho phÐp lo¹i trõ d thõa vÒ khãa. D¹ng chuÈn ba cho phÐp lo¹i

bá c¸c phô thuéc b¾c cÇu.

§Þnh nghÜa d¹ng chuÈn ba (Third normal form):

Mét s¬ ®å quan hÖ W = <U,F> ®îc gäi lµ ë d¹ng chuÈn 3NF nÕu vµ chØ nÕu:

Nã lµ d¹ng chuÈn hai.

C¸c thuéc tÝnh kh«ng khãa kh«ng phô thuéc hµm vµo tËp con kh«ng ph¶i

khãa.

Cho s¬ ®å quan hÖ W = <U,F>, X⊆U. Thuéc tÝnh A trong U ®îc gäi lµ phô

thuéc b¾c cÇu vµo X nÕu tån t¹i tËp Y⊆U sao cho:

X→Y, Y→A, Y -/→ X vµ A∉XY

Trong tr êng hîp chØ cã mét khãa, cã thÓ ®Þnh nghÜa quan hÖ ë d¹ng chuÈn ba

nh sau:

Nã lµ d¹ng chuÈn hai.

Häc viÖn C«ng nghÖ BCVT

LÜnh vùc C«ng nghÖ th«ng tin

C¸c thuéc tÝnh kh«ng khãa, kh«ng phô thuéc b¾c cÇu vµo khãa.

CSDL trong thùc tÕ th× ngêi ta thêng chØ ® ßi hái lµ CSDL ph¶i cã d¹ng chuÈn

3NF.

2. Mét sè CSDL kh«ng tháa tÝnh chuÈn hãa trong thùc tÕ

2.1. CSDL ngêi håi h¬ng ViÖt nam

§Çu nh÷ng n¨m 90 chóng t«i cã dÞp lµm viÖc trong dù ¸n trî gióp ngêi håi h¬ng

t«i lµ b¶o tr× CSDL ngêi håi h¬ng ViÖt nam. CSDL nµy do Cao ñy Liªn hîp quèc

vÒ ngêi tÞ n¹n ë Hång C«ng cung cÊp. CSDL gåm nhiÒu b¶ng, trong ®ã b¶ng

quan träng nhÊt lµ RETURNEE.DBF chøa danh s¸ch nh÷ng ngêi håi h¬ng.

Danh s¸ch nµy ®îc cËp nhËt thêng xuyªn. Cho ®Õn khi kÕt thóc dù ¸n th× tæng

sè ngêi håi h¬ng kho¶ng 120 ngh×n ngêi. TÖp RETURNEE.DBF cã nhiÒu tr-

êng, vÝ dô sè cao ñy gåm 12 ký tù, hä tªn, m· tØnh, m· huyÖn, tªn tØnh, tªn

huyÖn, lµng x·...DÔ thÊy r»ng c¸c tr êng tªn tØnh vµ tªn huyÖn lµ d thõa v×

trong tÖp nµy ®· cã m· tØnh, m· huyÖn, ®ång thêi cã c¸c tÖp danh s¸ch tØnh,

danh s¸ch huyÖn. TÖp nµy cã khãa lµ sè cao ñy. Nh vËy ta cã thÓ thÊy lµ tªn

tØnh phô thuéc hµm vµo m· tØnh, tªn huyÖn phô thîc hµm vµo m· tØnh vµ m·

huyÖn. Nh vËy CSDL nµy kh«ng tháa tÝnh chuÈn hãa 3NF. Vµo ®Çu nh÷ng

n¨m 90 cÊu h×nh cña c¸c m¸y vi tÝnh cßn rÊt thÊp: ®Üa cøng chØ kho¶ng 40 M,

bé nhí trong 1 M. Nh vËy víi tÖp hµng tr¨m ngh×n b¶n ghi th× sù d thõa lµ rÊt

hîp lý. Tuy nhiªn vÒ sau trong qu¸ tr×nh b¶o tr×, chóng t«i nhËn ra r»ng cã lóc

d÷ liÖu d thõa l¹i trë thµnh nh÷ng th«ng tin cã Ých gióp chóng t«i hiÖu chØnh

sè liÖu. Hµng th¸ng khi nhËn sè liÖu míi chóng t«i ph¶i kiÓm tra kü tr íc khi

cËp nhËt. NhiÒu lóc x¶y ra tr êng hîp cã ngêi trong danh s¸ch míi thùc ra ®· cã

trong danh s¸ch cò, nhng chØ v× cã mét sè sai sãt trong m· cao uû hay m· tØnh,

m· huyÖn. Lóc nµy nÕu kiÓm tra b»ng m¾t cã thÓ dÔ dµng ph¸t hiÖn ra sai sãt

nhê vµo th«ng tin d thõa. M· tØnh, m· huyÖn lµ c¸c con sè kh«ng cã tÝnh gîi

nhí: 01 lµ Hµ néi, 02 lµ H¶i Phßng, 03 lµ Tp HCM... NÕu chØ c¨n cø vµo m· sè

th× chØ cÇn mét chót sai sãt th× cã thÓ chuyÓn mét ngêi tõ Hµ Néi sang tØnh

kh¸c. Cßn nÕu cã thªm th«ng tin tªn tØnh th× rÊt khã cã thÓ xÈy ra sai sãt t-

Häc viÖn C«ng nghÖ BCVT

Bàn về tính chuẩn hoá trong các cơ sở dữ liệu hiện có

Chủ đề:

Tài liệu liên quan

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Hỗ trợ

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi