Chương 3: Cơ bản về thiết kế cơ sở dữ liệu...Chương 3: Cơ bản về thiết...

Trường Đại học Khoa học Tự nhiên

Khoa Công nghệ Thông tin

Bộ môn Hệ thống Thông tin

Chương 3: Cơ bản về thiết kế cơ sở

dữ liệu

Phạm Nguyên Thảo

[email protected]

2

Nội dung

• Khái niệm về phụ thuộc hàm

• Khái niệm về dạng chuẩn

• Chuẩn bị cài đặt CSDL

• Cài đặt chỉ mục với SQL Server

3

Khái niệm phụ thuộc hàm

• Phụ thuộc hàm (PTH) – functional dependency

thể hiện sự phụ thuộc của một tập thuộc tính

(Y) đối với một tập thuộc tính khác(X)

– Định nghĩa dựa trên những ngữ nghĩa, qui tắc tìm

hiểu được từ môi trường ứng dụng

– Ký hiệu XY

4

Khái niệm PTH (tt)

• Cho quan hệ Q(X, Y, Z), với X, Y, Z là các tập

thuộc tính, X , Y

– Một thể hiện TQ của Q thỏa PTH XY nếu:

q,q’TQ, q.X = q’.X =>q.Y = q’.Y

– TQ vi phạm PTH XY nếu:

q,q’ TQ: q.X = q’.X và q.Y q’.Y

– PTH XY được gọi là định nghĩa trên Q nếu TQ là

thể hiện của Q, TQ thỏa PTH này

– PTH XY gọi là phụ thuộc hàm hiển nhiên Y X

5

PTH – ví dụ

• Xét lịch xếp lớp của một cơ sở giảng dạy trong một ngày, ta có các phụ thuộc hàm sau:

– (1) GV, Giờ Lớp

( nếu biết giảng viên và giờ dạy, ta sẽ biết được lớp mà giảng viên dạy vào giờ đó)

– (2) Giờ, Lớp Phòng

(Cho một giờ học và lớp học cụ thể, ta sẽ biết được lớp đang học phòng nào vào giờ đó)

Nếu biết giảng viên và giờ dạy, ta sẽ biết Phòng mà giảng viên dạy vào giờ đó

(3) GV,Giờ Phòng

6

Hệ tiên đề Amstrong để suy dẫn PTH

• Luật phản xạ:

Y X, XY

• Luật cộng:

Nếu X Y và Z W thì X,W Y,Z

• Luật bắc cầu:

Nếu X Y và Y Z thì X Z

7

Một số luật dẫn thông dụng khác

• Từ các luật dẫn trong tiên đề Amstrong ta có thể suy ra các luật dẫn khác, một số sau đây thường được sử dụng:

– Luật bắc cầu giả:

Nếu X Y và Y,W Z thì X,W Z

– Luật hội:

Nếu X Y và X Z thì X Y,Z

– Luật phân rã:

Nếu X Y và Z Y thì X Z

Ghi chú: X,Y hay XY có nghĩa là X Y

8

Khái niệm khóa dựa trên PTH

• Cho quan hệ Q và F là tập PTH định nghĩa trên

Q

• K Q+ là một khóa của Q nếu:

i. f: K Q+ F+ (K xác định tất cả các thuộc

tính còn lại trong Q+)

ii. K’ K | K’ Q+

(ghi chú: Q+ là tập thuộc tính của quan hệ Q )

9

Nội dung





10

Tình trạng trùng lắp thông tin

• Phụ thuộc hàm là một loại ràng buộc toàn vẹn

• Khi thêm, xóa, cập nhật dữ liệu phải đảm bảo

không vi phạm PTH

– Các PTH mà vế trái là một khóa: được kiểm tra

hiệu quả bằng cơ chế khóa của HQT

– Các PTH mà vế trái không là một khoá: khó kiểm

tra, thường gây ra tình trạng trùng lắp thông tin

11

Tình trạng trùng lắp thông tin (tt)

• Ví dụ:

MON_KT(N,G,P,M,GV); F2 = {N,G,PM; M GV}

Với một thể hiện:

– Nhận xét về sự trùng lắp thông tin và bất tiện khi thêm/ xóa/ sửa dữ liệu?

N G P M GV

2 8:00 – 10:00 101 Giải thuật X

2 10:00 – 12:00 101 CSDL Y

2 8:00 – 10:00 103 Giải thuật X

T_MÔN_KT

12

Tình trạng trùng lắp thông tin (tt)

• Các bất tiện gây ra do trùng lắp thông tin:

– Bất tiện khi thêm/cập nhật : để đảm bảo dữ liệu

nhất quán, phải kiểm tra và cập nhật hàng loạt trên

các thông tin trùng lắp

– Mất thông tin khi xóa

13

Khái niệm dạng chuẩn

• Dạng chuẩn là một tiêu chuẩn được đưa ra để

đánh giá chất lượng của một lược đồ CSDL

• Mục tiêu khi nâng cấp dạng chuẩn của một

lược đồ: giảm thiểu trùng lắp thông tin

14

Định nghĩa các dạng chuẩn

• Dạng chuẩn 1:

– Một quan hệ ở dạng chuẩn 1 không có các trường lặp và các trường kép, còn được gọi là cấu trúc phẳng.

– Ví dụ:

LỊCH_COI_THI (GV_CT, N,G,P,M,GV)

F = {f1: GV_CTN,G,P: một giảng viên coi thi chỉ coi vào

một ngày(N), một giờ (G) và trong một phòng(P) duy nhất

f2: M GV : mỗi môn thi (M) có một giảng viên (GV) duy nhất phụ trách

f3: N,G,P M : mỗi ngày, vào một giờ, trong một phòng, chỉ có một môn thi duy nhất }

15

Định nghĩa các dạng chuẩn (tt)


– Một quan hệ Q ở dạng chuẩn 2 nếu và chỉ nếu tất

cả thuộc tính không khóa đều phụ thuộc đầy đủ vào

khóa, tức là:

(f: XY) F, không tồn tại X’ X sao cho

(X’Y) F+

– Ví dụ:

MON_KT(N,G,P,M,GV);

F2 = {N,G,PM; M GV}

16



– Q ở DC3 nếu và chỉ nếu với mỗi phụ thuộc hàm XA không hiển nhiên định nghĩa trên Q (A là thuộc tính đơn, X là tập thuộc tính), một trong hai điều kiện sau được thỏa:

i. Hoặc X chứa một khóa của Q

ii. Hoặc A là một thuộc tính trong khóa của Q

– Ví dụ:

LỊCH_KT(N,G,P,M); F1 = {N,G,P M; M P }

(LỊCH_KT có hai khóa là (N,G,P) và (N,G,M) )

GIANG_DAY(M,GV) ; F2 = {M GV}

17


• Dạng chuẩn BCK (Boyce_Codd_Kent)

– Q ở DC BCK nếu và chỉ nếu: với mỗi PTH không

hiển nhiên X A định nghĩa trên Q thì B Q+, ta luôn có (XB) là một PTH thuộc F+. Hay nói cách

khác, X chứa một khóa của Q

– Ví dụ:

LICH_KT_1(M,P) ; F1 = {M P}

LICH_KT_2(M,N,G); F2 =

GIANG_DAY(M,GV); F3 = {M GV}

18

Tính lồng nhau của các dạng chuẩn

DC 1

DC 2

DC 3

DC BCK

19

Dạng chuẩn của lược đồ CSDL

• Định nghĩa:

Cho một lược đồ CSDL C = {<Qi, Fi>}, i = 1..n

Dạng chuẩn của C là dạng chuẩn thấp nhất trong

các dạng chuẩn của các Qi

20

Nâng cấp lược đồ - Thuật toán phân rã

• Mục tiêu: Đưa lược đồ về dạng chuẩn cao hơn.

• Thuật toán:

Với mọi quan hệ Q trong lược đồ đạt dạng chuẩn

thấp:

– Chọn một PTH XY gây ra dạng chuẩn thấp cho

quan hệ Q

– Phân rã Q thành Q1(XY) và Q2(Q+ - Y)

– Đệ qui, phân rã tiếp Q1 và Q2 cho đến khi các quan

hệ kết quả đều đạt dạng chuẩn mong muốn

21

Nâng cấp lược đồ - Thuật toán phân rã (tt)

• Ví dụ:

LỊCH_COI_THI (GV_CT, N,G,P,M,GV)

F = {f1: GV_CTN,G,P: một giảng viên coi thi chỉ coi vào

một ngày(N), một giờ (G) và

trong một phòng(P) duy nhất

f2: M GV : mỗi môn thi (M) có một giảng

viên (GV) duy nhất phụ trách

f3: N,G,P M : mỗi ngày, vào một giờ, trong một

phòng, chỉ có một môn thi duy nhất

}

– Áp dụng thuật toán phân rã để đưa lược đồ trên về

dạng chuẩn BCK ?

22

Dạng chuẩn – nhận xét

– Dạng chuẩn càng cao thì càng giảm được trùng lắp

thông tin. Lược đồ ở dạng chuẩn BCK không còn

trùng lắp thông tin.

– Tuy nhiên, dạng chuẩn cao có thể gây ra khó khăn

khi truy vấn (các quan hệ bị tách nhỏ nên phải thực

hiện nhiều phép kết hơn)

– Đôi khi dạng chuẩn cao gây khó khăn trong kiểm

tra một số PTH (trong ví dụ về DC BCK, để kiểm tra

PTH N,G,PM, ta phải kết LICH_KT_1 và

LICH_KT_2 )

23

Nội dung





24

Các vấn đề chính

• Cân nhắc các thông tin về khối lượng dữ liệu

và tần suất khai thác:

– Quyết định gộp – tách bảng (Thông thường các

quan hệ nên đạt DC 3 trở lên, tuy nhiên đôi khi

chấp nhận dạng chuẩn thấp hơn để truy vấn thuận

lợi hơn)

– Lựa chọn khoá chính cho bảng (trường hợp bảng

có nhiều khóa, chọn một khoá làm khoá chính, các

khóa còn lại dùng ràng buộc unique để cài đặt)

– Lựa chọn chỉ mục cho bảng

25

Lựa chọn chỉ mục (index)

• Không có chỉ mục, HQT thực hiện truy vấn

bằng cách duyệt qua từng dòng trong bảng

• Cài đặt các chỉ mục cho bảng giúp truy vấn

thông tin nhanh hơn (tìm kiếm trên B-Tree)

• Khóa chính và các ràng buộc unique : hiển

nhiên là các chỉ mục của bảng

• Cơ sở để chọn cài đặt chỉ mục: các nhu cầu

truy vấn thực hiện thường xuyên trên CSDL

26

Lựa chọn chỉ mục (tt)

• Nghĩ đến việc cài đặt chỉ mục cho các trường

hợp sau:

– Trường hợp 1: Có nhu cầu truy vấn thường xuyên

các bộ của bảng Q theo một số (tập)thuộc tính nào

đó

Ví dụ: GiaoDich(MãGD, …,NgàyGD)

Có nhu cầu truy xuất thường xuyên các bộ của giao dịch

trong một ngày hoặc trong một khoảng thời gian nhất

định: cài đặt chỉ mục trên thuộc tính NgayGD của quan hệ

GiaoDich

27


– Trường hợp 2: tập thuộc tính tham gia vào phép kết

của một câu truy vấn xảy ra thường xuyên

Ví dụ:

HocSinh(STT, Lop, HoTen,…)

KetQua(STTHS, Lop, Mon, Diem)

Thường xuyên có nhu cầu truy vấn: cho biết kết quả học

tập của một học sinh

select hs.STT, hs.Lop, hs.HoTen, kq.Mon, kq.Diem

from HocSinh hs join KetQua kq on hs.STT = kq.STT

and hs.Lop = kq.Lop

Cài đặt chỉ mục (STT, Lop) cho quan hệ KetQua

28


– Trường hợp 2 (tt)

Tổng quát: trên mô hình quan hệ, xác định các con đường truy xuất thường xuyên:

Từ một bộ của Q1(có một giá trị cụ thể của A là a) có nhu cầu truy xuất thường xuyên các bộ của Q2 tương ứng (tìm kiếm các bộ của Q2 với A = a) : khai báo chỉ mục (A) cho Q2

Truy xuất thường xuyên có ngữ nghĩa tương tự phép kết

Lưu ý: một chỉ mục (AB) khác với hai chỉ mục (A) và (B)

1 2 Q2(ABY)

Q1(AX)

29

Các loại chỉ mục

• Có hai loại chỉ mục:

– Clustered index

– Nonclustered index

30

Clustered index

• Các bộ được sắp xếp vật lý theo chỉ mục (thật

sự nằm ở nút lá của cây)

• Mỗi bảng chỉ có thể có một clustered index,

thường là khóa chính

31

Nonclustered index:

• Chỉ mục logic, dữ liệu thật sự không được sắp

xếp vật lý theo chỉ mục

• Nút lá là con trỏ trỏ đến vị trí của bộ dữ liệu,

hoặc trỏ đến giá trị của clustered index (trong

trường hợp bảng có clustered index)

32

Nonclustered index (tt):

– Không có clustered index:

33

Nonclustered index (tt)

– Có clustered index

34


• Một số cân nhắc khi chọn chỉ mục:

– Sử dụng nhiều chỉ mục tăng tốc độ truy vấn, nhưng

làm giảm hiệu quả của các thao tác thêm/xoá/ cập

nhật dữ liệu

– Không nên tạo chỉ mục trên các bảng quá nhỏ (vài

trăm dòng) .

– Chỉ nên chọn chỉ mục mà mỗi giá trị của nó tương

ứng với một số ít bộ. Nếu mỗi giá trị chỉ mục ứng

với trên 20% số lượng bộ trong bảng, thực hiện

truy vấn bình thường bằng cách duyệt qua các

dòng trong bảng sẽ hiệu quả hơn.

35

Một số cân nhắc khi chọn chỉ mục (tt)

– Các giá trị chỉ mục phải phân bố đều các bộ trong

bảng.

– Cố gắng dùng các chỉ mục với số thuộc tính ít

(chiếm ít không gian và cần ít chi phí duy trì hơn chỉ

mục với số thuộc tính lớn)

– Clustered index phải nhỏ (số thuộc tính ít, kích

thước nhỏ), vì các chỉ mục nonclustered đều phải

gắn kết tới nó.

36

Nội dung





37

Một số qui định

• Một bảng có tối đa 249 nonclustered index

(bao gồm cả những index ngầm định khi khai

báo khoá chính và chỉ mục)

• Kích thước tối đa của một chỉ mục (tổng kích

thước các thuộc tính tham gia vào chỉ mục)

không quá 900 bytes

• Mặc định: chỉ mục clustered được khai báo

ngầm định cùng với khai báo khoá chính, các

trường hợp khác là nonclustered (tất nhiên có

thể chỉ định khác đi)

38

Cú pháp khai báo chỉ mục

Create [ Unique ][ Cluster| Nonclustered] Index index_name

On {table | view } (column [ Asc | Desc] [ ,...n ] )

39

Cài đặt chỉ mục – Ví dụ

Create nonclustered index idx_STTHS_Lop

On KETQUA (STTHS, Lop)

40

Q&A

Chương 3: Cơ bản về thiết kế cơ sở dữ liệu...Chương 3: Cơ bản về thiết...

Documents

Transcript of Chương 3: Cơ bản về thiết kế cơ sở dữ liệu...Chương 3: Cơ bản về thiết...