Hệ thống thông tin - 38

-QT2: Các thuộc tính của thực thể hoặc kết hợp phụ

thuộc hoàn toàn vào thuộc tính khóa (thỏa DC 2).

Ví duï: Chúng ta xét thực thể Khối Lớp (KLOP) có thuộc tính khóa nhận dạng: Trình Độ-Phân Ban (TÑ-PB).

Các trường hợp thuộc tính của Trình Độ là:

10, 11, 12, ...

Các trường hợp thuộc tính Phân Ban (PB)là:

A, P, N (Anh, Pháp, Nga)

và các thuộc tính khác của thực thể Khối Lớp là: Số Phòng (SP), Tuổi tối đa được phép học

(TMAX), Ngày họp hội đồng lớp (NHĐ), ...

Chúng ta có thể tạo thực thể KLOP như sau: 92


KLOP

TÑ-PB TMAX NHÑ SP

TMAX chỉ phụ thuộc vào TĐ, hoàn toàn không phụ thuộc vào TĐ-PB (khóa nhận dạng của KLOP) các thuộc tính còn lại thỏa QT 2.


TÑ_PB

TMAX

NHÑ

SP

10-A

17



10-P

17



10-N

17



11-A

18



11-P

18



11-N

18



12-A

19



12-A

19



12-A

19



Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 575 trang tài liệu này.

Hệ thống thông tin - 38

Xét các trường hợp cụ thể của các thực thể trên:


phân ban) thay vì

Rõ ràng TMAX đã lặp lại 3 lần ở mỗi trình độ (vì có 3

93

chỉ cần 1 lần theo QTQL.

Nếu chúng ta không xét Khối Lớplà thực thể mà là kết hợpvới các thực thể Trình Ñoä và thực thể Phân Bannhư trong mô hình dữ liệu dưới đây:


MTÑ TMAX

1,n

KLOP

NHÑ

SP

0,n

PB

MSPB TrNPB

Với MHYNDL này mỗi trình độ chỉ ghi một lần TMAX, như vậy đã giảm đi 6 lần xuất hiện TMAX. Nói cách khác thực thể KLOP do viphạm QT2 mà thuộc tính TMAX đã xuất hiện

thừa.

94

- QT3: Các phụ thuộc vào thuộc tính khóa không

có các phụ thuộc bắc cầu (thỏa DC 3).

Ví duï: có một số dữ liệu sau đây: Họ tên sinh viên (HVT), tên thành phố nơi sinh (TTP), tên nước nơi sinh (TN). Giả thuyết chúng ta chọn thêm thuộc tính nhân tạo MSSV để nhận dạng cho thực thể sinh viên.

Chúng ta hãy xem trong các phụ thuộc hàm của các thuộc tính (không khóa) của thực thể Sinh Viên (SV) vào MSSV (thuộc tính khóa/nhận dạng) có phụ thuộc nào là bắc cầu không?

MSSV HVT (1)

MSSV TTP (2)95

MSSV TN (3)

Mặt khác thông thường chúng ta dễ dàng xác định phụ thuộc sau đây: Thành phố Nước

Như vậy ở đây: (3) bắc cầu cần phải loại khỏi thực thể SV. Vậy chúng ta cần xây dựng mô hình dữ liệu như thế nào để bảo đảm ngữ nghĩa của thực thể theo yêu cầu quản lý (biết

họ và tên, xác định thành phố và nước nơi sinh viên sinh ra)

Phương án 1


1,1

SRO

0,n

TP

SV

TTP TN

MSSV HVT


SRO: Sinh ra ở

TTP: Tên thành phố

TN: Tên nước96

1,1

SRO

0,n

1,1

TNUOC

TP

MSTP

TTP

SV

MSSV

HVT

Phương án 2:



NUOC

0,n

MSNTN



TNUOC: Thuộc nước

Chọn phương án nào trong hai phương án trên

sẽ tùy thuộc vào MHDL tổng thể, vào sự phân

bố của các trường hợp dữ liệu thành phố. 97

- QT4: Thực thể hoặc kết hợp thỏa dạng chuẩn

Boyce-Codd.

Nghĩa là nếu một kiểu thực thể có khóa nhận dạng là hợp của nhiều thuộc tính thì một trongcác thành phần của khóa nhận dạng không theå phụ thuộc vào thuộc tính không khóa của thựctheå.

Ví dụ 1: sử dụng mô hình sau đây:

LOPGIANG(MHOC, MSLOP, MSGS).

Nếu có qui tắc: mỗi giáo sư (GS) chỉ dạy một môn học (MHOC), tức MSGS MHOC thì mô hình trên vi phạm qui tắc 4.

Để tránh vi phạm qui tắc 4, có thể dùng mô hình

98

dưới đây:

0,n

MSGS


1,1


GS


GD

GIANGDAY 1,n

LOP

MSLOP


MH

MHOC

1,n

Ví dụ 2: Xét về sự vi phạm qui tắc 4:

Xét tập hợp các nhóm thể thao của một trường phổ thông. Mỗi nhóm sẽ được nhận dạng bởi dạng thể thao và cấp bậc của những người tham gia:

- Nhóm bóng đá C

99

- Nhóm bóng chuyền A

- Nhóm bóng đá B

Ngày đăng: 06/10/2024