Fórum studentů MFF UK

Taxe tedy ucim na opravny termin a moc mi neni jasna jednoznacnost tech postupnych vysledku u normalizace a hledani minimalniho pokryti.

1) Ze klice jsou jednoznacne chapu, tam neni co resit

2) Redundantni zavislosti. Uz tady mi ale vyplyva, ze jednoznacne nejsou.

Napr mame tyto zavislosti:
A->X1->E->F->X2->B
E->X3->A->B->X4->F
Kde je na prvni pohled redundantni E->F a A->B, ale kdyz jednu z nich odstranim, tak uz tu druhou neodstranim.
Je to schvalne slozitejsi priklad, aby nekdo nemohl namitnout, ze jsou tam nektere atributy ekvivalentni.

Takze minimalni pokryti neni jednoznacne? Asi by se dal najit podobny priklad i pro redundanci atributu.

To stejne u dekompozice, kde mi vychazi uplne jine vysledky podle toho, kterou funkci zavislost odstranim prvni.

Medved píše:Taxe tedy ucim na opravny termin a moc mi neni jasna jednoznacnost tech postupnych vysledku u normalizace a hledani minimalniho pokryti.

1) Ze klice jsou jednoznacne chapu, tam neni co resit

2) Redundantni zavislosti. Uz tady mi ale vyplyva, ze jednoznacne nejsou.

Napr mame tyto zavislosti:
A->X1->E->F->X2->B
E->X3->A->B->X4->F
Kde je na prvni pohled redundantni E->F a A->B, ale kdyz jednu z nich odstranim, tak uz tu druhou neodstranim.
Je to schvalne slozitejsi priklad, aby nekdo nemohl namitnout, ze jsou tam nektere atributy ekvivalentni.

Takze minimalni pokryti neni jednoznacne? Asi by se dal najit podobny priklad i pro redundanci atributu.

To stejne u dekompozice, kde mi vychazi uplne jine vysledky podle toho, kterou funkci zavislost odstranim prvni.

No když odstraníš redundandní závislosti, tak některé z těch redundandních už nemusí být redundandní, takže je musíš testovat po jednom a vždy řešit, zda je ten nezpracovaný zbytek redundandní nebo ne. Takže minimální pokrytí není jednoznačné, může být více správných verzí.

Jasny, to chapu, jen mi prislo divne, ze to je nedeterministicke a vysledku muze byt hodne... To se musi krasne kontrolovat spravnost potom.

Navic tim padem je ve slajdech dost chyb. Napriklad tam tvrdi, ze kdyz tabulky z ER modelu jsou dobre navrzene, tak po provedeni dekompozice dostanu to stejne. To neni pravda, kdyz spravnych vysledku je hodne.

Medved píše:Jasny, to chapu, jen mi prislo divne, ze to je nedeterministicke a vysledku muze byt hodne... To se musi krasne kontrolovat spravnost potom.

Navic tim padem je ve slajdech dost chyb. Napriklad tam tvrdi, ze kdyz tabulky z ER modelu jsou dobre navrzene, tak po provedeni dekompozice dostanu to stejne. To neni pravda, kdyz spravnych vysledku je hodne.

Oni na to mají programy (ty co má Skopal na svých stránkách).

Mno pokud jsou tabulky z ER modelu dobre navrzene, tak muzes opravdu dostat to stejné. Například pokud máš schéma, kde nejsou žádné redundandní atributy a závislosti, tak dostaneš to stejné, pokud dobře volíš podle čeho budeš rozkládat. Ale samozřejmě můžeš dostat i jiné schéma, pokud volíš jinak závislosti.

Správných výsledků je hodně, pokud je hodně redundandích atributů a závislostí. Jinak může být klidně jen jedno správné minimální pokrytí - například v případě, že žádné redundandní atributy a závislosti nejsou - pak je samotné schéma minimálním pokrytím.

jinak na uceni na zapocet doporucuju pdfka od Martina Necaskyho
http://mff.lokiware.info/DatabazoveSystemy?v=fno
mnoho resenych prikladu
naucil jsem se to z nich za prodlouzeny ctvrtecni vecer

jj, jednoznacne nejlepsi studijni material;)