資料庫 - 關係代數與關係運算
概述
傳統的集合運算 (並,差,交,笛卡爾積)
專門的關係運算
並(Union)
R和S
具有相同的目n(即兩個關係都有n個屬性)
相應的屬性取自同一個域
R∪S
仍為n目關係,由屬於R或屬於S的元組組成
R∪S = { t|t R∨t S }
差(Difference)
R和S
具有相同的目n
相應的屬性取自同一個域
R - S
仍為n目關係,由屬於R而不屬於S的所有元組組成
R -S = { t|tR∧tS }
交(Intersection)
R和S
具有相同的目n
相應的屬性取自同一個域
R∩S
仍為n目關係,由既屬於R又屬於S的元組組成
R∩S = { t|t R∧t S }
R∩S = R –(R-S)
笛卡爾積(Cartesian Product)
R: n目關係,k1個元組
S: m目關係,k2個元組
R×S
列:(n+m)列元組的集合
元組的前n列是關係R的一個元組
後m列是關係S的一個元組
行:k1×k2個元組
R×S = {tr ts |tr R ∧ tsS }
專門的關係運算
先引入幾個記號
(1) R,tR,t[Ai]
設關係模式為R(A1,A2,…,An)
它的一個關係設為R
tR表示t是R的一個元組
t[Ai]則表示元組t中相應於屬性Ai的一個分量
(2) A,t[A], A
若A={Ai1,Ai2,…,Aik},其中Ai1,Ai2,…,Aik是A1,A2,…,An中的一部分,則A稱為屬性列或屬性組。
t[A]=(t[Ai1],t[Ai2],…,t[Aik])表示元組t在屬性列A上諸分量的集合。
A則表示{A1,A2,…,An}中去掉{Ai1,Ai2,…,Aik}後剩餘的屬性組。
(3) tr ts
R為n目關係,S為m目關係。
tr R,tsS, tr ts稱為元組的連線。
tr ts是一個n + m列的元組,前n個分量為R中的一個n元組,後m個分量為S中的一個m元組。
(4)象集Zx
給定一個關係R(X,Z),X和Z為屬性組。
當t[X]=x時,x在R中的象集(Images Set)為:
Zx={t[Z]|t R,t[X]=x}
它表示R中屬性組X上值為x的諸元組在Z上分量的集合
連線
1)連線也稱為θ連線
2)連線運算的含義
從兩個關係的笛卡爾積中選取屬性間滿足一定條件的元組
R S = { | tr R∧ts S∧tr[A]θts[B] }
A和B:分別為R和S上度數相等且可比的屬性組
θ:比較運算子
連線運算從R和S的廣義笛卡爾積R×S中選取(R關係)在A屬性組上的值與(S關係)在B屬性組上值滿足比較關係θ的元組
3)兩類常用連線運算
等值連線(equijoin)
什麼是等值連線
θ為“=”的連線運算稱為等值連線
等值連線的含義
從關係R與S的廣義笛卡爾積中選取A、B屬性值相等的那些元組,即等值連線為:
R S = { | tr R∧ts S∧tr[A] = ts[B] }
自然連線(Natural join)
自然連線是一種特殊的等值連線
兩個關係中進行比較的分量必須是相同的屬性組(同名同域:必須具有相同的屬性名,並且出自相同的域集)
在結果中把重複的屬性列去掉
自然連線的含義
R和S具有相同的屬性組B
R S = { | tr R∧ts S∧tr[B] = ts[B] }
一般的連線操作是從行的角度進行運算。
自然連線還需要取消重複列,所以是同時從行和列的角度進行運算。
外連線
在做自然連線時,如果把捨棄的元組也儲存在結果關係中,而在其他屬性上填空值(Null),這種連線就叫做外連線(OUTER JOIN)。
左外連線
在做自然連線時,如果只把左邊關係R中要捨棄的元組保留就叫做左外連線(LEFT OUTER JOIN或LEFT JOIN)
右外連線
在做自然連線時,如果只把右邊關係S中要捨棄的元組保留就叫做右外連線(RIGHT OUTER JOIN或RIGHT JOIN)。
除(Division)
給定關係R (X,Y) 和S (Y,Z),其中X,Y,Z為屬性組。
R中的Y與S中的Y可以有不同的屬性名,但必須出自相同的域集。
R與S的除運算得到一個新的關係P(X),
P是R中滿足下列條件的元組在 X 屬性列上的投影:
元組在X上分量值x的象集Yx包含S在Y上投影的集合,記作:
R÷S = {tr [X] | tr R∧πY (S) Yx }
Yx:x在R中的象集,x = tr[X]
在關係R中,A可以取四個值{a1,a2,a3,a4}
a1的象集為 {(b1,c2),(b2,c3),(b2,c1)}
a2的象集為 {(b3,c7),(b2,c3)}
a3的象集為 {(b4,c6)}
a4的象集為 {(b6,c6)}
S在(B,C)上的投影為
{(b1,c2),(b2,c1),(b2,c3) }
只有a1的象集包含了S在(B,C)屬性組上的投影
所以 R÷S ={a1}
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