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公理本质:Armstrong 公理系统是关系数据库理论中函数依赖推理的形式化框架,由 William W. Armstrong 于 1974 年提出。它提供了从给定函数依赖集推导出所有逻辑蕴涵依赖的完备规则集,是数据库规范化的数学基础。


一、核心概念体系

函数依赖
属性集
推理规则
闭包计算
超键
候选键
主属性
基本公理
导出规则
属性闭包
函数依赖闭包
函数依赖表示法:
  • 符号:X → Y
  • 语义:属性集 X 唯一决定属性集 Y
  • 示例:学号 → 姓名(学号唯一确定姓名)

二、Armstrong 基本公理

1. 公理三元组
公理形式化表达语义解释示例
自反律 (Reflexivity)若 Y ⊆ X,则 X → Y子集决定自身{学号,姓名} → {姓名}
增广律 (Augmentation)若 X → Y,则 XZ → YZ增加相同属性不影响依赖学号→姓名 ⇒ {学号,年龄}→{姓名,年龄}
传递律 (Transitivity)若 X → Y 且 Y → Z,则 X → Z依赖关系的传递性学号→班级, 班级→班主任 ⇒ 学号→班主任

三、导出推理规则

1. 规则推导体系
基本公理
合并规则
分解规则
伪传递规则
聚集规则
2. 规则详解表
规则形式化表达推导证明应用场景
合并规则 (Union)若 X → Y 且 X → Z,则 X → YZ增广律+传递律合并依赖项
分解规则 (Decomposition)若 X → YZ,则 X → Y 且 X → Z自反律+传递律依赖项拆分
伪传递规则 (Pseudotransitivity)若 X → Y 且 WY → Z,则 XW → Z增广律+传递律复杂依赖推导
聚集规则 (Composition)若 X → Y 且 Z → W,则 XZ → YW增广律+传递律多依赖组合

证明伪传递规则

1. 已知 X → Y
2. 增广律:XW → YW  (在两边添加W)
3. 已知 WY → Z
4. 增广律:YW → Z  (Y和W可交换)
5. 传递律:XW → Z  (由2和4传递)

四、属性闭包计算

1. 闭包算法流程

闭包算法流程

2. 闭包意义矩阵
闭包类型符号定义应用
属性闭包X⁺{A | X → A 可由F推导}求候选键/判断超属性
函数依赖闭包F⁺{所有被F逻辑蕴涵的函数依赖}等价依赖集判断

闭包计算示例

给定:U = {A,B,C}, F = {A→B, B→C}
求:{A}⁺步骤:
1. closure = {A}
2. A→B ⇒ closure = {A,B}
3. B→C ⇒ closure = {A,B,C}
∴ {A}⁺ = {A,B,C}

五、公理系统性质

1. 关键性质证明
正确性
推导结果均属于F+
完备性
F+中所有依赖均可推导
最小性
公理不可再简化
2. 数学表示
  • 正确性:∀ 推导结果 X → Y ∈ F⁺
  • 完备性:∀ X → Y ∈ F⁺, 均可从F出发用Armstrong公理导出
  • 最小性:三条公理相互独立,缺一不可

总结

  1. 设计启示

    • 公理系统揭示了数据内在关联的传递本质
    • 闭包计算是模式分解的算法基础(BCNF/3NF分解)
    • 最小覆盖求解可消除冗余依赖
  2. 形式化验证

    • 使用Coq等证明助手可形式化验证Armstrong公理性质
    • 在分布式数据库中扩展为多版本依赖推理

历史意义:Armstrong公理为Codd关系模型提供了严格的数学基础,使数据库设计从经验主义走向形式科学。现代SQL优化器仍依赖其推理引擎实现查询重写优化。


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