Mehrwertige Abhängigkeit

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Eine mehrwertige Abhängigkeit (englisch multivalued dependency (MVD)) α β {\displaystyle \alpha \twoheadrightarrow \beta } beschreibt die Abhängigkeit einer Menge von Attributen β {\displaystyle \beta } von einer Menge aus Attributen α {\displaystyle \alpha } .

Definition und Erläuterung

Im Folgenden repräsentiere t [ α ] {\displaystyle t[\alpha ]} alle Attribute (Spalten) α {\displaystyle \alpha } des Tupels (Zeile) t {\displaystyle t} dar. Eine mehrwertige Abhängigkeit α β {\displaystyle \alpha \twoheadrightarrow \beta } zwischen Attributen einer Relation R {\displaystyle R} liegt vor, wenn gilt:

Für zwei Tupel t 1 {\displaystyle t_{1}} und t 2 {\displaystyle t_{2}} mit t 1 [ α ] = t 2 [ α ] {\displaystyle t_{1}[\alpha ]=t_{2}[\alpha ]} existieren in jeder zulässigen Instanz von R {\displaystyle R} stets zwei weitere Tupel t 3 {\displaystyle t_{3}} und t 4 {\displaystyle t_{4}} mit:

t 1 [ α ] = t 2 [ α ] = t 3 [ α ] = t 4 [ α ] t 1 [ β ] = t 3 [ β ] t 2 [ β ] = t 4 [ β ] t 1 [ R ( α β ) ] = t 4 [ R ( α β ) ] t 2 [ R ( α β ) ] = t 3 [ R ( α β ) ] {\displaystyle {\begin{matrix}t_{1}[\alpha ]=t_{2}[\alpha ]=t_{3}[\alpha ]=t_{4}[\alpha ]\\t_{1}[\beta ]=t_{3}[\beta ]\\t_{2}[\beta ]=t_{4}[\beta ]\\t_{1}[R\setminus (\alpha \cup \beta )]=t_{4}[R\setminus (\alpha \cup \beta )]\\t_{2}[R\setminus (\alpha \cup \beta )]=t_{3}[R\setminus (\alpha \cup \beta )]\end{matrix}}}


Anschaulich ergibt sich daraus:

Tupel α β R ( α β ) t 1 a 1 . . a n b 1 . . b m d 1 . . d k t 2 a 1 . . a n c 1 . . c m e 1 . . e k t 3 a 1 . . a n b 1 . . b m e 1 . . e k t 4 a 1 . . a n c 1 . . c m d 1 . . d k {\displaystyle {\begin{matrix}{\text{Tupel}}&\alpha &\beta &R\setminus (\alpha \cup \beta )\\t_{1}&a_{1}..a_{n}&b_{1}..b_{m}&d_{1}..d_{k}\\t_{2}&a_{1}..a_{n}&c_{1}..c_{m}&e_{1}..e_{k}\\t_{3}&a_{1}..a_{n}&b_{1}..b_{m}&e_{1}..e_{k}\\t_{4}&a_{1}..a_{n}&c_{1}..c_{m}&d_{1}..d_{k}\end{matrix}}}


Mehrwertige Abhängigkeiten sind trivial, falls β α {\displaystyle \beta \subseteq \alpha } oder α β = R {\displaystyle \alpha \cup \beta =R} .

Hüllenbildung

Im Zusammenhang mit der Normalisierung von Datenbanken wird oftmals die Menge aller von mehrwertigen Abhängigkeiten implizierten Abhängigkeiten benötigt. Ausgangspunkt ist die Menge D {\displaystyle D} bestehend aus funktionalen Abhängigkeiten F D {\displaystyle FD} und mehrwertigen Abhängigkeiten M V D {\displaystyle MVD} . Ziel ist die Bestimmung der Hülle D + {\displaystyle D^{+}} . Analog zu den Armstrong-Axiomen zur Erweiterung der funktionalen Abhängigkeiten werden hier nachfolgende Axiome angewendet:

  1. Reflexivität, Erweiterung und Transitivität für funktionale Abhängigkeiten
  2. Wiederholung: Falls α β {\displaystyle \alpha \rightarrow \beta } , dann auch α β {\displaystyle \alpha \twoheadrightarrow \beta }
  3. Komplement: Zu jedem α β {\displaystyle \alpha \twoheadrightarrow \beta } existiert auch α R { α β } {\displaystyle \alpha \twoheadrightarrow R\setminus \{\alpha \cup \beta \}}
  4. Mehrwertige Erweiterung: Gelte α β {\displaystyle \alpha \twoheadrightarrow \beta } und sei γ R {\displaystyle \gamma \subseteq R} sowie δ γ {\displaystyle \delta \subseteq \gamma } , dann gilt auch α γ β δ {\displaystyle \alpha \gamma \twoheadrightarrow \beta \delta }
  5. Mehrwertige Transitivität: Gilt α β {\displaystyle \alpha \twoheadrightarrow \beta } und β γ {\displaystyle \beta \twoheadrightarrow \gamma } , dann gilt auch α γ β {\displaystyle \alpha \twoheadrightarrow \gamma \setminus \beta }
  6. Verschmelzung: Gilt α β {\displaystyle \alpha \twoheadrightarrow \beta } , γ β {\displaystyle \gamma \subseteq \beta } und existiert ein δ {\displaystyle \delta } mit δ R {\displaystyle \delta \subseteq R} , γ δ = {\displaystyle \gamma \cap \delta =\varnothing } und δ γ {\displaystyle \delta \rightarrow \gamma } , dann gilt auch α γ {\displaystyle \alpha \twoheadrightarrow \gamma }

Auch hier helfen einige weitere abgeleitete Regeln:

  1. Mehrwertige Vereinigung: Wenn α β {\displaystyle \alpha \twoheadrightarrow \beta } und α γ {\displaystyle \alpha \twoheadrightarrow \gamma } , dann gilt auch α β γ {\displaystyle \alpha \twoheadrightarrow \beta \gamma }
  2. Durchschnitt: Wenn α β {\displaystyle \alpha \twoheadrightarrow \beta } und α γ {\displaystyle \alpha \twoheadrightarrow \gamma } , dann gilt auch α β γ {\displaystyle \alpha \twoheadrightarrow \beta \cap \gamma }
  3. Differenz: Wenn α β {\displaystyle \alpha \twoheadrightarrow \beta } und α γ {\displaystyle \alpha \twoheadrightarrow \gamma } , dann gilt auch α β γ {\displaystyle \alpha \twoheadrightarrow \beta \setminus \gamma } bzw. α γ β {\displaystyle \alpha \twoheadrightarrow \gamma \setminus \beta }