强全序时态模式中混合依赖集成员籍问题的研究

对于TFD和RTMVD混合依赖集约束的强全序时态模式来说,成员籍问题的解决对设计有效的模式分解算法必不可少.由于强全序时态模式中多时间粒度的使用,使其成员籍问题的解决变得更加复杂.为此定义了强全序时态模式下的属性集在给定时态类型上的混合闭包、属性集的混合闭包、属性集在给定时态类型上的混合依赖基、属性集的混合依赖基等概念,给出了求强全序时态模式下属性集的混合闭包、属性集的混合依赖基以及TFD和RTMVD混合依赖集成员籍问题的算法,并对算法的可终止性、正确性进行了证明,对时间复杂性进行了分析.     

时态函数依赖多值依赖混合集的成员籍问题研究

对于TFD和TMVD混合集约束的时态模式来说，由于多时间粒度的使用使成员籍问题的解决变得更加复杂．由于成员籍问题的解决对设计有效的模式分解算法必不可少，由此定义了时态类型集的强封闭集、属性集的有限闭包、属性集在给定时态类型上的有限依赖基、属性集的有限依赖基及特殊有限依赖基等概念，给出了求属性集的有限闭包、有限依赖基和特殊有限依赖基、时态混合集成员籍问题的算法，并对算法的可终止性、正确性进行了证明，对时间复杂性进行了分析，     

偏序时态模式下规范覆盖问题*

目前有效的多时间粒度时态数据库设计方法多针对全序时态模式,当时态模式的时态类型集为偏序集时,由于涉及时态类型间的最大下界等操作而使其难以实现。针对偏序时态模式的规范覆盖问题进行研究,提出了偏序TFD（时态函数依赖）集有限闭包、偏序模式属性集有限闭包、偏序无冗余覆盖和偏序规范TFD集等概念,解决了偏序TFD成员籍问题;并给出了偏序TFD集的规范覆盖算法,对其正确性进行了证明,对算法的时间复杂度进行了分析。为偏序时态模式的综合范式分解问题研究奠定基础。     

一个具有多时间粒度时态函数依赖集的成员籍算法

对于具有函数依赖（FDs)约束的传统关系数据库规范化理论来说，判定一个FD是否被给定FD集所逻辑蕴涵（即成员籍问题）是非常重要的，这有助于设计有效的模式分解算法，而对于具有时态函数依赖（TFDs)约束的时态模式来说，由于多时间粒度的使用使成员籍问题的解决变得更加复杂，由此讨论了时态类型的一些特性，并提出了有限决定集的概念，基于求得属性的有限决定集，对每一个元素的左部属性集是单一属性的TFD集给出了一个有效的成员籍算法和相关的正确性证明。     

时态类型集的封闭集

好的数据库逻辑设计目标是消除数据冗余以及插入和删除异常。对于时态数据库，可以利用具有多时间粒度的时态函数依赖（TFDs）约束对时态数据库进行规范化。要进行有效的数据库设计，需要解决有限属性闭包和成员籍等一些有关TFD的问题。为了方便计算机对时态类型的处理和找到有效的解决TFD的相关问题的算法，该文提出了封闭时态类型集的概念，并且给出了一个求给定TFD集的封闭集的算法。     

一个多时间粒度下时态函数依赖的有限属性闭包算法

为了有效地进行时态数据库设计,支持多时间粒度的时态函数依赖(TFDs)被用于时态模式的规范化．时态模式规范化所要解决的一个关键问题是求解时态函数依赖的有限属性闭包问题．由于多时间粒度的使用,使得有限属性闭包问题变得非常复杂．实际上,TFDs与传统的函数依赖(FDs)之间存在着密切的联系．通过分析这些联系和封闭时态类型集的特性,利用传统FDs的相关算法提出一个有效的求解有限属性闭包的算法．通过分析和与相关算法的实验比较,该算法更加有效．     

多时间粒度下时态函数依赖集的成员籍算法

为了有效地进行时态数据库设计,支持多时间粒度的时态函数依赖(TFDs)被用于时态模式的规范化。类似于传统的函数依赖(FDs),TFD集的成员籍问题是时态模式规范化所要解决的一个关键问题。由于多时间粒度的使用,使得有成员籍问题变得非常复杂。为了有效地解决此问题,分析了TFDs与FDs之间存在的联系和封闭时态类型集的特性,并且基于提出的有限导出时态类型集及其求解算法,提出一个有效地解决TFD集的成员籍问题的算法。     

强偏序时态模式中数据依赖推导规则研究

随着数据库与信息技术的发展,信息系统面临许多新的应用和需求,对时态信息处理的需求越来越迫切。时态信息处理已成为许多新一代数据库与信息系统的关键技术,时态数据库研究已经成为数据库与信息系统领域研究的热点和难点。就时态数据库中的难点问题强偏序时态数据库的数据依赖问题开展研究,因此选题紧靠学术前沿。针对强偏序时态模式中的数据依赖问题进行了讨论,?提出了强偏序时态模块模式、强偏序模式的时态类型集概念,?给出了强偏序时态模式中函数依赖的推导规则以及多值依赖的推导规则,理论分析的结果表明这些规则是正确的有效的,这对实现强偏序时态数据库的规范化设计具有重要的推动作用。     

具有全序时态类型集时态函数依赖集的研究

好的数据库逻辑设计目标是消除数据冗余以及插入、删除和更新异常.对于时态数据库,可以通过具有多时间粒度的时态函数依赖(TFDs)约束对时态数模式进行规范化.但是由于时间维的引入和多时间粒度的使用而给数据库设计带来巨大的复杂性.一般来说,系统所能处理的和相当多的应用所涉及到的时态类型集满足全序关系,并且具有全序时态类型集的TFD集的推导规则与传统函数依赖(FDs)的Armstrong公理有着紧密的联系.通过分析TFDs与FDs之间存在的联系,利用传统FD集的相应算法,提出了成员籍、有限属性闭包等TFD集的一些重要算法.这些算法是时态数据库进一步规范化的基础.     

偏序环境下时态数据库中的TBCNF分解问题研究*

针对偏序时态数据库进行研究,提出了非严格偏序时态类型集、偏序时态模块模式、偏序TFD集的模式投影、偏序时态模块投影和偏序时态BC范式等概念,并给出了避免时态类型间复杂操作的偏序时态BC范式的分解算法,对其正确性、可终止性进行了证明,并对算法的时间复杂度进行了分析。为偏序时态数据库的规范化设计奠定了基础。     

具有多时间粒度的时态多值依赖及时态模式分解方法研究

一个好的数据库逻辑设计目标是消除数据冗余以及插入、删除和更新异常.对于时态数据库,通过具有多时间粒度的时态函数依赖约束对时态数据库进行规范化已有大量研究.基于时态函数依赖和多值依赖理论提出了多时间粒度约束的时态多值依赖(TMVD)等概念,并给出了时态多值依赖的推理规则,对其有效性、完备性进行了证明.由于包含有限个TMVD的TMVD集通常蕴含着无限个TMVD,给出了TMVD的有限推理规则,对其有效性、完备性进行了证明.最后,基于时态多值依赖集提出了时态第四范式,并给出了时态模式的T4NF的无损分解算法,对算法的可终止性、正确性进行了证明,并对时间复杂度进行了分析.     

空值环境下NFD—NMVD混合强保持逻辑蕴涵问题

本文讨论了空值环境下的ＮＦＤ－ＮＭＶＤ混合强保持依赖基的定义和求解算法，并讨论了算法的有效性完备性，给出了ＮＦＤ－ＮＭＶＤ混合推导公理，强保持集属性闭包的求解算法，从而解决了ＮＦＤ－ＮＭＶＤ混合情况下的强保持逻辑蕴涵问题。     

一个多时间粒度下时态模式的T3NF分解算法

对于时态数据库，时间维的引入使得如何有效地进行数据库设计以消除数据冗余和插入、删除异常显得尤为重要．可以通过支持多时间粒度的时态函数依赖（TFDs）约束对时态数模式进行规范化．但是多时间粒度的使用给数据库设计带来巨大的复杂性．一般来说，系统所能处理的和相当多的应用所涉及到的时态类型集满足全序关系．对于这种具有全序时态类型集的时态模式，通过分析TFD臬所具有的良好特性，给出了一个得到满足时态第三范式（T3NF）的无损分解的多项式时间的算法．