空值环境下关系数据库的更新 Ⅰ：扩展关系模型及基本运算

本文从空值语义及更新操作的关系出发，提出了一种新的扩展关系模型，用以组织更新操作下的含有空值的关系数据库中的信息．同时，定义了这种模型下的基本关系代数运算．为实现空值环境下关系数据库的数据更新奠定了基础．     

空值环境下含不确定及可能信息关系数据库的更新

本文在［１］扩展关系模型中引入属性级的不完全信息空值。为适应此环境下更新操作的需要，本文对［１］中的扩展关系模型进行了进一步的扩展，并以此模型为基础讨论了空值环境下含不确定及可能信息关系数据库的更新操作的策略，给出了相应的处理算法。     

模糊空值环境下的关系模型与关系操作

本文讨论了引入模糊空值对关系数据库模型的影响，并给出模糊空值环境下的关系操作     

基于空值环境下扩展关系模型的查询处理研究

由于空值的出现，使数据库更新操作更趋势复杂。为适应更新要求，建立了扩展关系模型。本文正是基于这种模型进行对查询处理的讨论，给出了相应的查询策略及实现过程。     

关系模型中空值的引入与处理

随着数据库应用的不断扩展,对不完全信息的处理的需求日益突出出来,本文讨论了在数据库中引入空值的必要性和有关空值的若干语义问题,给出了一个增加了处理空值功能的扩充的关系模型,和若干现有的讨论文章相此,本模型力图最充分地表达空值本身的语义内涵,从这一基点出发,文章讨论了空值环境对若干关系操作的影响以及引入空值以后函数据关性的满足性问题,并且给出了在本文所提出的扩充关系模型下的某些新的定义。     

含有空值的函数依赖与多值依赖

本文论述了在关系模型中引入空值的必要性与可能性,说明在关系中含有空值能使关系更接近现实世界.在分析了空值的语义内涵后,定义了三类空值,着重研究了关系中含有空值时的函数依赖与多值依赖.改进了Zaniolo.E与Osborn.S认为在含有空值的关系模型中函数依赖与多值依赖的主属性上不能出现空值的概念,他们认为一旦在主属性上出现了空值,则便失去了元组的标识符.本文提出了在一定的条件下,允许在任意属性上出现空值的函数依赖和多值依赖的强、弱保持概念,并论证了此概念的实际背景和理论意义.     

含有空值关系数据库的查询处理

本文在深刻理解空值语义的基础上，给出一种处理占位型空值的方法，空值环境下关系数据库的查询策略，定义了含三种查询操作的关系代数最小完备集中的关系代数运算，并对查询计算的有效性和完备性进行了分析。     

含空值关系数据库中关系代数的实现

本文从空值的完全语义出发，依据空值环境下信息等价和信息相容的含义，全面定义了空值环境下运算结果完备的关系代数运算，并对空值环境下关系代数运算的有效性和完备性进行了讨论。     

模糊空值环境下关系模型的冗余处理

本文将模糊空值环境下的关系模型扩展为扩展关系模型，并借用模糊语义距离给出基本关系模型和扩展模型上冗余信息清除的基本方法。     

知识库中的空值探讨

分析了空值环境下的三种类型的查询策略，以及Datalog查询求值的Semi-Naive算法，给出了一个从子目标关系空值特性导出头关系空值特性的一种方法，使改进后的Semi-Navie算法能在带空值的EDB数据库中对Datalog查询进行正确求值。     

基于关系模型的含空值关系数据库的数据更新

本文以空值的完全语义为基础，以空值环境下基于５值（５ＶＬ）的选择运算为工具，深入研究了基于关于模型的含空值关系数据库的数据更新策略和实现算法     

空值环境下的完全函数依赖和部分依赖

本文给出了空值环境下的完全函数依赖的弱保持、强保持及部分函数依赖。提出并证明了不完全关系模式若不满足空值环境下的完全函数依赖的弱保持,则它的任意一个完备一定不是非空值环境下的完全函数依赖;若满足空值环境下的完全函数依赖强保持,则它的任意一个完备,一定是非空值环境下的完全函数依赖。本文还给出了判别不完全关系满足空值环境下的完全函数依赖强、弱保持的算法。为空值环境下的模式分解奠定了基础。     

空值环境下关系数据库的更新Ⅱ：更新处理的插入,删除和修改操作算法

本文的这部分是以扩展模型为基础，以五种运算为工具，对空值环境下关系数据库的更新处理策略做了深入研究，并给出了相应的算法及算法分析。     

模糊空值环境下扩展关系模型的冗余处理

本文将模糊空值环境下的关系模型扩展为扩展关系模型,并借用模糊语义距离给出清除扩展模型上冗余信息的基本方法.     

SQL Server中的空值问题

本文介绍了空值的语义、关系模型和三值逻辑,并在此基础上提出了在Transact-SQL中使用空值的方法。     

不完备信息系统中基于集对相似度的粗集模型

讨论了已有粗集扩充模型处理不完备信息的局限,分析了空值相等与确定值相等在概率上的明显差异.依据集对分析理论,提出了集对相似度和相似度容差关系,进而给出一种基于集对相似度的粗集拓展模型.该模型的方法是:通过引入差异度系数体现空值相等与确定值相等之间的差别,利用相似度容差关系及差异度系数确定数据对象的邻域,再利用该邻域得到上下近似集,同时在求上近似时忽略空值的差异性,在求下近似时强调空值的差异性.实验表明,该模型在相同阈值参数的情况下,结果更加合理,精度更高.     

知识库中的空值探讨

分析了空值环境下的三种类型的查询策略,以及Datalog查询求值的Semi-Naive算法,给出了一个从子目标关系空值特性导出头关系空值特性的一种方法,使改进后的Semi-Naive算法能在带空值的EDB数据库中对Datalog查询进行正确求值.     

空值环境下关系数据库查询处理方法

本文给出了一种处理占位型空值的简化方法，解决了空值环境下关系数据库的查询问题，针对不同的空值语义语义特点和查询中的作用，定义了三种不同的操作。ＤＥＦＩＮＩＴＥ，ＥＸＩＳＴ，ＭＡＹＢＥ。同时，给出了含有这三种操作的选择运算、集合差、一般连接运算的新定义。     

SQL语言中的空值问题

结构化查询语言(SQL)是关系数据库中重要的查询语言，同时由于关系数据库中空值存在的必要性，因此在对不完全信息数据库进行SQL操作时，如何正确地处理空值是一个很重要的研究方向。文中简述了SQL语言标准中对空值的描述，从理论角度分析了引入空值后SQL语言的语义变化，同时从应用角度阐述了引入空值后所引发的一系列问题，最后介绍了下一代数据库语言标准SQL3对NULL处理方法的扩充。由于现实数据库信息的不完全性，文中对于如何正确地认识SOL语言中的空值问题具有很大的借鉴意义。     

数据库中数值型空值的云模型估计方法

数据库中空值的估计是数据处理的一项重要内容，数值型数据的云模型空值估计方法是将数据库中之数据先作云的数字化处理，然后利用云模型产生空值替代值，这种估计空值的新方法尊重原始数据的分布特征，具有人类自然行为的特征，比其它的方法具有更高的平均估计准确率。