Phần Giới Thiệu Về Đề Tài: gày nay, trong nhiều ứng dụng thực tế, bên cạnh những dữ liệu tónh- dữ liệu có
tính ổn đònh, còn có rất nhiều loại dữ liệu động- dữ liệu được truy xuất thay đổi
theo thời gian. Trong một số trường hợp, những dữ liệu động này có những quy
luật thay đổi nào đó. Vì vậy mô hình CSDL có tính thời gian(temporal
database) được đề xuất để nghiên cứu vấn đề trên.
N
Nhiều tác giả đã nghiên cứu về: mô hình dữ liệu có tính thời gian, và các dạng chuẩn có
tính thời gian. Có thể nêu một số những tên tuổi như: D.Dey đưa ra một số khái niệm về
đại số quan hệ cho mô hình dữ liệu thời gian; Z.M. Ozsoyoglu đề nghò mô hình quan hệ
lồng nhau; J. Wijsen, J. Vandenbulcke và H. Olive đề nghò một số khái niệm về các phụ
thuộc hàm có tính thời gian; và gần đây S. Y. Liao, H.Q. Wang, W.Y. Liu đưa ra khái
niệm về dạng chuẩn 3 có tính thời gian; E. Bertino, C. Bettini, E.Ferrari, P. Samarati đưa
ra khái niệm về điều khiển truy xuất trong mô hình có tính thời gian.

Trong đề tài này đề cập đến các khái niệm và một số kết quả về các vấn đề trong cơ sở
dữ liệu có tính thời gian như sau:
- Các khái niệm về cơ sở dữ liệu có tính thời gian: lược đồ quan hệ tính
thới gian và quan hệ tính thời gian.
- Các phép toán về đại số quan hệ trên CSDL có tính thời gian.
- Các khái niệm về phụ thuộc hàm và các dạng chuẩn có tính thời gian.
- Các ràng buộc ổn đònh có tính thời gian.
- Phân rã bảo toàn thông tin có tính thời gian.
-----------------------------****----------------------------
Giới thiệu khái niệm cơ bản trong lý thuyết CSDL
PHẦN I

giá trò các thuộc tính(ký hiệu: D=
Υ
là hợp miền giá trò các thuộc tính).
n
i
i
D
1=
• Một quan hệ r(R) với m ánh xạ cho như sau: r= {t
1
,t
2
,….,t
m
}, trong đó:
t
i
là ánh xạ: R Ỉ D
A
j
Ỉ t
i
(A
j
) ∈ D
j
(i=1,..,m; j=1,…,n)
Ta có: t
i
(R)= {t

r
hay X Y
⎯→⎯
r
Nếu như: ∀ t,s ∈ r nếu t[X]= s[X] thì t[Y]= s[Y].
• Với r(R) là một quan hệ trên R sẽ tồn tại duy nhất một tập phụ thuộc hàm gồm tất cả
các phụ thuộc hàm của quan hệ r, ký hiệu: F
r
.
I.8 Quan hệ hợp lệ:
• Cho tập thuộc tính R, X,Y ⊆ R. Ta nói, phụ thuộc hàm (X,Y) đúng trên r(quan hệ r
hợp lệ đối với phụ thuộc hàm (X,Y)) nếu như (X,Y) ∈ F
r
.
• Với S=<R,F> là một lược đồ quan hệ. Ta nói quan hệ r(R) là hợp lệ đối với S nếu
như nó hớp lệ đối với mọi phụ thuộc hàm trong F.
• Cho R={A
1
, A
2
,…,A
n
} là một lược đồ quan hệ, X,Y ⊆ R, ta nói có phụ thuộc hàm:
XỈY của lược đồ quan hệ R(hay X xác đònh Y theo kiểu hàm; hay Y phụ thuộc hàm
NGUYỄN THỊ LAN ANH Trang
2
Giới thiệu khái niệm cơ bản trong lý thuyết CSDL
vào X) nếu:∀ r(R) hợp lệ(quan hệ r là giá trò hiện hành của R): XỈY là phụ thuộc
hàm trên quan hệ r.
Từ đó ta có khái niệm quan hệ hợp lệ như sau

• Quy tắc hợp: nếu XỈY và XỈZ thì XỈYZ.
NGUYỄN THỊ LAN ANH Trang
3
Giới thiệu khái niệm cơ bản trong lý thuyết CSDL
• Quy tắc tách: nếu XỈYZ thì XỈY và XỈZ.
• Quy tắc tựa bắc cầu: nếu XỈY và YZỈT thì XZỈT
I.11 Bao đóng của tập thuộc tính:
Cho LĐQH S=<R,F>, X⊆R
Ký hiệu: X
+
F
là bao đóng của của X trên F là tập tất cả các thuộc tính A sao cho XỈA
có thể suy ra từ F bằng hệ tiên đề Amstrong.
X
+
F
={A: XỈA ∈F
+
}
Nhận xét:
Muốn kiểm tra phụ thuộc hàm XỈY có thuộc F
+
hay không, ta xét thấy:
Bài toán tìm F
+
từ F là khó thực hiện với số thuộc tính trong R lớn.
Thay vì xác đònh F
+
ta tính X
+

4
Các dạng chuẩn trong CSDL
PHẦN II
CÁC DẠNG CHUẨN TRONG CSDL
Việc chuẩn hoá các quan hệ cũng như các lược đồ quan hệ đóng vai trò cực kỳ quan
trọng trong việc thiết kế các hệ quản trò cơ sở dữ liệu. Nhờ có sự chuẩn hoá các quan hệ
và các lược đồ quan hệ chúng ta tránh được việc dư thừa dữ liệu và tăng tốc độ của các
phép toán xử lý quan hệ.
Trong CSDL có sự trùng lắp thông tin.
Dạng chuẩn: là các tiêu chuẩn để đánh giá độ trùng lắp thông tin trong CSDL.
Vì thế:
- Phải quản lý sự trùng lắp thông tin( bảo đảm tất cả các thông tin trùng lắp phải
như nhau).
- Khi cập nhật một thông tin bò trùng lắp thì phải cập nhật tất cả nhưng nơi mà
thông tin đó xuất hiện.
Dựa vào phụ thuộc hàm ta có những dạng chuẩn như sau:
Cho LĐQH S=<R,F>(còn gọi là LĐQH R)
F: là tập các phụ thuộc hàm.
R: tập các thuộc tính.
II.1 Đònh nghóa Dạng chuẩn 1NF:
Lược đồ quan hệ R đạt dạng chuẩn 1NF nếu mọi thuộc tính của nó đều là thuộc tính
đơn(nguyên tố ).
Thuộc tính đơn(nguyên tố):miền giá trò không thể phân chia được nữa.
Thuộc tính phức: miền giá trò có thể phân chia được.
VD:
- MSSV là thuộc tính đơn
NGUYỄN THỊ LAN ANH Trang
5
Các dạng chuẩn trong CSDL
- NgaySinh là thuộc tính phức vì miền giá trò có thể phân chia thành các giá trò đơn:

6
Các dạng chuẩn trong CSDL
Một phụ thuộc hàm C, được gọi là trực tiếp nếu không có B(B≠ A và B ≠C) thoả:
B và BỈC
Trong trường hợp nếu có B như vậy thì B được gọi là tập thuộc tính bắc cầu và C là
phụ thuộc bắc cầu.
Khi đó:
R là 3NF nếu và chỉ nếu:
- Lược đồ quan hệ R đạt 1NF
- Không có 1 thuộc tính thứ cấp nào của R phụ thuộc bắc cầu vào 1 khoá tối tiểu.
Lưu ý: ∀ XỈY∈F, F gọi là chính quy nếu và chỉ nếu:
⎭
⎬
⎫
⎩
⎨
⎧
≠
=∩
φ
φ
Y
YX

Ta có đònh nghóa tương tự:
LĐQH S=<R,F> 3NF nếu ∀ XỈY∈ F thì:
- Phu thuộc hàm XỈY là chính quy.
- X là siêu khoá của S
- Y là thuộc tính khoá.
II. 4 Đònh nghóa Dạng chuẩn BCNF:

, F là tập phụ thuộc,
ta gọi đây là phân rã nối không mất(ứng với F) nếu với mỗi quan hệ r của R thoả F, ta
có:
r =
)(
1
r
R
π
><
)(
2
r
R
π
><. . .><
)(r
Rn
π

Nếu ρ=( R
1
, R
2
,. . ., R
n
) là một phân rã thì m
ρ
(r) là một ánh xạ được đònh nghóa là
m

1
hoặc (R
1
∩R
2
)ỈR
2

II.6 Phân rã bảo toàn phụ thuộc:
Nếu R là một LĐQH được phân rã thành các lược đồ R
1
, R
2
,. . ., R
n
, F là tập phụ thuộc.
NGUYỄN THỊ LAN ANH Trang
8
Các dạng chuẩn trong CSDL
Lý do ρ cần bảo toàn tập F đó là các phụ thuộc trong F có thể được xem là các ràng
buộc toàn vẹn cho quan hệ R. Nếu các phụ thuộc hình chiếu không suy ra được F thì khi
biểu diễn R bằng ρ=( R
1
, R
2
,. . ., R
n
), chúng ta có thể thấy rằng giá trò hiện hành của các
R
i

+

NGUYỄN THỊ LAN ANH Trang
9
Các dạng chuẩn trong CSDL
và A ∩ B = ∅;
result := (result – R
i
) ∪ (R
i
– B) ∪ (A, B );
end
else done := true;

Nhận xét: chúng ta nhận thấy mọi LĐQH đều có một phân rã nối không mất thông tin
thành dạng chuẩn BCNF, tuy nhiên không phải phân rã nào cho một LĐQH thành dạng
BCNF mà vẫn bảo toàn được phụ thuộc.
Dạng chuẩn 3NF ít khắt khe hơn BCNR, không thể loại bỏ được tất cả các dư thừa. Tuy
nhiên một LĐQH phân rã thành dạng 3NF có nối không mất và bảo toàn phụ thuộc.
II.8 Phủ tối thiểu:
Cho LĐQH S=<R,F>
F={f: XỈA}, A là một thuộc tính.
• Phủ tối thiểu của F, ký hiểu PTT(F) là một tập phụ thuộc hàm thoả:
(PTT(F))
+
= F
+
• Không có phụ thuộc hàm nào thừa trong PTT(F), tức là:
¬ ∃ f: XỈA, f ∈PTT(F) sao cho: (PTT(F)/f)
+

i := i + 1;
R
i
:= AB
end
if không có lược đồ Rj, 1 ≤ j ≤ i chứa một khoá của R
then begin
i := i + 1;
R
i
:= bất kỳ khoá nào của R;
end
return (R
1
, R
2
, ..., R
i
) NGUYỄN THỊ LAN ANH Trang
11
Khái niệm về CSDL có tính thời gian
PHẦN III
KHÁI NIỆM VỀ CƠ SỞ DỮ LIỆU CÓ TÍNH THỜI GIAN
Một thuộc tính: mô tả một đặc tính hoặc đặc điểm nào đó của một thực thể(sự vật).
Ví dụ: Mscb, HoTen, QueQuan, DiaChi, ChucVu, PhongBan, BacLuong. . .
Có nhận xét rằng, trong tập thuộc tính có:
- Những thuộc tính mà giá trò ổn đònh theo thời gian. Ví dụ: Mscb, HoTen, . . .

ttt ≤≤
,
αα
∈⇒∈
231
, ttt

+ Gọi T là tập hợp tất cả các khoảng thời gian:
⊂
α
C
T=
}:{ C⊂
αα

+ Hai khoảng kề nhau:
1
α
và
2
α
gọi là kề nhau, ký hiệu
21
αα
<
nếu:

1
α
=[a,b) và

<

III.2 Lược đồ quan hệ có tính thời gian:
Mở rộng của LĐQH bình thường, LĐQH thời gian xét thêm vào trong tập thuộc tính R
một thuộc tính thời gian.
LĐQH có tính thời gian(TTG) S
T
là một bộ S
T
=(R
T
, F
T
).
Trong đó:
R
T
là tập thuộc tính.
F
T
là tập các phụ thuộc hàm trên tập R
T
hay phụ thuộc hàm tính thời gian.
Nhận xét: trong LĐQH TTG, các thuộc tính bao gồm :
- Thuộc tính có giá trò ổn đònh theo thời gian, gọi là thuộc tính ổn đònh, ký kiệu: R
- Thuộc tính có giá trò thay đổi theo thời gian, gọi là thuộc tính có tính thời gian, ký
hiệu:
R
.
- T: là tập thuộc tính thời gian.

NGUYỄN THỊ LAN ANH Trang
13
Khái niệm về CSDL có tính thời gian
Nếu A
i
=T(T: thuộc tính thời gian) thì D(A
i
)⊂ T (T: là tập hợp các khoảng thời gian).
Ví dụ:
Xét quan hệ THÔNG_TIN_CÁN_BỘ(MACB, HOTEN, GIỚITINH, QUEQUAN,
PHONGBAN, CHUCVU, LUONGHS, DANGVIEN)
MSCB HOTEN
GIOI
TINH
QUE QUAN PHONG BAN
CHUC
VU
LUONG
HS
DANG
VIEN
1234 NG.V.A NỮ THANH HOA MOI TRUONG
CAN BO
GIANG DAY
2.34 KHÔNG
1235 NG.V.B NAM HA NOI HOA HOC
CAN BO
GIANG DAY
2.67 CÓ
1236 NG.V.C NAM TP.HCM VAT LY PHO KHOA 4.32 KHÔNG