Sáng kiến kinh nghiệm Một số kinh nghiệm giúp hiểu rõ về mô hình dữ liệu quan hệ

 BÁO CÁO KẾT QUẢ
 NGHIÊN CỨU, ỨNG DỤNG SÁNG KIẾN
 1. Lời giới thiệu
 Ngày nay Công nghệ thông tin (CNTT) thúc đẩy mạnh mẽ cuộc đổi mới trong 
 giáo dục, tạo ra công nghệ giáo dục (Educational Technology) với nhiều thành tựu 
 rực rỡ. CNTT làm thay đổi nội dung, hình thức và phương pháp dạy học một cách 
 phong phú. 
 Trong những thập niên gần đây, việc ứng dụng công nghệ thông tin đang trở 
nên rộng rãi và vai trò của công nghệ thông tin ngày càng được khẳng định trong 
nhiều lĩnh vực khác nhau như: Học tập, khoa học kỹ thuật, kinh doanh,... dưới 
nhiều quy mô khác nhau. Với việc sử dụng các ứng dụng của công nghệ, lưu lượng 
dữ liệu được sử dụng ngày càng tăng và việc xây dựng các mô hình quản lý dữ liệu 
trên ngày càng cấp thiết và ảnh hưởng rất lớn đến giá trị sử dụng của dữ liệu. Từ 
đó, đã có nhiều mô hình cơ sở dữ liệu được ra đời nhằm đáp ứng nhu cầu trên như: 
Mô hình dữ liệu thực thể - liên kết, mô hình dữ liệu mạng, mô hình dữ liệu phân 
cấp, mô hình hướng đối tượng, mô hình dữ liệu quan hệ, mô hình dữ liệu khối.
 Ngày nay hầu hết các tổ chức đã áp dụng cơ sở dữ liệu để quản lý dữ liệu 
trong đơn vị mình đặc biệt là mô hình dữ liệu quan hệ.Vì vậy tôi đã chọn đề tài về 
các mô hình dữ liệu giúp cho học sinh, sinh viên nắm rõ được các mô hình dữ liệu 
đặc biệt là mô hình dữ liệu quan hệ trong môn cơ sở dữ liệu để vận dụng vào công 
việc thực tế.
 2. Tên sáng kiến: “Một số kinh nghiệm giúp hiểu rõ về mô hình dữ liệu quan hệ”.
 3. Tác giả sáng kiến
 Họ và tên: Đào Thị Loan
 Địa chỉ: Trung tâm GDTX Tỉnh Vĩnh Phúc
 Số điện thoại: 0916.806.698. E_mail: loandao.gdtxtinh@vinhphuc.edu.vn
 4. Chủ đầu tư tạo ra sáng kiến: Đào Thị Loan
 1 tên sẽ đi từ con đến cha để biểu thị khái niệm “xác định duy nhất” chứ không phải 
là đường duyệt qua cơ sở dữ liệu theo nghĩa ngược lại.
 7.1.1.4. Mô hình hướng đối tượng
 Phần đầu giới thiệu đặc điểm chung của mô hình hướng đối tượng. Phần tiếp 
theo trình bày về: cấu trúc đối tượng, lớp và phương pháp, phân cấp của các lớp, 
các phép toán. Cuối cùng là việc biểu diễn sơ đồ thực thể - liên kết trong mô hình 
hướng đối tượng.
 7.1.1.5. Mô hình dữ liệu datalog
 Mô hình toán học nền tảng của dữ liệu trong datalog biểu thị các quan hệ. Cũng 
giống như trong định nghĩa hình thức của đại số quan hệ, các quan hệ này không có 
các thuộc tính để làm tên của các cột. Chúng là các quan hệ theo nghĩa “tập danh 
sách”, ở đó các thành phần xuất hiện theo một thứ tự cố định và ta tham chiếu đến một 
cột qua vị trí của nó trong danh sách các đối của ký hiệu vị từ đã cho.
 7.1.1.6. Mô hình dữ liệu quan hệ
 7.1.1.6.1. Quan hệ, thuộc tính, bộ
 a) Định nghĩa Quan hệ
 Cho U = {G1, G2, ..., Gn} là một tập hữu hạn không rỗng các thuộc 
 tính. Mỗi thuộc tính G i (i=l, 2, ..., n) có miền giá trị là Dom(G i). Khi đó r là 
 một tập các bộ {h1, h2, ..., hm} được gọi là quan hệ trên R với hj (j=l, 2, ..., m) 
 là một hàm:
 hj: U →  DGi sao cho hj(Gi) ∈ DGi (i=l, 2, ..., n)
 Gi U
 Có thể hiểu rằng một quan hệ như một bảng và trong đó mỗi hàng 
 (phần tử) là một bộ và mỗi cột tương ứng với một thành phần gọi là thuộc tính. 
 Biểu diễn quan hệ r thành bảng như sau:
 G1 G2 ... Gn
 h1 h1(G1) h1(G2) ... h1(Gn)
 3 7.1.1.6.2. Đại số quan hệ
 a) Quan hệ khả hợp
 Hai lược đồ quan hệ R(A 1, A2,..., An) và S(B1, B2,..., Bm) được gọi là 
khả hợp nếu: Chúng có cùng bậc: n = m, miền giá trị (DOM) của các thuộc 
tính tương ứng bằng nhau: Dom(Ri) = Dom(Si) với 1 ≤ i ≤ n.
 b) Phép hợp
 Hai quan hệ r và s khả hợp, phép hợp của 2 quan hệ kí hiệu: r ∪ s là tập tất cả 
 các bộ thuộc r hoặc thuộc s hoặc thuộc cả hai quan hệ. Ta có 
 r ∪ s = {t | t ∈ r hoặc t ∈ s}
 Ví dụ: cho hai quan hệ Nhanvien1, Nhanvien2 như sau:
 Nhanvien1
 MaNV Ten
 NV01 Nguyễn Văn A
 NV02 Nguyễn Văn B
 NV03 Nguyễn Văn C
 Nhanvien2
 MaNV Ten
 NV01 Nguyễn Văn A
 NV04 Nguyễn Văn D
Khi đó phép hợp của Nhanvien1 ∪ Nhanvien2
 MaNV Ten
 NV01 Nguyễn Văn A
 NV02 Nguyễn Văn B
 NV03 Nguyễn Văn C
 5 Nhanvien1
 MaNV Ten
 NV01 Nguyễn Văn A
 NV02 Nguyễn Văn B
 NV03 Nguyễn Văn C
 Nhanvien2
 MaNV Ten
 NV01 Nguyễn Văn A
 NV04 Nguyễn Văn D
- Phép trừ của Nhanvien1 - Nhanvien2
 MaNV Ten
 NV02 Nguyễn Văn B
 NV03 Nguyễn Văn C
 Hình 1.4 Biểu diễn quan hệ Nhanvien1 - Nhanvien2
 - Phép trừ của Nhanvien2 – Nhanvien1
 MaNV Ten
 NV04 Nguyễn Văn D
 Hình 1.5 Biểu diễn quan hệ Nhanvien2 – Nhanvien1
 e) Tích Đề các
Cho 2 quan hệ r và s, r xác định trên U 1= {A1, A2,..., An} và s xác định trên 
U2{B1, B2,..., Bm}. Tích đề các của 2 quan hệ r và s kí hiệu: r x s là tập tất cả 
các bộ thuộc ghép được từ các bộ r và s. Ta có
r x s = {t = (a1, a2, ..., an, b1, b2, ..., bm) | (a1, a2, ..., an) ∈ r và (b1, b2, ..., bm) ∈ s }
Ví dụ: Cho 2 quan hệ Nhanvien1, Nhanvien2 như sau:
Nhanvien1
 7 NV03 Nguyễn Văn C TCHC 700
 NV04 Nguyễn Văn D TCHC 800
Phép chiếu của MaNV và Luong là:  MaNV, Luong (Nhanvien) 
 sẽ cho ta một quan hệ mới chỉ gồm hai thuộc tính là MaNV và Luong như sau: 
 MaNV Luong
 NV01 500
 NV02 600
 NV03 700
 NV04 800
 Hình 1.7 Biểu diễn phép chiếu  MaNV, Luong (Nhanvien)
 g) Phép chọn
Phép chọn là phép toán lọc lấy ra một tập con các bộ của quan hệ đã cho thoả 
mãn một điều kiện xác định. Điều kiện đó được gọi là điều kiện chọn hay biểu 
thức chọn.
Biểu thức chọn G được định nghĩa là một tổ hợp logic của các toán hạng, mỗi 
toán hạng là một phép so sánh đơn giản giữa hai biến là hai thuộc tính hoặc 
giữa một biến là một thuộc tính và một giá trị hằng. Biểu thức chọn G cho giá 
trị đúng hoặc sai đối với mỗi bộ đã cho của quan hệ khi kiểm tra riêng bộ đó.
Các phép toán so sánh và logic trong biểu thức G: >, <, =,≥, ≤, ≠,  ,  ,  .
Cho quan hệ r và G là một biểu thức logic trên các thuộc tính của r. Phép chọn 
trên quan hệ r với biểu thức chọn G kí hiệu: δG(r) là tập tất cả các bộ của r 
thoả mãn G. Ta có δG(r) = {t | t ∈ r và G(t)}
Ví dụ: Cho quan hệ Nhanvien
 TT MaNV Ten Phong Luong
 9 B1 B1 9
 và quan hệ V 
 A C
 A1 3
 A1 6
 B1 9
Khi đó Phép kết nối của 2 quan hệ U*V là
 A B C
 A1 A1 3
 B1 B1 9
 Hình 1.9 Biểu diễn phép chọn U*V
 i) Phép chia
Cho 2 quan hệ r(U) và s(V) với V  U. Phép chia của quan hệ r cho quan hệ s 
kí hiệu là r÷s là tập tất cả các bộ t trên U\V sao cho với mọi bộ v ∈ s thì khi 
ghép bộ t với bộ v ta được một bộ thuộc r. Ta có
r÷s = {t | ∀ v ∈ s, (t,v) ∈ r}
ví dụ: cho quan hệ V
 A B
 A1 3
 A1 6
 B1 3
 B1 6
 C1 8
 và quan hệ U 
 B
 11 X, Y, Z, W  U, ta có một số tính chất cơ bản của các phụ thuộc hàm như sau:
1) Nếu Y  X thì X → Y.
2) Nếu X → Y thì XW → YW.
3) Nếu X → Y, Y → Z thì X → Z.
4) Nếu X → Y, YZ → W thì XZ → W.
5) Nếu X → Y, Z → W thì XZ → YW.
6) Nếu X → Y thì XZ → Y.
7) Nếu X → Y, X → Z thì X → YZ.
8) Nếu X → YZ thì X → Y.
9) Nếu X → YZ, Z → WV thì X → YZW.
Ví dụ: Cho quan hệ r như sau:
 A B C D
 2 4 5 6
 4 2 6 7
 5 5 7 8
 3 2 6 9
Những quan hệ nào sau đâu không thỏa r? Tại sao?
F = {A → B, BC → D, C → A}
+ BC → D không thỏa r vì:  t1, t2 ∈ r, ta có t1.(BC) = t2.(BC) = (2,6)
Mà t1.D = 7 t2.D = 9 (không thỏa định nghĩa phụ thuộc hàm)
+ C → A không thỏa r vì:  t1, t2 ∈ r, ta có t1.C = t2.C = 6
Mà t1.A = 4 t2.A = 3 (không thỏa định nghĩa phụ thuộc hàm)
 c) Hệ tiên đề Armstrong
 Gọi F là tập tất cả các phụ thuộc hàm đối với lược đồ quan hệ r(U) và X 
→ Y là một phụ thuộc hàm với X, Y ⊆ U, ta nói rằng X → Y được suy diễn 
logic từ F nếu quan hệ trên r(U) đều thỏa mãn các phụ thuộc hàm của F thì 
 13 X → Y là một phụ thuộc hàm suy ra từ F. Khi đó X + được gọi là bao đóng 
của tập thuộc tính X nếu X+ là tập tất cả các thuộc tính U được suy dẫn bắt đầu 
từ tập X.
 + +
X F = { A | X → A ∈ F }
Thuật toán tìm bao đóng của tập thuộc tính:
INPUT: X, F,U
OUTPUT: X+
S : = X
WHILE có (Z → Y) thuộc F với Z ⊂ S và Y  S
DO S:= SY
ENDWHILE
X+ = S
Phương pháp: Tính liên tiếp các tập thuộc tính X0, X1, X2,..., Xi
Bước 0: Đặt X0 = X
Bước 1: Nếu tồn tại phụ thuộc hàm f: Y → Z ∈ F sao cho Y∈ X 0, Z ∈ U thì 
X1 = X0 ∪ Z
Bước 2: Tương tư.
Until Xi = Xi+1.
 + 
Kết luận X = Xi.
Ví dụ:
Cho lược đồ quan hê R(U)=(ABCDEM), với U là tập thuộc tính, tập phụ thuộc 
hàm F={AB → C, C → D, A → E, BC → EM}
Tính bao đóng của (AB)+
Bước 0: Đặt X0 = AB
Bước 1: Tồn tại A → E thuộc F, mà A∈ X0, E ∈ U vậy X1 = X0 E = ABE
Bước 2: Tồn tại AB → C thuộc F, mà AB∈ X 1, C ∈ U vậy X 2 = X1 C = 
ABCE
 15 Mặt khác ta có AB → DI do đó ABC → ABCDI
 Mà CD → EF suy ra ABC → ABCDI → ABCDIEF
 Vậy ABC → EF (2)
 Từ (1) và (2) đặt K = K\EF = ABC → R do đó ABC → R
 Kết luận: K+ = (ABC)+ = R là khóa của lược đồ quan hệ.
 7.1.1.6.6. Kết luận
 Sáng kiến này trình bày một số khái niệm cơ bản nhất về các mô hình dữ 
liệu. Tập trung chủ yếu vào mô hình dữ liệu quan hệ do mô hình này có nhiều ưu 
điểm, tính độc lập cao lại dễ dàng sử dụng. Trình bày được các phép toán cơ bản 
các khái niệm về phụ thuộc hàm, hệ tiên đề Amstrong, khóa, bao đóng cùng các 
tính chất của chúng. Các thuật toán tìm khóa, bao đóng trong mô hình dữ liệu quan 
hệ cũng được trình bày trong chương này.
 Mô hình dữ liệu quan hệ có tính độc lập cao, dễ dàng sử dụng, được hình 
thức hóa bằng toán học tốt và cho phép mô phỏng dễ dàng các hệ thống thông tin 
đa dạng trong thực tiễn.
 Trong mô hình dữ liệu quan hệ, cơ sở dữ liệu được xem như là một tập hợp các 
quan hệ. Mỗi quan hệ có thể được hình dung một cách trực quan như là một bảng chữ 
nhật gồm các hàng và các cột. Ở bảng này mỗi cột ứng với một thuộc tính, mỗi hàng 
ứng với một bộ. Do các quan hệ các cấu trúc phẳng (tuyến tính) nên mô hình này sẽ 
rất khó khăn khi biểu diễn các dữ liệu có tính chất động (phi tuyến tính).
 7.2. Về khả năng áp dụng của sáng kiến
 Những kinh nghiệm để hiểu rõ các mô hình dữ liệu sẽ được áp dụng cho các 
sinh viên, học sinh để có cơ sở học môn cơ sở dữ liệu.
 8. Những thông tin cần được bảo mật
 Không
 9. Các điều kiện cần thiết để áp dụng sáng kiến
 17