關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中函數(shù)依賴和近似函數(shù)依賴的畢業(yè)論文

本文共計(jì)67頁(yè)，44191字；
本文共碩士畢業(yè)論文；

摘要
逆向工程是為實(shí)現(xiàn)遺留系統(tǒng)的軟件理解而提出來(lái)的。不僅如此，當(dāng)今軟件開(kāi)發(fā)的特點(diǎn)決定了逆向工程必將有較大的用武之地。然而，在實(shí)踐中逆向工程卻是一個(gè)很復(fù)雜的過(guò)程。對(duì)于一個(gè)以數(shù)據(jù)庫(kù)為中心的系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，先對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行逆向工程然后再對(duì)過(guò)程進(jìn)行逆向工程可以降低工程的復(fù)雜度。前者我們稱其為數(shù)據(jù)庫(kù)逆向工程。
數(shù)據(jù)庫(kù)逆向工程從理論角度可以看作為數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)過(guò)程的逆。但在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)庫(kù)逆向工程不僅借助逆向工程的一些特有的技術(shù)比如模式轉(zhuǎn)換技術(shù)，語(yǔ)義豐富技術(shù)，有時(shí)還要用到數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中的一些技巧和方法。
考慮到數(shù)據(jù)庫(kù)逆向工程面對(duì)的可能不是一個(gè)設(shè)計(jì)良好的數(shù)據(jù)庫(kù)，而是有著種種設(shè)計(jì)問(wèn)題的數(shù)據(jù)庫(kù)，本文分析了數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中可能出現(xiàn)的問(wèn)題，指出這些問(wèn)題對(duì)于數(shù)據(jù)庫(kù)逆向工程的影響。
目前關(guān)于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)逆向工程的研究提出很多解決方法。在比較一些常用方法的基礎(chǔ)上我們發(fā)現(xiàn)各個(gè)方法要求條件不同而且高，因而很難在實(shí)踐中得到推廣和應(yīng)用。考慮到ER圖在表述概念上的缺點(diǎn)，我們采用數(shù)據(jù)源向圖作為靜態(tài)概念的描述工具，并且提出了基于數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫(kù)逆向工程解決方法。該方法彌補(bǔ)了現(xiàn)有算法對(duì)于條件要求過(guò)高的不足，能夠滿足實(shí)際中的需要。
本文在研究數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)上提出了基于分類思想的多策略函數(shù)依賴發(fā)現(xiàn)算法并對(duì)近似函數(shù)依賴關(guān)系發(fā)現(xiàn)進(jìn)行了研究。這是數(shù)據(jù)為本數(shù)據(jù)庫(kù)逆向工程的基礎(chǔ)。


關(guān)鍵字：數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì),逆向工程,數(shù)據(jù)庫(kù)逆向工程,遺留數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)挖掘，函數(shù)依賴,近似函數(shù)依賴
Abstract
Reverse engineering is put forward in order to understand software.And the characteristics of software developing destine that Reverse engineering has an open field.However,Reverse engineering is a complex process in the practice.But in term of the data-centered system，it will deduce the complexity through separating data and procedure.
In the theory,database reverse engineering(DBRE) can be regard as the reverse of database design process.But in the practice,DBRE may use not only some technique of reverse engineering,such as
二00一年六月八日

摘要 4
Abstract 5
致謝 6
第一章 前言 7
1.1 簡(jiǎn)介 7
1.1.1問(wèn)題的提出 7
1.1.2研究的意義 8
1.1.3本文的工作 9
1.2文章的安排 10
第二章 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì) 11
2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)在軟件工程中的地位 11
2.2 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)理論 12
2.2.1 函數(shù)依賴 12
2.2.2關(guān)系模式的規(guī)范化 15
2.3 設(shè)計(jì)過(guò)程分析 16
2.3.1概念設(shè)計(jì) 17
2.3.2邏輯設(shè)計(jì) 18
2.3.3物理設(shè)計(jì) 19
2.4數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)中常見(jiàn)的問(wèn)題 20
第三章 數(shù)據(jù)庫(kù)的逆向工程 24
3.1 數(shù)據(jù)庫(kù)逆向工程的產(chǎn)生和含義 24
3.1.1 遺留信息系統(tǒng)和遺留數(shù)據(jù)庫(kù) 24
3.1.2 逆向工程 24
3.1.3 數(shù)據(jù)庫(kù)的逆向工程 25
3.2 關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)逆向工程的研究狀況 27
3.2.1 基本框架 27
3.2.2 常見(jiàn)方法的比較 30
3.2.3存在的問(wèn)題 33
3.3 解決方法 34
第四章函數(shù)依賴和近似函數(shù)依賴關(guān)系的發(fā)現(xiàn) 36
4.1 數(shù)據(jù)挖掘和知識(shí)發(fā)現(xiàn) 36
4.1.1什么是數(shù)據(jù)挖掘 36
4.1.2 數(shù)據(jù)挖掘中常用的方法和技術(shù) 38
4.1.3 Levelwise 算法 40
4.1.4效率問(wèn)題 41
4.2函數(shù)依賴的發(fā)現(xiàn) 42
4.2.1什么是數(shù)據(jù)庫(kù)中函數(shù)依賴的發(fā)現(xiàn) 42
4.2.2 函數(shù)依賴提取研究背景及現(xiàn)狀 44
4.2.3 基于分類思想的多策略函數(shù)依賴發(fā)現(xiàn)算法 45
4.2.4算法比較與評(píng)述 50
4.3關(guān)系中近似函數(shù)依賴關(guān)系的發(fā)現(xiàn) 50
4.3.1 近似函數(shù)依賴 50
4.3.2近似函數(shù)依賴的發(fā)現(xiàn) 53
4.4 實(shí)驗(yàn)分析 57
4.4.1 實(shí)現(xiàn) 57
4.4.2實(shí)驗(yàn) 58
第五章 總結(jié) 62
5.1總結(jié) 62
5.2進(jìn)一步的工作 63
參考文獻(xiàn) 64

圖表目錄

圖4- 1集包含格 47
圖4- 2記錄數(shù)對(duì)于計(jì)算效率影響的統(tǒng)計(jì)示意圖 59
圖4- 3 屬性數(shù)對(duì)于計(jì)算效率影響的統(tǒng)計(jì)示意圖 59
圖4- 4左側(cè)最大屬性數(shù)對(duì)于計(jì)算效率影響的統(tǒng)計(jì)圖 60
圖4- 5精確度對(duì)于算法效率影響統(tǒng)計(jì)示意圖 61

部分參考文獻(xiàn)
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