本节主要目的

1.复习
2.区分视图和物理存储
3.物理设计的替换

基本概念

schema-Evolution:在数据库还处于工作状态良好的情况下，修改数据库的Schemas
Sparsity:关系表中得信息很稀疏，即含有大量的NULL值

E-Commerce数据存储中常见的问题

1.属性过多
2.sparsity，NULL值使数据虚胖
3.schema-Evolution经常发生
4.访问数据库时经常只调用少数的几项属性

多种的数据表达方式

Horizontal:

Eid1234A1a⊥⊥bA2bc⊥⊥A3⊥dad

\begin{array}{c|c|c|c} \hline \text{Eid}&\text{A1}&\text{A2}&\text{A3}\\ \hline 1&a&b&\bot\\ \hline 2&\bot&c&d\\ \hline 3&\bot&\bot&a\\ \hline 4&b&\bot&d\\ \hline \end{array}
Vertikal:

Oid1122344KeyA1A2A2A3A3A1A3Valabcdabd

\begin{array}{c|c|c} \hline Oid&Key&Val\\ \hline 1&A1&a\\ \hline 1&A2&b\\ \hline 2&A2&c\\ \hline 2&A3&d\\ \hline 3&A3&a\\ \hline 4&A1&b\\ \hline 4&A3&d\\ \hline \end{array}
Binary:

Eid1234A1a⊥⊥b

\begin{array}{c|c} \hline \text{Eid}&A1\\ \hline 1&a\\ \hline 2&\bot \\ \hline 3&\bot \\ \hline 4&b\\ \hline \end{array}

Eid1234A2bc⊥⊥

\begin{array}{c|c} \hline Eid&A2\\ \hline 1&b\\ \hline 2&c\\ \hline 3&\bot \\ \hline 4&\bot \\ \hline \end{array}

Eid1234A3⊥dad

\begin{array}{c|c} \hline Eid&A3\\ \hline 1&\bot \\ \hline 2&d\\ \hline 3&a\\ \hline 4&d\\ \hline \end{array}
//各种表达方式各自有什么优势呢？？？
Vertikal的优势在于，它的内容不包括NULL值//Aber pathologischer Fall???
Binary有什么优势呢？？？不知啊？？？
//对应的物理层有什么区别也是不知啊？？？S9

不同表达方式之间的装换

join

left:

A12B23

\begin{array}{|c|c|} \hline A&B\\ \hline 1&2\\ \hline 2&3\\ \hline \end{array}
right:

B34C45

\begin{array}{|c|c|} \hline B&C\\ \hline 3&4\\ \hline 4&5\\ \hline \end{array}
Natural Join:

A2B3C4

\begin{array}{|c|c|c|} \hline A&B&C\\ \hline 2&3&4\\ \hline \end{array}
left:

A12B23C⊥4

\begin{array}{|c|c|c|} \hline A&B&C\\ \hline 1&2&\bot \\ \hline 2&3&4\\ \hline \end{array}
right:

A2⊥B34C45

\begin{array}{|c|c|c|} \hline A&B&C\\ \hline 2&3&4\\ \hline \bot&4&5\\ \hline \end{array}
Outer Join:

A12⊥B234C⊥45

\begin{array}{|c|c|c|} \hline A&B&C\\ \hline 1&2&\bot \\ \hline 2&3&4\\ \hline \bot &4&5\\ \hline \end{array}
Outer join与natural join的区别在于Outer join的原项都保持不变
除此之外还有left Outer Join:Left表保持不变，right Outer Join:right表保持不变

v2h与h2v

v2h就是从vertical转换成horizontal的意思
v2hkv2h^k表示只转换前k个属性
v2h解悉：
πEid(V)\pi_{Eid}(V)
leftjoin(πEid(V),πEid,Val(σkey=′A1′(V))left join(\pi_{Eid}(V),\pi_{Eid,Val(\sigma_{key='A1'}(V)})
leftjoin(leftjoin(πEid(V),πEid,Val(σKey=′A1′(V))),πEid,Val(σKey=′A2′(V)))left join(left join(\pi_{Eid}(V),\pi_{Eid,Val}(\sigma_{Key='A1'}(V))),\pi_{Eid,Val}(\sigma_{Key='A2'}(V)))
v2hk(V)=leftjoin(πEid(V),leftjoinki=1(πEid,Val(σKey=′A′i(V))))v2h^k(V)=left join(\pi_{Eid}(V),left join_{i=1}^k(\pi_{Eid,Val}(\sigma_{Key='A_i'}(V))))
这中解释并不能直接翻译成Relational Algebra，因为他存在三个问题
1.在R-A中没有上下坐标的表示方法
2.在R-A中也没有表示索引i
3.就是重名问题
h2v的解析：
πEid,′A1′,A1(σA1≠′⊥′(H))\pi_{Eid,'A1',A1}(\sigma_{A1\neq'\bot'}(H))
πEid,′A2′,A2(σA2≠′⊥′(H))\pi_{Eid,'A2',A2}(\sigma_{A2\neq'\bot'}(H))
h2vk(H)=(⋃ki=1πEid,′A′i,Ai(σAi≠′⊥′(H)))∪(⋃ki=1πEid,′A′i,Ai(σ∧ki=1Ai=′⊥′(H)))h2v^k(H)=(\bigcup_{i=1}^k \pi_{Eid,'A_i',A_i}(\sigma_{A_i\neq '\bot'}(H)))\cup(\bigcup_{i=1}^k \pi_{Eid,'A_i',A_i}(\sigma_{\land_{i=1}^{k}A_i='\bot'}(H)))
//其实第二部分不了解是什么意思？？？
同样的h2v也存在和v2h一样的问题
那么应该怎么把他们改写成Relational Algebra呢？？？
目前还没搞懂啊？？？？

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