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쌍으로 나타나게 된다.
15.7 2NF의 지도 릴레이션을 3NF으로 만들기 위해 분해할 때 책에서 분해한 것과 달리 학생 지도 <학번, 지도 교수>와 학번 학과<학번, 학과> 릴레이션으로 분해하였다면 어떻게 되는지 비교 설명하고, 일반적인 분해 방법을 제안해 보라.
이때 발생되는 문제점은 '지도교수->학과' 라는 데이타의 의미를 상실하게된다는 것이다. 예를 들어, 여기서는 어떤 지도 교수가 어느 학과에 속한다는 정보를 그 지도교수가 지도 학생이 있기 전에는 삽입하지 못하는 이상 현상이 발생하게 된다. 따라서, 좋은 분해방법이라 보기 어렵다. 이때 일반적인 분해 방법은 Rissanen에 의해 제안되었는데, 즉, R을 R1과 R2의 두개의 독립된 릴레이션으로 나누어야 된다는 것이다. 이를 자세히 살펴보면,
① R에 존재하는 모든 함수적 종속성은 R1과 R2로부터 유추될 수 있도록 분해되어야 하며,
② R1과 R2의 공통 애트리뷰트는 적어도 한쪽의 후보키를 만들어야 되도록 분해해야 한다는 것이다.
(참조 : C.J. Date, An Introduction to Database Systems, pp540-543, 5th Ed., Addison-Wesley.)
15.7 2NF의 지도 릴레이션을 3NF으로 만들기 위해 분해할 때 책에서 분해한 것과 달리 학생 지도 <학번, 지도 교수>와 학번 학과<학번, 학과> 릴레이션으로 분해하였다면 어떻게 되는지 비교 설명하고, 일반적인 분해 방법을 제안해 보라.
이때 발생되는 문제점은 '지도교수->학과' 라는 데이타의 의미를 상실하게된다는 것이다. 예를 들어, 여기서는 어떤 지도 교수가 어느 학과에 속한다는 정보를 그 지도교수가 지도 학생이 있기 전에는 삽입하지 못하는 이상 현상이 발생하게 된다. 따라서, 좋은 분해방법이라 보기 어렵다. 이때 일반적인 분해 방법은 Rissanen에 의해 제안되었는데, 즉, R을 R1과 R2의 두개의 독립된 릴레이션으로 나누어야 된다는 것이다. 이를 자세히 살펴보면,
① R에 존재하는 모든 함수적 종속성은 R1과 R2로부터 유추될 수 있도록 분해되어야 하며,
② R1과 R2의 공통 애트리뷰트는 적어도 한쪽의 후보키를 만들어야 되도록 분해해야 한다는 것이다.
(참조 : C.J. Date, An Introduction to Database Systems, pp540-543, 5th Ed., Addison-Wesley.)
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