Підтримка обмежень цілісності реляційної бази даних на етапах експлуатації та реінжинірингу у задачах інтелектуального аналізу
DOI:
https://doi.org/10.30837/0135-1710.2025.186.029Ключові слова:
реляційна модель, цілісність даних, функціональні залежності, теорія нормалізації, реінжиніринг, інформаційна система, база даних, інтелектуальний аналіз, ключові словаАнотація
Об’єктом дослідження є реляційна база даних – база даних, заснована на реляційній моделі. Предметом дослідження є методи підтримки цілісності даних у реляційних системах, орієнтованих на інтелектуальний аналіз.
Розглядається задача виявлення нової інформації про взаємозв'язки між даними, які могли бути додані та внесені у процесі функціонування бази даних. Взаємозв'язки представляються у вигляді залежностей різних типів, які можна використовувати як вихідні дані для методів повторного проєктування (реінжинірингу) реляційної бази даних.
За підсумками аналізу особливостей проєктування інформаційних систем, які застосовують реляційну модель даних, розглянуто основні проблеми підтримки цілісності у разі багатозначних функціональних залежностей. Досліджено основні властивості багатозначних функціональних залежностей атрибутів та запропоновано метод підтримки цілісності засобами реляційних системі. Наведено низку прикладів, що пояснюють загальну проблему підтримки цілісності реляційних моделей даних, а також технологію специфічних модельних обмежень та метод вирішення поставленої задачі дослідження.
Отримані результати дозволяють в подальшому вирішити задачу розробки інформаційних систем орієнтованих на ефективну комплексну технологію – реінжиніринг реляційної бази даних в поєднанні з сучасними методами інтелектуального аналізу у застосунках користувача.
Посилання
Codd E. F. A relational model of data for large shared data banks. Communications of the ACM. 1983. Vol. 26, no. 1. P. 64–69. doi: 10.1145/357980.358007.
Wei Q., Chen G. Efficient discovery of functional dependencies with degrees of satisfaction. International Journal of Intelligent Systems, 2004. pp. 1089–1110.
Fan W., Geerts F., Li J., Xiong M. Discovering Conditional Functional Dependencies. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2010.
Bernstein P.A., Swenson J.R., Tsichritzis D.C A unified approach to functional dependencies and relations. Proc. ACM 1975 SIGMOD Conf., San Jose, Calif. p. 237-245.
Bernstein P.A. Synthesizing Third Normal Form Relations from Functional Dependencies. ACM Transactions on Database Systems (TODS). Vol. 1, Iss. 4. 1976. pp. 277 – 298.
Martin J. Computer Database Organization, 2nd Ed. Prentice Hall PTR, 1977. 713 p.
Wyss C., Giannella C., Robertson E. FastFDs: A Heuristic-Driven, Depth-First Algorithm for Mining Functional Dependencies from Relation Instances. Data Warehousing and Knowledge Discovery. 2001. pp. 101-110.
Huhtala Y. Tane: An Efficient Algorithm For Discovering Functional and Approximate Dependencies. The Computer Journal 42 (2),1999. pp. 100-111.
Maier D. The theory of relational databases. London: Pitman, 1983. 637 p.
Filatov, V., & Doskalenko, S. On the Approach to Searching for Functional Dependences of Data in Relational Systems. Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries, 2018. 1 (3), 54–58. doi:10.30837/2522-9818.2018.3.054.
Date C. J. Introduction to database systems. Pearson Education, Limited, 2003. 1024 p.
Avrunin, O., Vlasov, O., & Filatov, V. Model of semantic integration of information systems properties in relay database reengineering problems. Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries, 2020. 4 (14), pp. 5–12. doi:10.30837/itssi.2020.14.005
Zhou X., Chai C., Li G., Sun J. Database Meets Artificial Intelligence: A Survey. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2022. Vol. 34, no. 3, pp. 1096-1116. doi: 10.1109/TKDE.2020.2994641.
