ロッシー分解

Question

ロッシー分解はなぜロッシーと呼ばれますか？どのような損失の分解で正確に我々は損失？

関係Rがあります。関係R1とR2の2つに分解されます。

R =（R1 JOIN R2）の場合、無駄な結合分解です。問題ありません。

Rが（R1 JOIN R2）のサブセットである場合、損失結合分解。

ここでは、損失のある結合分解があります.R1とR2を結合した後、実際にはRと比較してレコードが増えています。 ？

Answer 1

あるインスタンスRを扱っているので、関係には固定数のレコードが含まれています。また、暗黙的に、存在しないレコードに関する情報も含まれます。 R1とR2の結合によって余分なレコードが生成されると、情報の整合性が失われます。

  R 
SSN  Name  Address 
1111 Joe  1 Pine 
2222 Alice  2 Oak 
3333 Alice  3 Pine 

レッツR1 =（SSN、名前）およびR2 =（名前、住所）：

では、次の関係R =（SSN、名前、住所）を使用していたと仮定します。

 R1      R2 
SSN  Name  |  Name Address 
1111 Joe  |  Joe  1 Pine 
2222 Alice |  Alice 2 Oak 
3333 Alice |  Alice 3 Pine 

R1とR2の結合は、以下の表を生成する：

 R1 join R2 
SSN  Name  Address 
1111 Joe  1 Pine 
2222 Alice  2 Oak 
2222 Alice  3 Pine 
3333 Alice  2 Oak 
3333 Alice  3 Pine 

この例では失われた情報は、人2222とオリジナル関係、Rは3333、人物2222のためのアドレスであります2オークに住んでいます。 R1とR2の参加では、2222人が2 Oakまたは3 Pineに住んでいます - この情報はもうなくなりました。

これは、余分な情報がどのように分解してしまうかを示しています。 のレコードは失われていませんでした。失われたものは元の関係にあるレコードについての情報でした。