数据库
在数据库原理中R*S表示的关系代数?
一、在数据库原理中R*S表示的关系代数?
您好,令 r÷s=t t需要满足一下三个条件:
1.t含于II(r-s)(r) 中
2.对s中的每个元组ts和r中的每个元组tr: 1.tr[S]=ts[S] 2 tr[R-S]=t R÷S1=R1( D1,D2,D4) a 1 a b 1 b a 2 c R÷S2=R2( D1,D2,D3) (没有元组) R÷S2=R3( D1,D4) a c 笛卡尔积结果(这个一看就能看出规律) R*S=R4(A1 ,A2,A3,A4,D1 D2,D3,D4) a 1 A A a 1 A A a 1 A A b 1 A A a 1 A A a 2 A A a 1 A A a 2 B B a 1 A A b 1 B B . . . 共 3*5=15种
二、关系代数的关系代数之“传统的集合运算”?
常见集合运算:幂集合P()商集合Q()空集∅补(差)集-交∩并∪环和⊕环积⊗关系代数中,主要是真包含,非真包含,包含,不包含⊂⊄⊆⊈
三、关系代数有哪些?
简述关系代数是一种抽象的查询语言,用对关系的运算来表达查询,作为研究关系数据语言的数学工具。关系代数的运算对象是关系,运算结果亦为关系。关系代数用到的运算符包括四类:集合运算符、专门的关系运算符、算术比较符和逻辑运算符比较运算符和逻辑运算符是用来辅助专门的关系运算符进行操作的,所以按照运算符的不同,主要将关系代数分为传统的集合运算和专门的关系运算两类。
四、数据库原理:关系代数中:除法是怎么做的呢?
除法:给定关系R(X,Y)和S(Y,Z),其中X,Y,Z为属性组。
R中的Y与S中的Y可以有不同的属性名,但必须出自相同的域集。R与S的出运算得到一个新的关系P(X),P是R中满足下列条件的元组在X属性列上的投影:元组在X上分量值x的象集Yx包含S在Y上投影的集合。R表中,C可以取四个值{2,6,4},其中: 2的象集为{(1,3)} 6的象集为{(5,7),(1,3)} 4的象集为{(1,3)} S在(A,B)上的投影为{(1,3),(5,7)} 显然只有6的象集包含S在(A,B)属性组上的投影 所以R/S={6} 我做的和答案有点不一样,你看看步骤五、亲缘代数关系怎么算?
亲缘代数关系以已身为标准,即以自已为基准计算为一代。向上与父母是两代直系血亲,与叔姑或舅姨是二代旁系血亲。
向上与祖父母和外祖父母是三代直系血亲,与二祖父母等是三代旁系血亲,以此类推。
向下与子女是二代直系血亲,与侄子女是二代旁系血亲,以此类推。
六、关系代数连接的条件?
从两个关系的笛卡尔积中选取属性间满足一定条件的元组,
七、代数关系什么意思?
代数关系式是表示x,y的变化关系。
八、几何代数什么关系?
初中的几何为一些特殊的四边形(平行四边形,矩形,菱形,正方形,梯形)、一些重要的三角形的关系(相似三角形,全等三角形,勾股定理,等腰三角形【三线合一】)、一些平行线之间的关系(内错角相等,同位角相等,同旁内角互补)和三角形与梯形的中位线。
而高中的所要掌握的几何,变成了立体几何和代数几何
立体几何的证明,需要运用到初中的几何知识和一些立体几何的基本定理和公理
而代数几何,就是将初中所学到的几何加以代数化,使几何与代数结合一起
而他们的结合,是通过向量,两点之间距离公式,直线的斜率。
九、关系代数数据库中两个条件查询语言怎么表达?
[例]设教学数据库中有3个关系:
学生关系S(SNO,SNAME,AGE,SEX)
学习关系SC(SNO,CNO,GRADE)
课程关系C(CNO,CNAME,TEACHER)
下面用关系代数表达式表达每个查询语句。
(1) 检索学习课程号为C2的学生学号与成绩。
πSNO,GRADE(σ CNO='C2'(SC))
(2) 检索学习课程号为C2的学生学号与姓名
πSNO,SNAME(σ CNO='C2'(SSC))
由于这个查询涉及到两个关系S和SC,因此先对这两个关系进行自然连接,同一位学生的有关的信息,然后再执行选择投影操作。
此查询亦可等价地写成:
πSNO,SNAME(S)(πSNO(σ CNO='C2'(SC)))
这个表达式中自然连接的右分量为"学了C2课的学生学号的集合"。这个表达式比前一个表达式优化,执行起来要省时间,省空间。
(3)检索选修课程名为MATHS的学生学号与姓名。
πSNO,SANME(σ CNAME='MATHS'(SSCC))
(4)检索选修课程号为C2或C4的学生学号。
πSNO(σ CNO='C2'∨CNO='C4'(SC))
(5) 检索至少选修课程号为C2或C4的学生学号。
π1(σ1=4∧2='C2'∧5='C4'(SC×SC))
这里(SC×SC)表示关系SC自身相乘的乘积操作,其中数字1,2,4,5都为它的结果关系中的属性序号。
十、es可以替代数据库吗?
es更侧重近实时搜索。数据库更关注的是数据的存储查询。二者使用场景不一祥,不能说谁替代谁。
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