Aritalab:Lecture/Database/Relational - Revision history

Adm: /* 関係論理 */

2011-10-03T05:14:48Z

‎関係論理

2011-10-03T04:01:59Z

‎関係論理

2011-10-03T02:48:18Z

‎selection (σ), projection (π)

2011-10-03T02:46:31Z

‎関係論理

2011-10-03T02:14:41Z

‎関係完備

2011-10-03T02:11:09Z

‎join ( ∞ )

2011-10-03T02:10:37Z

‎join ( ∞ )

2011-10-03T02:09:31Z

‎関係データベース

2011-09-21T09:34:38Z

‎union (∪), intersection(∩), set-difference (−), cross product (×)

2011-09-21T09:33:09Z

‎関係完備

@@ Line 265: / Line 265: @@
 * 長さが 200 以上で bait にも prey にも出てくるタンパク質
 <center>
-{ A | &exist; B &isin; Bait, &exist; P &isin; Prey <br/>
+{ A | &exist;B &isin; Bait, &exist;P &isin; Prey ( (A.id = B.id) &and; (B.name = P.name) &and; B.length >= 200 ) }
 ( (A.id = B.id) &and; B.name = P.name ) }
 </center>
 ===表記法===

← Older revision		Revision as of 04:01, 3 October 2011
Line 260:		Line 260:

	関係代数がデータ処理を手続き的に記述するのに対し、関係論理では同じ処理を論理式を用いて宣言的に記述します。		関係代数がデータ処理を手続き的に記述するのに対し、関係論理では同じ処理を論理式を用いて宣言的に記述します。
		+	テーブルの属性は T.id のように参照します。

		+	;例
		+	* 長さが 200 以上で bait にも prey にも出てくるタンパク質
		+	<center>
		+	{ A \| ∃ B ∈ Bait, ∃ P ∈ Prey <br/>
		+	( (A.id = B.id) &and; B.name = P.name ) }
		+	</center>

	===表記法===		===表記法===

@@ Line 88: / Line 88: @@
 ! 演算内容 || 関係代数による表現 || 結果 || SQL による問い合わせ
 |-
-| 長さが200以上のBaitタンパク質
+| 長さが200以上のBaitタンパク質を求める
 | &sigma;<sub>length > 200</sub>(Bait)
+|
@@ Line 105: / Line 105: @@
 |-
-| idが5以降のPreyタンパク質の長さ
+| idが5以降のPreyタンパク質の長さを求める
 | &pi;<sub>length</sub>( &sigma;<sub>id > 5</sub> (Prey) )
+|

@@ Line 259: / Line 259: @@
 ==関係論理==
-関係代数がデータ処理を手続き的に記述するのに対し、関係論理では同じ処理を宣言的に記述します。
+関係代数がデータ処理を手続き的に記述するのに対し、関係論理では同じ処理を論理式を用いて宣言的に記述します。
 ===表記法===

@@ Line 282: / Line 282: @@
 * projection (&pi;)
 * set union (&cup;)
-* set intersection(&cap;)
+* set intersection (&cap;)
 * cross product (&times;)
-Join 演算は cross product と selection を組み合わせて定義されます。set difference (&minus;) は A &minus; B = A - (A &cap; B) と定義できます。
 ;注
 <references/>

@@ Line 188: / Line 188: @@
 ===join ( <big>&infin;</big> ) ===
-結合 (join) 演算は、理論的には直積集合からの選択および射影演算で実現できますがたいへん重要な演算です。以下の式がその定義です（本当は三角形の蝶ネクタイ型で演算を表現するのですが、HTMLでよい記号がないのでここでは無限大の記号を使っています。）。つまり、直積したテーブルからある条件で組を抜き出します。
+結合 (join) 演算は、理論的には直積集合からの選択および射影演算で実現でき、たいへん重要です。以下の式がその定義です。（本当は三角形の蝶ネクタイ型で演算を表現するのですが、HTMLでよい記号がないのでここでは無限大の記号を使っています。）つまり、直積したテーブルからある条件で組を抜き出す演算のことです。
 <center>
 R <big>&infin;</big><sub>c</sub> S = &sigma;<sub>c</sub> (R &times; S)

@@ Line 72: / Line 72: @@
 </pre>
-PRYMARY KEY, FOREIGN KEY という部分に注目してください。
+PRYMARY KEY, FOREIGN KEY という部分に注目してください。各テーブルにPRIMARY KEYを配置し、各レコードのID番号とします。テーブル間で参照する際の整合性を保つために、FOREIGN KEYを設定します。
 ==関係代数==

@@ Line 133: / Line 133: @@
 | 和
 | Prey &cup; Bait
+|align="center"|
 {| class="wikitable"
 ! id || name || length || ... others
@@ Line 149: / Line 149: @@
 |-
 | 積 || Prey &cap; Bait
+|align="center"|
 {| class="wikitable"
 ! id || name || length || ... others
@@ Line 158: / Line 158: @@
 | 差
 | Bait &minus; Prey
+|align="center"|
 {| class="wikitable"
 ! id || name || length || ... others
@@ Line 169: / Line 169: @@
 | 直積
 | Bait &times; Binding
+|align="center"|
 {| class="wikitable"
 ! id || name || length || ... others || bait || prey || experiment || ... others