公开(公告)号：CN104699761A

公开(公告)日：2015-06-10

申请号：CN201510072548.1

申请日：2015-02-11

Applicant: 暨南大学

Inventor： 刘波 ,  周健昌

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30595

Abstract: 本发明公开了一种最小函数依赖的增量计算方法，该方法根据关系表变化前的最小非平凡函数依赖集、增量数据集、变化前的关系表的划分信息集，增量检测原有的最小函数依赖是否成立，最后确定关系表变化后的最小非平凡函数依赖集。该方法按照元组的操作类型(增加、删除或修改)，进行相应的最小函数依赖的增量计算。由于在实际应用中，数据库变化后，原数据集中的大多数最小函数依赖都是有效的，本发明提出的方法不需要重新计算新数据集的所有最小函数依赖，仅需要计算原最小函数依赖集的新增及删除的最小函数依赖，因此效率较高，且灵活性强，计算结果准确。

公开(公告)号：CN104699761B

公开(公告)日：2017-11-21

申请号：CN201510072548.1

申请日：2015-02-11

Applicant: 暨南大学

Inventor： 刘波 ,  周健昌

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种最小函数依赖的增量计算方法，该方法根据关系表变化前的最小非平凡函数依赖集、增量数据集、变化前的关系表的划分信息集，增量检测原有的最小函数依赖是否成立，最后确定关系表变化后的最小非平凡函数依赖集。该方法按照元组的操作类型(增加、删除或修改)，进行相应的最小函数依赖的增量计算。由于在实际应用中，数据库变化后，原数据集中的大多数最小函数依赖都是有效的，本发明提出的方法不需要重新计算新数据集的所有最小函数依赖，仅需要计算原最小函数依赖集的新增及删除的最小函数依赖，因此效率较高，且灵活性强，计算结果准确。