This study examines the extent to which structural constraints specified in conceptual schemas are represented after transformation to logical schemas. Focusing on the conceptual-to-logical mapping, an Entity-Relationship (ER) model containing binary relationship types is transformed into a Relational Database Schema (RDS). The analysis is conducted under the classical transformation framework in which the logical schema is defined solely by primary key (PK) and foreign key (FK) constraints. Using generalised ER models with variable structural constraint values, the resulting RDS structures are evaluated to determine whether minimum and maximum participation constraints are represented unambiguously. The findings show that, for one-to-one and one-to-many relationships, RDSs do not unambiguously capture minimum participation constraints and do not encode exact maximum participation beyond limited cases. For many-to-many relationships, the schema indicates only that maximum cardinalities exceed one, without preserving exact values. These results clarify the representational limits of standard ER-to-relational transformations and have implications for schema design and constraint enforcement.


翻译:本研究探讨概念模式中定义的结构约束在转换为逻辑模式后的表示程度。聚焦于概念至逻辑的映射过程,将包含二元关系类型的实体关系模型转换为关系数据库模式。分析在经典转换框架下进行,其中逻辑模式仅通过主键和外键约束定义。通过使用具有可变结构约束值的广义实体关系模型,评估生成的关系数据库模式结构,以确定最小与最大参与约束是否得到明确表示。研究结果表明:对于一对一和一对多关系,关系数据库模式无法明确表示最小参与约束,且除有限情况外无法编码精确的最大参与约束;对于多对多关系,模式仅能表明最大基数大于一,而无法保持精确数值。这些结果阐明了标准实体关系至关系型转换的表示局限性,对模式设计与约束实施具有重要启示。

0
下载
关闭预览

相关内容

【博士论文】学习对象和关系的结构化表示
专知会员服务
32+阅读 · 2024年10月14日
结构保持图transformer综述
专知会员服务
42+阅读 · 2024年2月19日
专知会员服务
34+阅读 · 2021年5月8日
自动结构变分推理,Automatic structured variational inference
专知会员服务
41+阅读 · 2020年2月10日
智能合约的形式化验证方法研究综述
专知
16+阅读 · 2021年5月8日
网络表示学习概述
机器学习与推荐算法
19+阅读 · 2020年3月27日
用模型不确定性理解模型
论智
11+阅读 · 2018年9月5日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
关系推理:基于表示学习和语义要素
计算机研究与发展
19+阅读 · 2017年8月22日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
21+阅读 · 2013年12月31日
VIP会员
相关资讯
智能合约的形式化验证方法研究综述
专知
16+阅读 · 2021年5月8日
网络表示学习概述
机器学习与推荐算法
19+阅读 · 2020年3月27日
用模型不确定性理解模型
论智
11+阅读 · 2018年9月5日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
关系推理:基于表示学习和语义要素
计算机研究与发展
19+阅读 · 2017年8月22日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
21+阅读 · 2013年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员