空值环境下关系数据库的更新Ⅱ：扩展关系模型及基本运算

本文从空值语义及更新操作的关系出发，提出了一种新的扩展关系模型，用以组织更新操作下的含有空值的关系数据库中的信息，同时，定义了这种模型下的基本关系代数运算，为实现空值环境下关系数据库的数据更新奠定了基础。     

空值环境下关系数据库的更新 Ⅰ：扩展关系模型及基本运算

本文从空值语义及更新操作的关系出发，提出了一种新的扩展关系模型，用以组织更新操作下的含有空值的关系数据库中的信息．同时，定义了这种模型下的基本关系代数运算．为实现空值环境下关系数据库的数据更新奠定了基础．     

空值环境下（N）4NF,（N）5NF的研究

本文是在作者已经发表的文［１］，［２］，［３］，［４］的基础上，分别对空值环境下的４ＮＦ，５ＮＦ进行了讨论。给出了空值环境下的４ＮＦ，５ＮＦ的相应定义和有关概念，研究了相关的理论，还给出了分解为（Ｎ）４ＮＦ的分解算法。     

关系模型中空值的引入与处理

随着数据库应用的不断扩展,对不完全信息的处理的需求日益突出出来,本文讨论了在数据库中引入空值的必要性和有关空值的若干语义问题,给出了一个增加了处理空值功能的扩充的关系模型,和若干现有的讨论文章相此,本模型力图最充分地表达空值本身的语义内涵,从这一基点出发,文章讨论了空值环境对若干关系操作的影响以及引入空值以后函数据关性的满足性问题,并且给出了在本文所提出的扩充关系模型下的某些新的定义。     

模糊空值环境下扩展关系模型的冗余处理

本文将模糊空值环境下的关系模型扩展为扩展关系模型,并借用模糊语义距离给出清除扩展模型上冗余信息的基本方法.     

模糊空值环境下关系模型的冗余处理

本文将模糊空值环境下的关系模型扩展为扩展关系模型,并借用模糊语义距离给出基本关系模型和扩展模型上冗余信息清除的基本方法。     

空值环境下含不确定及可能信息关系数据库的查询

本文以（１）中的扩展关系模型为基础在两种元组极的不完全信息－不确定及可能信息中引入属性级的不完全信息空值，使两种不同性质的不完全信息同时出现在同一关系中，为了能够查询到不同种类及不同确定程度的信息，文中制定了这种扩展关系模型上关系的查询策略，定义了能够体现这种策略的最小关系代数运算。     

含有空值的多值依赖强保持条件的进一步研究

本文对含有空值的多值依赖的强保持条件进行深入讨论，对文［１］，［２］中的相应概念做了根本的修正，提出了新的含有空值的多值依赖强保持条件，论证了它的正确性，从而为进一步讨论不完全关系的应用提供了一个可靠的条件。     

模糊空值环境下的关系模型与关系操作

本文讨论了引入模糊空值对关系数据库模型的影响，并给出模糊空值环境下的关系操作     

基于空值环境下扩展关系模型的查询处理研究

由于空值的出现，使数据库更新操作更趋势复杂。为适应更新要求，建立了扩展关系模型。本文正是基于这种模型进行对查询处理的讨论，给出了相应的查询策略及实现过程。     

关系模型中不确定信息与可能信息的引入与处理

一、引言 传统关系模型下的关系数据库所表示的信息都是确定信息,即元组所描述的实确确实实被包含在关系数据库所定义的现实世界中,即使是含有空值及模糊值的不完全关系数库,元组与相应的数     

实时数据库系统的时态关系代数

在《实时数据库系统的关系数据模型》一文中建立了实时数据库系统（ＲＴＤＢＳ）的实时关系数据模型（ＲＴＲＤＭ）。本文在ＲＴＲＤＭ模型基础上,详细讨论了ＲＴＤＢＳ的各种时态关系代数运算,而且这些时态关系代数运算是传统数据库系统中各种关系代数运算在ＲＴＲＤＭ上的推广,即当ＲＴＲＤＭ上关系的生命周期为「Ｎｏｗ,Ｎｏｗ」时,ＲＴＲＤＭ上的各种时态关系代数运算将退化为传统数据库下的各种关系代数运算。     

Extending the relational model to deal with probabilistic data

According to the soundness and completeness of information in databases,the expressive form and the semantics of incomplete information are discussed in this paper.On the basis of the discussion,the current studies on incomplete data in relational databases are reviewed.In order to represent stochastic uncertainty in most general sense in the real world,probabilistic data are introduced into relational databases.An extended relational data model is presented to express and manipulate probabilistic data and the operations in relational algebra based on the extended model are defined in this paper.     

非确定性数据库中空值处理

尽管关系数据库有很多优势,但它缺乏一种处理非确定性数据的能力.目前,已经提出了几种将非确定性结合到关系数据库模型的方法,它们对关系数据库模型做了诸多扩展.但空值问题依旧存在,一些模型根本就没有考虑空值因素.这违背了非确定性数据库要更加真实地反应现实世界的初衷.为此,给出了一种非确定性数据库系统中空值处理方法,改进现有非确定性数据库模型中对空值处理不完善的情况.     

含有空值关系数据库的查询处理

本文在深刻理解空值语义的基础上，给出一种处理占位型空值的方法，空值环境下关系数据库的查询策略，定义了含三种查询操作的关系代数最小完备集中的关系代数运算，并对查询计算的有效性和完备性进行了分析。     

EXTENSION OF THE RELATIONAL DATABASE AND ITS ALGEBRA WITH ROUGH SET TECHNIQUES

This paper describes a database model based on the original rough sets theory. Its rough relations permit the representation of a rough set of tuples not definable in terms of the elementary classes, except through use of lower and upper approximations. The rough relational database model also incorporates indiscernibility in the representation and in all the operators of the rough relational algebra. This indiscernibility is based strictly on equivalence classes which must be defined for every attribute domain. There are several obvious applications for which the rough relational database model can more accurately model an enterprise than does the standard relational model. These include systems involving ambiguous, imprecise, or uncertain data. Retrieval over mismatched domains caused by the merging of one or more applications can be facilitated by the use of indiscernibility, and naive system users can achieve greater recall with the rough relational database. In addition, applications inherently “rough” could be more easily implemented and maintained in the rough relational database.