التبعية الجزئية هي مفهوم أساسي في أنظمة إدارة قواعد البيانات (DBMS) التي تستخدم لتصميم وتحسين هياكل قواعد البيانات. إنه نوع من التبعية الوظيفية، وهو قيد يصف العلاقة بين سمتين أو أكثر في الجدول. في هذه المقالة، سوف نستكشف التبعية الجزئية، وكيفية تحديدها، وكيف يمكن التقليل منها في تصميم قاعدة البيانات.

كم وزن كات تيمبف

ما هي التبعية الجزئية؟

التبعية الجزئية هي الحالة التي تعتمد فيها السمة غير الرئيسية للجدول على جزء فقط من المفتاح الأساسي. بمعنى آخر، يمكن تحديد قيمة السمة غير الرئيسية بواسطة مجموعة فرعية من المفتاح الأساسي ولكن ليس المفتاح بأكمله. تحدث التبعية الجزئية عندما يحتوي الجدول على بيانات زائدة عن الحاجة، مما قد يؤدي إلى مشاكل مثل عدم تناسق البيانات، وحالات شاذة في البيانات، وضعف الأداء.

على سبيل المثال، ضع في الاعتبار جدولًا يسمى 'الطلبات' يتضمن السمات التالية: معرف الطلب، ومعرف العميل، وتاريخ الطلب، ومعرف المنتج، والكمية. المفتاح الأساسي للجدول هو معرف الطلب، والسمات غير الرئيسية هي معرف العميل، وتاريخ الطلب، ومعرف المنتج، والكمية. إذا كانت قيمة معرف العميل تعتمد فقط على معرف الطلب وليس على مجموعة معرف الطلب ومعرف المنتج، فإن معرف العميل لديه تبعية جزئية على المفتاح الأساسي.

كيف يتم تحديد التبعية الجزئية؟

يمكن تحديد التبعية الجزئية من خلال تحليل التبعيات الوظيفية بين سمات الجدول. تصف التبعيات الوظيفية العلاقة بين سمتين أو أكثر في الجدول، حيث تعتمد سمة واحدة على سمة أخرى. إذا كانت السمة تعتمد على جزء فقط من المفتاح الأساسي، فستكون لها تبعية جزئية.

على سبيل المثال، في جدول 'الطلبات'، إذا كانت مجموعة معرف الطلب ومعرف المنتج تحدد قيمة معرف العميل، فإن معرف العميل يعتمد بشكل كامل على المفتاح الأساسي. ومع ذلك، إذا قرر معرف الطلب فقط قيمة معرف العميل، فإن معرف العميل لديه تبعية جزئية على المفتاح الأساسي.

هناك طريقة أخرى لتحديد التبعية الجزئية وهي البحث عن البيانات الزائدة في الجدول. إذا كان هناك تكرارات متعددة لنفس البيانات في الجدول، فمن المحتمل أن يكون هناك تبعية جزئية. يمكن أن تؤدي البيانات المتكررة إلى حالات عدم الاتساق والشذوذ، مما قد يسبب مشكلة في إدارة قاعدة البيانات.

كيفية تقليل التبعية الجزئية؟

يمكن تقليل التبعية الجزئية في تصميم قاعدة البيانات عن طريق تطبيع بنيات الجدول. التطبيع هو عملية تنظيم البيانات في قاعدة البيانات، حيث يكون الهدف هو القضاء على التكرار وضمان اتساق البيانات. هناك عدة مستويات من التطبيع، ولكل مستوى مجموعة القواعد الخاصة به.

يُطلق على المستوى الأول من التطبيع اسم النموذج العادي الأول (1NF)، والذي يتطلب أن تحتوي جميع السمات في الجدول على قيم ذرية. بمعنى آخر، يجب أن تحتوي كل سمة على قيمة واحدة فقط. وهذا يساعد على التخلص من البيانات الزائدة والتبعية الجزئية.

يُطلق على المستوى الثاني من التسوية اسم النموذج العادي الثاني (2NF)، والذي يتطلب أن تعتمد كل سمة غير أساسية بشكل كامل على المفتاح الأساسي. وهذا يعني أنه إذا كانت السمة تعتمد جزئيًا على المفتاح الأساسي، فيجب نقلها إلى جدول منفصل باستخدام المفتاح الأساسي الخاص بها. وهذا يساعد على التخلص من التبعية الجزئية ويضمن اتساق البيانات.

يُطلق على المستوى الثالث من التطبيع اسم النموذج العادي الثالث (3NF)، والذي يتطلب أن تكون كل سمة غير أساسية مستقلة عن السمات غير الرئيسية الأخرى. وهذا يعني أنه إذا كانت إحدى السمات تعتمد على سمة أخرى غير أساسية، فيجب نقلها إلى جدول منفصل. وهذا يساعد على التخلص من التبعيات المتعدية ويضمن تطبيع البيانات إلى درجة عالية.

قوائم المغلق

هناك مستويات أعلى من التطبيع تتجاوز 3NF، مثل النموذج العادي الرابع (4NF) والشكل العادي الخامس (5NF)، ولكن هذه ليست شائعة الاستخدام في الممارسة العملية.

خاتمة

تعد التبعية الجزئية مشكلة شائعة في تصميم قاعدة البيانات والتي يمكن أن تؤدي إلى مشاكل مثل عدم تناسق البيانات، وحالات شاذة في البيانات، وضعف الأداء. ويحدث ذلك عندما تعتمد سمة غير أساسية على جزء فقط من المفتاح الأساسي. يمكن تحديد التبعية الجزئية من خلال تحليل التبعيات الوظيفية بين سمات الجدول، ويمكن تقليلها عن طريق تطبيع هياكل الجدول لإزالة البيانات الزائدة عن الحاجة وضمان اتساق البيانات. يعد التطبيع مفهومًا أساسيًا في أنظمة إدارة قواعد البيانات والذي يساعد على تحسين هياكل قواعد البيانات وتحسين أداء قاعدة البيانات.