空值的研究是关系数据库领域的一个重要研究方向,具有重要的理论价值和应用价值。经典的二值逻辑和多值逻辑在空值的表示和处理上仍有不足,随着模糊数学理论体系的建立,人们在空值环境下的关系数据库中引入了模糊数学理论。模糊数据库是指能够处理模糊信息的数据库,它为空值的处理提供了一条重要的途径。目前模糊数据库技术是以L. A. Zadeh所提出的Fuzzy集为理论基础的,由于Vague集在表达模糊信息方面的能力比Fuzzy集强,所以基于Vague集的模糊数据库研究应具有更广阔的应用前景。本文首先介绍了空值研究和模糊数学的国内外研究现状和发展情况,着重介绍了模糊数学中Vague集理论的基本概念和基本性质,接着将Vague集理论的基本思想和方法引入到空值环境下关系数据库的研究当中,提出了一种以Vague集表示的空值形式—Vague空值,并讨论了Vague空值环境下模糊关系数据库的关系模式以及广义关系操作。本文的后续部分探讨了一种基于粗糙集理论的空值估计方法,该方法首先对数据表中数据进行挖掘,找出约简后的与被估计属性相关联属性集,依据这个属性集对数据表进行划分,再对划分得到的每一个簇给出各自的估计空值的方法,从而对空值进行估计。此方法的优点是仅利用数据本身提供的信息,而不需要其它任何的先验知识,在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,得到相关联的属性,所以用粗糙集的理论和方法对空值进行估计可以说是比较客观的。