Complete Approximations of Incomplete Queries

要約

この論文では、部分的に完成したデータベースに対する論理積クエリの完全性と、不完全なクエリの近似を研究します。
クエリと、データベースのどの部分が完全であるかを指定する一連の完全性ルール (依存関係を生成する特別な種類のタプル) が与えられた場合、すべてのデータが利用可能であるかのように、クエリに完全に答えることができるかどうかを調査します。
そうでない場合は、クエリを完全に答えることができる最大完全特殊化 (MCS) または (等価までの一意の) 最小完全一般化 (MCG)、つまりクエリの下または上からの最良の完全な近似のいずれかに再定式化することを検討します。
クエリの封じ込めという意味で。
MSG がプレオーダーにおける単調演算子の最小固定小数点として特徴付けられることを示します。
次に、完全性ルールの再帰的後方適用によって MCS を計算できることを示します。
両方の問題の複雑さを研究し、それぞれ ASP エンジンと Prolog エンジンに依存する実装手法について説明します。

要約(オリジナル)

This paper studies the completeness of conjunctive queries over a partially complete database and the approximation of incomplete queries. Given a query and a set of completeness rules (a special kind of tuple generating dependencies) that specify which parts of the database are complete, we investigate whether the query can be fully answered, as if all data were available. If not, we explore reformulating the query into either Maximal Complete Specializations (MCSs) or the (unique up to equivalence) Minimal Complete Generalization (MCG) that can be fully answered, that is, the best complete approximations of the query from below or above in the sense of query containment. We show that the MSG can be characterized as the least fixed-point of a monotonic operator in a preorder. Then, we show that an MCS can be computed by recursive backward application of completeness rules. We study the complexity of both problems and discuss implementation techniques that rely on an ASP and Prolog engines, respectively.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google