Flux: FunctionaL Updates for XML (extended report)
XML数据库查询语言已经得到了广泛的研究，但XML数据库更新受到的关注相对较少，并对语言设计提出了许多挑战。我们正在开发一种名为Flux的XML更新语言，它代表XML的FunctionaL Updates，它借鉴了函数式程序设计语言的思想。在之前的工作中，我们已经介绍了一个Flux的核心语言，它具有清晰的操作语义和一个基于正则表达式类型的可靠的、可判定的静态类型系统。我们最初的建议有几个限制。首先，它缺乏对递归类型或更新过程的支持。第二，虽然高级源语言可以很容易地被翻译成核心语言，但很难将有意义的类型错误从核心语言传播回源语言。第三，某些更新是格式良好的，但包含路径错误，或“死”的子表达式，这些子表达式永远不会做任何有用的工作。检测路径错误将是有用的，因为它们通常表示错误或优化机会。在本文中，我们将讨论这三个限制。具体来说，我们提出了一个改进的，健全的类型系统，处理递归。我们还形式化了源更新语言，并给出了保留和反映可类型性的核心语言的翻译。我们还为更新开发了路径错误分析（死代码分析的一种形式）。
2008-07-08 cs.DB cs.PL
Regular Expression Subtyping for XML Query and Update Languages
XML数据库查询语言（如XQuery）使用具有结构子类型的正则表达式类型。子类型系统通常有两种表现形式，它们应该是等价的：一种是声明性版本，其中包含规则可以在任何地方使用，另一种是算法版本，其中包含规则的使用受到限制，以便使类型检查语法导向和可判定。然而，XQuery标准类型系统通过对迭代构造使用不精确的类型规则并仅定义算法类型检查来规避这个问题，另一个现存的提议为迭代构造提供了更精确的类型，但忽略了子类型。在本文中，我们考虑一个核心的类XQuery语言的包容规则，并证明算法的类型检查的完整性，这是简单的XQuery正确的，但需要一些照顾更精确的迭代类型的纪律存在。我们将这一结果扩展到我们在早期工作中介绍的XML更新语言。
2008-01-04 cs.DB cs.PL
XPath-Logic and XPathLog: A Logic-Programming Style XML Data Manipulation Language
我们将XPathLog定义为一个DataLog风格的扩展。XPathLog为查询和操作XML提供了一种清晰的声明性语言，其透视图尤其适用于XML数据集成。在我们的刻画中，形式语义被定义为wrt。一个基于边标记的图模型，它覆盖了XML数据模型。我们给出了一个完整的，基于逻辑的XML数据和XML的主要语言概念，XML的特征。XPath-Logic用变量绑定扩展了XPath语言，并将其嵌入到一阶逻辑中。XPathLog则是XPath-Logic的Horn片段，它提供了一种Datalog风格的、基于规则的语言，用于查询和操作XML数据。XPath-Logic的模型论语义是XPathLog作为逻辑程序设计语言的基础，同时也给出了一个等价的用于评估XPathLog查询的答案集语义。与其他方法相比，XML语法和语义也用于声明性规范数据库应该如何更新：当在规则头中使用时，XML过滤器被解释为应该添加到数据库的元素和属性的规范。
2003-11-25 cs.DB
Secure Querying of Recursive XML Views: A Standard XPath-based Technique
大多数保护XML文档安全的最先进方法都允许用户仅通过授权视图访问数据，这些授权视图是通过使用XML表达式集合注释XML语法（例如DTD）来定义的。为了防止机密信息的不当泄露，用户对这些视图的查询需要重写为对底层文档的等价查询。这种重写使我们能够避免视图物化和维护的开销。这里的一个主要问题是，递归XML视图的查询重写仍然是一个悬而未决的问题。为了克服这个问题，已经提出了一些工作来将非标准查询转换为非标准查询，称为正则非标准查询。然而，在正则表达式下的查询重写可能是指数级的，因为它依赖于自动机模型。最重要的是，定期检查仍然是一项理论成就。实际上，由于没有翻译和评价工具，这种方法在实践中并不常用。在本文中，我们表明，查询重写总是可能的递归XML视图只使用的表达能力的标准XML。我们调查的向下类的扩展，只由孩子和后代轴，与一些轴和运营商，我们提出了一个通用的方法来重写查询递归XML视图。与常规的基于XPath的作品，我们提供了一个重写算法，处理查询只在注释的DTD语法，可以在线性时间内运行的查询的大小。实验结果表明，该算法是有效的，规模以及。
2011-12-12 cs.CR cs.DB
Conception et Evaluation de XQuery dans une architecture de médiation "Tout-XML"
XML已经成为表示和交换数据的主要语言，不仅在Web上，而且在企业中也是如此。XQuery正在成为XML的标准查询语言。因此，需要工具在XML查询和异构数据源之间进行调解，以集成XML中的数据。本文介绍了XMedia中介，一个独特的工具，集成和查询不同的异构信息作为统一的XML视图。它描述了中介器的体系结构，并重点介绍了该组件中实现的独特的分布式查询处理技术。查询计算基于原始的XML代数，只是简单地扩展了经典的操作符来处理树元素的元组。此外，我们提出了一套性能评估的关系基准，从而导致讨论可能的性能增强。
2008-06-30 cs.DB
Automata-based Static Analysis of XML Document Adaptation
XML文档的结构可以通过XML模式的方式可选地指定，从而能够利用结构信息进行有效的文档处理。在模式演变时，或者当在利用相关但不相同的模式的不同集合之间交换文档时，可能出现使已知对于给定模式S有效的文档适应目标模式S '的需要。该适配可能需要元素语义的知识，并且不能总是自动导出。在本文中，我们提出了一个自动机为基础的静态分析的用户定义的XML文档的适应性，表示为序列的XQuery更新更新原语。该方法的主要特点是使用自动推理方法提取的类型，表示为一个对冲自动机，一系列的文件更新。从原始模式S和重写规则开始计算类型，重写规则形式上定义了文档更新序列的操作语义。然后，类型包含可以用作一致性测试w.r.t.。从目标模式S '中提取的类型。
2012-10-09 cs.DB cs.DS cs.FL
Query Performance Optimization in XML Data Warehouses
XML数据仓库为利用复杂数据的决策支持应用程序提供了一个有趣的基础。然而，目前原生XML数据库管理系统（DBMS）的性能有限，有必要研究如何优化它们。在本章中，我们将介绍两种这样的技术。首先，我们提出了一个连接索引，是专门适应XML仓库的多维体系结构。它消除了连接操作，同时保留了原始仓库中包含的信息。其次，我们提出了一个策略，选择XML物化视图聚类的查询工作量。为了验证这些建议，我们测量的响应时间的一组决策支持XML数据仓库，使用和不使用我们的优化技术。我们的实验结果证明了它们的效率，即使当查询是复杂的，数据是大量的。
2017-01-27 cs.DB
Breaking Out The XML MisMatch Trap
在关键字搜索中，当用户不能得到自己想要的结果时，需要进行查询细化，原因可能是多方面的。我们首先给出了一个彻底的分类的原因，然后专注于解决一类的查询细化问题的上下文中的XML关键字搜索，用户搜索的数据中不存在。在本文中我们称之为失配问题。然后，我们提出了一种实用的方法来检测MisMatch问题，并生成有用的建议给用户。该方法可以看作是一种查询评估的后处理工作，具有以下三个主要特点：（1）采用建议查询及其样本结果作为输出，帮助用户判断MisMatch问题是否解决，而无需消耗所有查询结果;（2）它是可移植的，即它可以与任何基于LCA的匹配语义一起工作，并且与所采用的结果检索方法的选择正交;（3）它是轻量级的，在整个查询计算时间中所占的比例很小。在三个真实数据集上的大量实验验证了该方法的有效性、效率和可扩展性。已经构建了一个名为XClear的在线XML关键字搜索引擎，它嵌入了MisMatch问题检测器和搜索器。
2012-11-07 cs.DB
Generating Concise and Readable Summaries of XML Documents
XML已经成为数据表示和交换的事实标准，导致了大规模的XML数据存储库和仓库。为了让用户理解和探索这些大型集合，有必要对可用数据进行总结和鸟瞰。在本文中，我们感兴趣的语义XML文档摘要，目前的“重要”的信息提供给用户的XML文档。在最好的情况下，这样的摘要是对原始文件本身的简明替代。在另一个极端，它至少应该帮助用户就文件与其需要的相关性作出明智的选择。在本文中，我们解决了产生这种有意义的和简洁的摘要中出现的两个主要问题：i）哪些标签或文本单元是重要的，应该包括在摘要中，ii）如何生成不同大小的摘要。不同的内存预算。我们使用不同的真实数据集进行用户研究，并表明我们的方法在实践中是有用和有效的。
2009-10-13 cs.DB cs.IR
Warehousing Web Data
在数据仓库过程中，掌握数据准备阶段可以在执行多维分析或使用数据采掘算法时在时间和性能方面获得实质性的收益。此外，数据仓库可能需要外部数据。在这种情况下，网络是一个普遍的数据源。在本文中，我们提出了一个建模过程，将不同的和异构的（所谓的多形式）数据集成到一个统一的格式。此外，模式定义在我们的数据仓库上下文中提供了一流的元数据。在概念层次上，一个复杂的对象用UML表示。我们的逻辑模型是一个XML模式，可以用DTD或XML-Schema语言描述。最后，我们设计了一个Java原型，它将我们的多种形式的输入数据转换为表示我们的物理模型的XML文档。然后，我们获得的XML文档被映射到一个关系数据库中，我们将其视为ODS（操作数据存储），其内容必须以多维方式重新建模，以允许其存储在基于星型模式的仓库中，并在以后进行分析。
2007-05-10 cs.DB
Mining Semi-structured Data
根据结构和内容特征从XML文档中发现知识的需求已经变得具有挑战性，这是由于处理XML数据中的结构和内容信息的应用环境的增加是必不可少的。因此，面临的挑战是找到一个层次结构，确保数据级别和它们的代表性结构的组合。在这项工作中，我们将基于形式概念分析为基础的意见，索引和查询的内容和结构。我们评估给定的结构在查询过程中，允许搜索用户查询答案。
2015-04-15 cs.DB
Programmable View Update Strategies on Relations
视图更新是一种重要的机制，它通过将视图更新转换为相应的基关系更新来实现视图更新。现有的文献已经显示了翻译视图更新的模糊性。为了解决这种模糊性，我们提出了一个强大的基于语言的方法，使视图更新策略的可编程性和可验证性。具体来说，我们引入了一种新的方法来使用Datasheet来描述这些更新策略。我们提出了一个验证算法来检查写好的Datasheet程序的良好性。我们提出了一个片段的Datasheet语言，我们的验证是健全的和完整的。该片段不仅在理论上具有良好的性质，而且在解决实际视图更新问题上也是有用的。此外，我们开发了一种算法，用于优化用户编写的程序，以有效地实现可更新的意见，在关系数据库管理系统。我们已经实施了我们提出的方法。实验结果表明，该框架在实践中是可行的和有效的。
2020-08-31 cs.DB
Re-looking at the View Update Problem
关系数据库总是有一种方法来创建由查询定义的伪表（称为视图）。视图在大多数方面与表相似，只是它们是只读的，不能更新。如何更新视图的问题在20世纪80年代引起了很多关注，但尚未解决。当时最好的方法是Bancilhon和Spyratos。我使用他们的一个被忽视的定理，并找到了一些常见的关系运算符的简单解决方案。
2022-10-27 cs.DB
Making View Update Strategies Programmable - Toward Controlling and Sharing Distributed Data -
视图是用于控制数据访问和用于共享不同模式的数据的已知机制。尽管在数据库社区和程序设计语言社区对视图进行了长期深入的研究，但我们在实践中使用视图时仍面临困难。主要原因是我们缺乏直接描述视图更新策略的方法来处理视图更新的内在二义性。本文旨在为基于视图的分布式数据控制和共享提供一种新的基于语言的方法，并为系统构建此类数据管理系统奠定软件基础。我们的主要观察是，视图应该通过视图更新策略而不是视图定义来定义。我们表明，数据库可用于指定视图更新策略，其唯一的视图定义可以自动导出，提出了一种新的基于P2P的分布式数据管理的可编程架构，其中可更新的意见，充分利用分布式数据的控制和共享，并通过发展的隐私保护乘车共享联盟系统证明其有用性。
2018-09-27 cs.DB
A View-based Programmable Architecture for Controlling and Integrating Decentralized Data
视图和视图更新是用于控制数据访问和用于集成不同模式的数据的已知机制。尽管在数据库社区和程序设计语言社区对它们进行了深入而长期的研究，但我们在实际中使用它们时仍面临困难。主要原因是我们缺乏对视图更新策略的控制，以处理给定视图的视图更新的继承二义性。本文旨在提供一种新的基于语言的方法来控制和集成基于视图的分散数据，并为系统构建此类数据管理系统奠定软件基础。我们的主要观察是，视图应该通过视图更新策略而不是查询来定义。换句话说，视图定义应该从视图更新策略中提取，这与视图更新策略从视图定义中导出的传统方法形成鲜明对比。在本文中，我们提出了第一个可编程架构的声明性语言，用于指定更新策略的意见，其独特的视图定义可以自动派生，并显示它可以有效地用于控制数据访问，集成数据一般允许共存的GAV（全局视图）和LAV（本地视图），并执行分析和更新的综合数据。我们通过开发一个保护隐私的乘车共享联盟系统来展示其实用性，讨论其应用范围，并强调未来的挑战。
2018-03-18 cs.DB
The View Update Problem Revisited
在本文中，我们重新审视的关系设置中的视图更新问题，并提出了一个框架的基础上的概念的确定性约束。在这样一个框架内，当一个视图映射是可逆的，建立，这正是当每个数据库符号有一个确切的重写在给定的约束条件下的视图符号的情况下，我们提供了一个通用的有效的标准来理解是否由视图更新引入的变化可以传播到底层的数据库关系在一个独特的和明确的方式。之后，我们将展示如何确定性约束下可以检查，重写有效地发现，在三个不同的相关场景中的视图约束的情况下。首先，我们解决了长期存在的开放问题，如何解决视图更新问题，在多关系数据库的意见，是连接的关系的投影，我们这样做，在一个更一般的设置，其中的意见被定义为任意的合取查询和数据库约束分层嵌入式依赖关系。接下来，我们研究基于单个数据库关系的水平分解的设置，其中视图通过对可能解释的属性（例如，算术比较）。最后，我们看看另一个多关系数据库设置，其中视图定义在一个表达的“类型”关系代数的基础上的n元描述逻辑DLR和数据库约束的代数表达式的包含。
2012-11-13 cs.DB
Unifying Causality, Diagnosis, Repairs and View-Updates in Databases
在这项工作中，我们建立并指出数据库中的查询-答案因果关系的概念和数据库修复，基于模型的诊断在其基于一致性和溯因版本，并通过视图数据库更新之间的连接。数据管理和知识表示的这些领域之间的相互关系揭示了它们中的每一个，并有助于分享它们共同的概念和结果。无论如何，这些都是不确定性管理的方法，在必须理解的大数据背景下，这变得更加相关。
2014-06-28 cs.DB
The View-Update Problem for Indefinite Databases
Università della Calabria（卡拉布里亚大学）；University of Kentucky（肯塔基大学）
本文介绍并研究了一个声明式的不确定数据库视图更新框架。不确定数据库是具有空值的数据库，这些空值按照标准数据库方法由单个空常数表示。本文将这类数据库上的视图形式化为不确定演绎数据库，并定义了几类实现视图更新请求的数据库修复。最值得注意的是限制修复类。受约束的修复“最小限度地”更改数据库，并避免做出任意的承诺。它们将实现视图更新请求的替代方法的空间缩小到那些在某种强烈意义上基于数据库、视图和视图更新请求的方法。
2012-05-21 cs.AI cs.DB
Extending the logical update view with transaction support
由于数据库更新视图在Prolog ISO标准中被标准化，因此所谓的逻辑更新视图在所有主动维护的Prolog系统中都可用。虽然这个更新视图提供了一个定义良好的更新语义，并允许有效地处理动态代码，但它无助于维护动态数据库的一致性。随着多线程的引入和Prolog在连续运行的服务器应用程序中的部署，动态数据库的一致性变得非常重要。在本文中，我们提出了对支持事务的逻辑更新视图的基于生成的实现的扩展。基于生成的事务已经根据SWI-Prolog RDF存储中的描述实现。本文的目的是激励交易，概述了实现和生成讨论的理想的语义和接口实现之前。
2013-01-31 cs.DB cs.PL
Efficiency Analysis of Materialized views in DataWarehouse Using selfmaintenance
数据仓库是组织中用于分析和决策的大型数据存储库。为了提高查询性能和快速访问数据，数据被存储为物化视图（MV）在数据仓库。当源数据更新时，物化视图也需要更新。在本文中，我们专注于这些物化视图的维护问题，并解决的问题，找到这样的辅助视图（AV），连同物化视图，使数据自我维护，并采取最小的空间。我们提出了一种算法，使用关键字和引用约束，减少了辅助视图中的元组的总数，并使用这些辅助视图之间的信息共享的想法，以进一步减少辅助视图的数量。
2014-06-30 cs.DB
Causes for Query Answers from Databases, Datalog Abduction and View-Updates: The Presence of Integrity Constraints
University of Washington（华盛顿大学）；Carleton University（卡尔顿大学）
因果关系最近被引入到数据库中，用于建模，表征和可能计算查询结果（答案）的原因。查询答案因果关系，基于一致性的诊断，数据库修复（wrt。完整性约束违反）、溯因诊断和视图更新问题。在这项工作中，我们进一步调查之间的联系问答因果关系和溯因诊断和视图更新问题。在这种情况下，我们还定义和调查的概念，查询答案因果关系的完整性约束的存在。
2016-02-20 cs.AI cs.DB
Maintaining Queries under Updates Using Heavy-Light Partitioning of the Input Relations
University of Zurich（苏黎世大学）；Relational AI（关系人工智能）；OTH Regensburg（雷根斯堡应用技术大学）
研究增量视图维护问题，提出一种通用方法，结合delta查询、材料化视图树和重叠-轻量划分，以常数延迟枚举查询输出。
2026-05-08 cs.DB
Achieving Data Privacy through Secrecy Views and Null-Based Virtual Updates
在关系数据库中可能存在敏感信息，我们可能希望对用户或用户组隐藏这些信息。在这项工作中，敏感数据的特点是一组保密意见的内容。对于没有权限访问敏感数据的用户，他查询的数据库实例将被更新，以使视图的内容为空或仅包含具有空值的元组。特别是，如果这个用户对这些视图中的任何一个提出查询，则不会返回任何有意义的信息。由于数据库不需要进行物理更改以产生此结果，因此更新只是虚拟的。也是最小的。这些最小的更新反映在保密视图内容中，并且还反映在查询答案在隐私保护的同时也是最大信息量的事实中。虚拟更新基于SQL标准中使用的空值。我们提供了保密视图和虚拟更新的语义。底层数据库虚拟更新的不同方式被指定为具有稳定模型语义的逻辑程序的模型。该程序成为计算查询的“秘密答案”的基础，即那些不泄露敏感信息的答案。
2012-04-05 cs.DB cs.LO
F-IVM: Analytics over Relational Databases under Updates
本研究提出F-IVM统一框架，融合高阶增量视图维护、因子化计算与环抽象，可高效处理更新场景下关系数据库的多类分析任务，性能较传统方法提升数个数量级且内存占用更低。
2024-01-29 cs.DB
Materialized View Selection and Maintenance Using Multi-Query Optimization
由于视图的存在增强了查询性能，因此物化视图越来越多地被商业数据库/数据仓库系统所支持。每当更新数据仓库时，也必须更新物化视图。然而，尽管进入仓库的数据量、查询负载以及获得最新响应的需求都在增加，但使仓库保持最新的时间窗口却在缩小。这些趋势需要有效的技术来维护物化视图。在本文中，我们将展示如何找到一个有效的计划维护的{ \em集}的意见，利用不同的视图维护表达式之间的共同子表达式。这些公共子表达式可以在视图维护期间临时具体化。我们的算法还选择子表达式/索引永久物化（并与其他物化视图一起维护），以加快视图维护。虽然有很多工作在过去的视图维护，我们的新的贡献在于利用最近开发的多查询优化框架，有效地找到良好的视图维护计划如上所述。除了更快的视图维护，我们的算法也可以用来有效地选择物化视图，以加快工作负载包含查询。
2000-03-02 cs.DB
Query-Answer Causality in Databases: Abductive Diagnosis and View-Updates
School of Computer Science（计算机学院）；Carleton University（卡尔顿大学）
因果关系最近被引入到数据库中，用于建模，表征和可能计算查询结果（答案）的原因。查询因果关系与基于一致性的诊断和数据库修复之间的联系。完整性约束违反）已经在文献中建立。在这项工作中，我们建立查询因果关系和溯因诊断和视图更新问题之间的联系。揭示的关系使我们能够获得新的复杂性结果查询因果关系-我们的工作的主要重点-也为其他两个领域。
2015-09-20 cs.AI cs.DB
Causes for Query Answers from Databases: Datalog Abduction, View-Updates, and Integrity Constraints
Carleton University（卡尔顿大学）；University of Washington（华盛顿大学）
因果关系最近被引入到数据库中，用于建模、表征和可能计算查询答案的原因。QA因果关系和基于一致性的诊断与数据库修复之间的联系（wrt。完整性约束违反）已经建立。在这项工作中，我们建立了QA因果关系和溯因诊断和数据库中的视图更新问题之间的精确连接，使我们能够获得QA因果关系的新算法和复杂性结果。我们还获得了新的结果的复杂性的观点条件下的因果关系，并调查的QA-因果关系的概念存在的完整性约束，获得复杂性的结果与观点条件下的因果关系的连接。完整性约束下的溯因连接使我们能够获得QA因果关系的算法工具。
2017-07-31 cs.AI cs.DB
The Role of Semirings in Incremental View Maintenance
University of Zurich（苏黎世大学）
研究在无加法逆元的交换半环K下，插入操作对K-数据库的增量视图维护问题，提出p-层次查询类，实现摊销更新时间和常数延迟枚举，并给出非p-层次查询的条件性下界。
2026-09-15 cs.DB
Comparative Study of View Update Algorithms in Rational Choice Theory
RWTH Aachen（亚琛工业大学）
信念和知识的动态是任何自治系统的主要组成部分之一，它应该能够吸收新的信息。我们发现，知识库动态有有趣的连接，通过击中集和绑架的内核变化。该方法扩展并集成了标准技术，以实现高效的查询应答和完整性检查。该算法以极小为目标，通过超表演算和魔集实现碰集的生成。许多不同的视图更新算法已被提出在文献中，以解决这个问题。本文提供了一个比较研究的视图更新算法在理性的做法。
2014-11-10 cs.AI cs.DB cs.LO
Stale View Cleaning: Getting Fresh Answers from Stale Materialized Views
物化视图（Materialized Views，MV）是一种存储预计算结果的视图，被广泛应用于大型数据集的快速查询。当新记录以高速率到达时，连续更新（维护）MV是不可行的，常见的解决方案是通过同时更新来推迟维护。在批处理之间，MV变得越来越陈旧，错误、缺失和多余的行导致查询结果越来越不准确。我们提出了Stale View Cleaning（SVC），它从数据清理的角度解决了这个问题。在SVC中，我们有效地从陈旧的MV中清理行的样本，并使用干净的样本来估计聚合查询结果。虽然是近似的，但估计的查询结果反映了最新的数据。由于抽样对长尾分布敏感，我们进一步探索了一种离群值索引技术，以便在数据分布偏斜时提高准确性。SVC通过在维护之间提供准确和有界的查询答案来补充现有的延迟维护方法。我们从TPC-D基准和一个真正的视频分发应用程序生成的数据集上评估我们的方法。实验证实了我们的理论结果：（1）清理MV样本比全视图维护更有效，（2）估计结果比使用陈旧MV更准确，以及（3）SVC适用于各种MV。
2015-09-24 cs.DB
Detecting Opportunities for Differential Maintenance of Extracted Views
半结构化和非结构化的数据管理具有挑战性，但遇到的许多问题与关系上下文中已经解决的问题类似。例如，在信息抽取领域，从工程特设的、应用特定的提取规则向使用表达性语言（如CPSL和AQL）的转变为提出可应用于广泛的提取程序的解决方案创造了机会。在这项工作中，我们专注于提取视图维护，一个问题，这是动机良好，彻底解决关系设置。特别是，我们正式和解决的问题，保持提取的关系与源文件，可以任意更新一致。我们正式描述了三类文档更新，即那些不相关的，自主计算的，和伪不相关的相对于一个给定的提取器。最后，我们提出了算法来检测伪不相关的文档更新相对于提取器表示为文档spectrum，一个模型的信息抽取的启发SystemT。
2020-07-04 cs.DB cs.FL
On the Abductive or Deductive Nature of Database Schema Validation and Update Processing Problems
我们表明，数据库模式的验证和更新处理问题，如视图更新，物化视图维护，完整性约束检查，完整性约束维护或条件监测可以归类为问题的溯因或演绎性质，根据推理范式，固有的套房。这是通过对事件规则[Oli91]进行溯因和演绎推理来完成的，事件规则是一组定义连续数据库状态之间差异的规则。通过这种方式，我们可以提供能够处理所有这些问题的方法。我们还展示了一些现有的一般演绎和溯因程序可用于事件规则的原因。通过这种方式，我们表明，这些程序可以处理所有的数据库模式验证和更新处理问题，在本文中考虑。
2003-12-19 cs.DB cs.LO
Incremental Relational Lenses
透镜是一种流行的双向转换方法，是数据库中视图更新问题的概括，其中我们希望对源表进行更改以在视图上实现所需的更改。然而，也许令人惊讶的是，镜头实际上很少用于实现数据库中的可更新视图。Bohannon，Pierce和Vaughan提出了一种称为关系透镜的可更新视图的方法，但据我们所知，该建议迄今尚未实施或评估。我们提出了增量关系镜头，装备关系镜头的变化传播语义，映射到视图的小变化（潜在的）源表的小变化。我们还提出了一个语言集成的实施关系镜头和详细的实验评估，显示了数量级的改进，非增量的方法。我们的工作表明，关系镜头可以用来支持表达和有效的视图更新在语言层面上，而不依赖于底层数据库的可更新视图支持。
2018-07-09 cs.DB cs.PL
