Answer Sets for Consistent Query Answering in Inconsistent Databases
如果一个关系数据库不满足给定的完整性约束集，那么它就是不一致的。然而，其中的大部分数据很可能符合限制条件。在本文中，我们应用逻辑规划的基础上回答集的问题，从一个可能不一致的数据库检索一致的信息。由于一致的信息持续从原始数据库的每一个最小的维修，该方法是基于一个规范的数据库修复使用析取逻辑程序与异常，其答案集语义可以表示和计算的系统，实现稳定的模型语义。这些程序允许我们通过默认值声明持久性，并通过异常来修复更改。我们主要集中在二进制完整性约束的逻辑程序，其中，我们发现在实践中发现的完整性约束。
2002-07-26 cs.DB
Learning Models over Relational Data: A Brief Tutorial
本教程概述了在关系数据库上学习模型的最新技术，并利用数据库研究的最新发展提出了第一原理方法。学习分类和回归模型的输入是由关系数据库上的特征提取查询定义的训练数据集。学习关系数据的主流方法是将训练数据集具体化，将其从数据库中导出，然后使用统计包学习。这种方法可能是昂贵的，因为它需要训练数据集的具体化。另一种方法是通过将学习任务的数据密集型组件转换为特征提取查询上的一批聚合，并通过直接在输入数据库上计算该批聚合，将机器学习问题转换为数据库问题。本教程重点介绍了数据库理论和系统社区开发的各种技术，以提高学习任务的性能。它们依赖于关系数据和特征提取查询的结构属性，包括代数（半环）、组合（超树宽度）、统计（采样）或几何（距离）结构。它们还依赖于分解计算、代码专门化、查询编译和并行化。
2019-11-15 cs.DB
The Causality/Repair Connection in Databases: Causality-Programs
Carleton University（卡尔顿大学）
在这项工作中，指定数据库的修复的答案集程序被用来作为一个基础，用于解决计算和推理问题的原因，从数据库查询答案。
2017-06-26 cs.AI cs.DB
BaCon: Efficient Batch Processing of Counting Queries [Full Version]
Duke University（杜克大学）；University of Waterloo（滑铁卢大学）
针对数据库系统中计数查询生成大规模训练数据成本高的问题，提出BaCon算法，它结合因式分解数据库思想与工作负载感知域量化策略，在PostgreSQL上实现客户端应用程序，加速2倍至178倍，提升基数估计模型训练和维护的实用性。
2026-07-08 cs.DB
Linear Programs with Conjunctive Database Queries
本文提出语言 LP(CQ) 以刻画变量为合取查询答案的线性规划，并利用小宽度广义超树分解减少变量数量，在保持最优值的同时实现高效求解，展示了其在资源配送、差分隐私和图模式挖掘中的应用。
2024-01-25 cs.DB
On A Theory of Probabilistic Deductive Databases
我们提出了一个框架，建模的不确定性，信念和怀疑，可以给予独立的，一流的地位。我们采用概率论作为操纵不确定性的数学形式。智能体可以用置信水平的形式来表达她对一条信息的知识的不确定性，置信水平由一对概率区间组成，一个区间代表她的信念和怀疑。置信水平的空间自然导致了三格的概念，在精神上类似于Fitting的双格。直觉上，在这样一个三点阵中的点可以根据真值、信息或精确度来排序。我们开发了一个框架，概率演绎数据库相关联的置信水平与经典演绎数据库的事实和规则。虽然trilattice结构提供了多种选择，定义概率演绎数据库的语义，我们的语义选择是基于真值排序，我们发现这是最接近的演绎数据库的经典框架。除了提出一个基于赋值的声明语义和一个基于不动点理论的等价语义外，我们还提出了一个证明过程，并证明了它的合理性和完整性。我们发现，虽然经典的Datasheet查询程序有一个多项式时间的数据复杂性，某些查询程序的概率演绎数据库框架，甚至不终止在一些输入数据库。我们确定了一个大的自然类的查询程序的实际利益，在我们的框架，并表明，在这类程序具有多项式时间的数据复杂性，即，它们不仅在每个输入数据库上终止，而且保证在输入数据库大小的多个多项式步骤中终止。
2003-12-18 cs.DB
Optimization of Imperative Programs in a Relational Database
几十年来，RDBMS一直支持声明式SQL以及命令式函数和过程，作为用户表达数据处理任务的方式。虽然声明式SQL的评估受到了很多关注，导致了高度复杂的技术，但命令式程序的评估仍然很幼稚，效率很低。命令式程序提供了SQL的几个好处，因此通常是首选和广泛使用的。但不幸的是，它们糟糕的性能令人沮丧，甚至禁止在许多情况下使用它们。我们处理这个迄今为止很少受到注意的重要问题。我们提出了Froid，一个可扩展的框架，用于优化关系数据库中的命令式程序。Froid的新方法自动将整个用户定义函数（UDF）转换为关系代数表达式，并将它们嵌入到调用SQL查询中。这种形式现在适合于基于成本的优化，并产生高效的、面向集合的并行计划，而不是低效的、迭代的、串行执行的UDF。Froid的方法还为UDF带来了许多编译器优化的好处，而无需额外的实现工作。我们描述了Froid的设计，并提出了我们的实验评估，证明性能提高了多个数量级的实际工作负载。
2019-08-20 cs.DB
Calibration: A Simple Trick for Wide-table Delta Analytics
规范化数据库上的数据分析通常需要计算和具体化昂贵的连接（宽表）。分解查询执行将执行建模为连接图中关系之间的消息传递，并通过连接推送聚合以减少中间结果大小。虽然这加快了查询执行速度，但它只优化了单个宽表查询。相比之下，宽表分析通常是交互式的，用户希望将delta应用于初始查询结构。例如，用户希望对维度进行切片、切割和下钻，更新部分表并与新表连接以进行扩充。这种宽表Delta分析提供了新的工作共享机会。这项工作表明，在查询执行期间仔细地具体化消息可以使宽表Delta分析的速度比因子分解执行快10^5倍，并且只会产生恒定的因子开销。关键的挑战是消息对消息传递顺序很敏感。为了应对这一挑战，我们借用概率图模型中的校准概念来实现足够的消息来支持任何排序。我们体现了这些想法在新的校准连接超树（CJT）数据结构，这是快速建立，积极地重用消息，以加速未来的查询，并逐步维护更新。我们进一步展示了CJT如何使OLAP、查询解释、流数据和ML的数据增强等应用程序受益。我们的实验评估了在单线程自定义引擎、云数据库和Pandas中运行的三个版本的CJT，并在上述应用程序上显示出比最先进的因子分解执行算法提高了30倍到10^5倍。
2022-10-07 cs.DB
Home Heating Systems Design using PHP and MySQL Databases
本文介绍了一个基于MySQL数据库的计算机应用程序的使用，由PHP程序管理，允许使用基于系数的微积分选择加热设备。
2009-03-05 cs.DB
Meet Cyrus - The Query by Voice Mobile Assistant for the Tutoring and Formative Assessment of SQL Learners
由于是声明性的，SQL更有可能成为仅次于自然语言编程的概念计算的程序设计语言。我们研究使用SQL作为后端的自然语言数据库编程的可能性。与基于关键字的SQL查询不同，关键字依赖和SQL的表结构约束在我们的方法中明显不那么明显。我们提出了一个移动终端语音查询接口，称为赛勒斯，任意关系数据库。Cyrus支持一个大型的查询类，对于一个入门级的数据库类来说已经足够了。Cyrus也是独立于应用程序的，允许测试数据库自适应，并且不限于特定的关键字或自然语言句子结构。它的协作错误报告更直观，与大多数当代移动和语音系统相比，基于iOS的移动平台也更容易访问。
2018-11-09 cs.DB
A fusion algorithm for joins based on collections in Odra (Object Database for Rapid Application development)
在本文中，我们提出了一个目前正在开发的数据库编程方法，称为OSPOT（对象数据库快速应用程序开发）的工作原理完全面向对象的原则的功能。数据库程序设计语言称为SBQL（基于堆栈的查询语言）。我们讨论了ODB2中的一些概念，例如ODB2的工作，ODB2运行时环境如何操作，ODB2与.net和java的互操作性。目前，ODB2的开发阶段是查询优化。因此，我们提出了以前的工作，是在OSTOM有关查询优化，我们还提出了一个新的融合算法，OSTOM如何处理连接的基础上收集，如集，列表和数组的查询优化。
2011-11-13 cs.DB
Probabilistic Data with Continuous Distributions
真实世界数据的统计模型通常涉及连续概率分布，例如正态分布、拉普拉斯分布或指数分布。这种分布得到许多概率建模形式主义的支持，包括概率数据库系统。然而，传统的概率数据库的理论框架完全集中在有限的概率数据库。直到最近，我们才开始发展无限概率数据库的数学理论。本文是一个阐述了最近的两篇论文，这是这一理论的基石。在（高仪，林德纳; ICDT 2020），我们提出了一个非常一般的框架，概率数据库，可能涉及连续概率分布，并表明查询有一个定义良好的语义在这个框架中。在（Grohe，Kaminski，Katoen，Lindner; PODS 2020）中，我们扩展了由（Bárány et al.~ 2017）的离散概率分布，连续概率分布，并表明这样的程序产生连续概率数据库的生成模型。
2021-03-05 cs.DB
How to extract data from proprietary software database systems using TCP/IP?
本文档是一份白皮书，介绍如何将逆向工程和编程技能相结合，从数据库系统的专有实现中提取数据，以构建用于将数据格式转换为原始数据的EML工具。本文介绍了如何在没有任何数据转换接口的情况下访问源软件系统的数据。我们讨论了如何使用XML或任何其他定制设计的软件解决方案将原始数据转换为结构化格式。仅出于演示目的，我们将使用Harmony（r）Software AG的名为Harmony（r）的CRM系统，编程语言Python和计算机安全方法，用于快速访问原始数据。所有商标均为其所有者的财产，因为Harmony（r）属于Harmony Software AG。
2014-05-11 cs.DB
Specifying and Computing Causes for Query Answers in Databases via Database Repairs and Repair Programs
Universidad Adolfo Ibáñez（阿道夫·伊瓦涅斯大学）；Millenium Institute on Foundations of Data（数据基础千年研究所）
作为数据库中查询答案的原因的数据库元组与关于拒绝约束的不一致数据库的基于元组的修复之间的对应关系已经建立。在这项工作中，指定数据库的修复的答案集程序被用作解决计算和推理问题的原因的基础。在这里，原因也引入了在属性级别，呼吁基于空值和基于属性的修复语义。提出了相应的修复方案，并将其作为计算和推理属性级原因的基础。它们被扩展到处理完整性约束下的因果关系的情况下。
2020-09-28 cs.AI cs.DB cs.LO
RIOT: I/O-Efficient Numerical Computing without SQL
R是一种数值计算环境，广泛用于统计数据分析。像许多这样的环境一样，R对于大小超过物理内存的大型数据集表现不佳。我们提出了我们的RIOT（R与I/O透明），一个系统，使R程序的I/O效率的方式透明的用户。我们描述我们的经验与RIOT-DB，一个初始的原型，使用关系数据库系统作为后端。尽管通用数据库系统在处理数组数据和数值计算方面存在开销和不足，但RIOT-DB在许多大数据场景中的性能明显优于R，这要归功于一套无缝集成到R中的高级互操作优化。虽然RIOT中的许多技术都受到数据库的启发（对于RIOT-DB来说，是由数据库系统实现的），但RIOT用户与数据库相关的任何东西都是绝缘的。与以前需要用户学习新语言并重写程序以与数据库接口的方法相比，我们相信RIOT将更容易被大多数R用户采用。
2009-09-09 cs.DB
The Revolution In Database System Architecture
数据库系统架构正在经历革命性的变化。通过将程序设计语言与数据库系统相结合，算法和数据正在得到统一。这给出了一个可扩展的对象关系系统，其中非过程关系运算符操作对象集。与此相结合，每个DBMS现在都是一个Web服务。这对我们如何构建应用程序有着巨大的影响。DBMS现在是对象容器。对象是要添加的第一个对象。这些队列是事务处理和工作流应用程序的基础。未来的工作流系统很可能建立在这个核心之上。数据立方体和在线分析处理现在已经融入到大多数DBMS中。除此之外，DBMS还有一个数据采掘和机器学习算法的框架。决策树、贝叶斯网、聚类和时间序列分析都内置在内置的中;可以添加新的算法。文本、时间和空间数据访问方法以及它们的概率推理已经被添加到数据库系统中。允许近似和概率的答案是必不可少的许多应用程序。许多人认为XML和XQuery将成为主要的数据结构和访问模式。数据库系统必须适应这种观点，这些变化要求采用更加动态的查询优化策略。智能正在向网络的外围移动。每个磁盘和每个传感器都将是一台合格的数据库机器。关系代数是一种方便的方法来编程这些系统。数据库系统现在被期望能够自我管理、自我修复和始终保持运行。
2004-08-14 cs.DB
Inductive Logic Programming in Databases: from Datalog to DL+log
Università degli Studi di Bari（巴里大学）
在本文中，我们解决了一个问题，已经引起了数据库社区的注意，随着语义Web的出现，即本体论（和它们所传达的语义）如何帮助解决典型的数据库问题的问题，通过更好地了解KR方面相关的数据库。特别是，我们调查这个问题，从ILP的角度考虑两个数据库的问题，（i）的定义的意见和（ii）的定义的约束，为数据库的模式表示也通过本体。两者都可以重新表述为ILP问题，并可以受益于KR框架DL+log的表达和演绎能力。我们通过实例说明了应用场景。关键词：归纳逻辑程序设计，关系数据库，本体，描述逻辑，混合知识表示和推理系统。逻辑程序设计理论与实践（Theory and Practice of Logic Programming，TPLP）
2010-03-12 cs.AI cs.DB cs.LG
Right-Adjoints for Datalog Programs, and Homomorphism Dualities over Restricted Classes
一个数据库程序可以被看作是一个函子的语法规范，从一个模式上的数据库实例到另一个模式上的数据库实例。对于$\exists$数据库，这一点更普遍。我们建立了大类的Datasheet和$\exists$ Datasheet程序，相应的函子承认一个广义右伴随。我们采用这些结果，以获得新的见解的存在，和方法构建，同态对偶限制类的实例。我们还得出了新的结果，唯一表征数据库查询的数据示例的存在。
2023-02-13 cs.DB cs.LO
Space Program Language (SPL/SQL) for the Relational Approach of the Spatial Databases
在这个项目中，我们提出了一个语法，统一的空间数据库的设计和开发。为了使它，我们结合了名义和空间信息，前者是由关系模型和后者由同一模型的修改表示。该修改允许表示空间数据结构（如四叉树、八叉树等）。in a integrated综合way.这种语法很重要，因为有了它，我们可以创建工具来构建结合空间-名称特征的系统，如地理信息系统（GIS）、超媒体系统、计算机辅助设计系统（CAD）等
2007-03-16 cs.CG cs.DB
Actor-Relational Database Systems: A Manifesto
交互式数据密集型应用在金融、Web应用、移动计算和物联网等领域中变得越来越普遍。这些应用程序越来越多地部署在复杂的并行和分布式硬件基础设施中。随着软件和硬件环境的日益多样化，编程模型和系统面临着压力，使开发人员能够设计模块化，可扩展，高效和一致的数据密集型应用程序。为了应对这一挑战，最近的研究提倡演员编程模型和数据库管理的整合。这种集成有望帮助开发人员构建逻辑上分布式的微应用程序，以适应现代硬件的发展趋势，而不是现有的方法，以优化单片应用程序。为了实现这一目标，在本文中，我们分析，使情况下，并提出了一个广阔的视野演员-关系数据库系统。我们认为，为什么今天的时机已经成熟，以检查这个新兴的系统范式所提供的研究机会。基于此讨论，我们提出了设计原则以及候选功能集，以帮助具体化这样的系统的愿景。为了说明所提出的功能集的有用性，并激发对这类系统的需求，我们展示了一个详细的案例研究，该案例研究的灵感来自一个具有自助结账功能的智能超市应用程序，以及现代硬件上的性能优势的证据。
2018-09-10 cs.DB
Scalable Package Queries in Relational Database Systems
传统的数据库查询遵循一个简单的模型：它们定义结果中的每个元组必须满足的约束。该模型在计算上是高效的，因为数据库系统可以单独评估每个元组上的查询条件。然而，许多实际的现实问题需要一个结果元组的集合来共同满足约束，而不是单独满足约束。在本文中，我们提出了包查询，一个新的查询模型，扩展了传统的数据库查询处理复杂的约束和偏好的答案集。我们开发了一个成熟的包查询系统，实现了传统的数据库引擎之上。我们的工作做出了一些贡献。首先，我们设计了PaQL，一个基于SQL的查询语言，支持包查询的声明性规范。我们证明了PaQL是至少作为整数线性规划的表达，因此，评估包查询是一般NP-难。其次，我们提出了一个基本的评估策略，结合数据库和约束优化求解器的能力，以获得解决方案包查询。我们的方法的核心是一组转换规则，将包查询转换为整数线性规划。第三，我们引入了一个离线的数据分区策略，允许查询评估规模大的数据大小。第四，我们介绍SketchRefine，一个可扩展的软件包评估算法，具有很强的近似保证（$(1 \pmε)^6$因子近似）。最后，我们提出了广泛的实验在现实世界和基准数据。结果表明，SketchRefine在获得高质量的包结果方面是有效的，并且在大型数据集上实现了比直接使用ILP求解器快一个数量级的运行时性能。
2015-12-16 cs.DB
Experimenting with recursive queries in database and logic programming systems
Università della Calabria（卡拉布里亚大学）
本文考虑了大量（可能是分布式的）数据的推理问题。目前，现有的建议显示出一些局限性：{ \em（i）}由于推理通常在主存中进行的事实，可以同时处理的数据的量是有限的; { \em（ii）}与外部的交互（和独立的）DBMS不是微不足道的，在某些情况下，根本不允许;{ \em（iii）}当前实现的效率对于它们在涉及大量数据的复杂推理任务中的利用仍然是不够的。本文提供了在这种情况下的贡献，它提出了一个新的系统，称为DLV $^{DB}$，旨在解决这些问题。此外，本文报告了一个彻底的实验分析的结果，我们已经进行了比较我们的系统与几个国家的最先进的系统（包括逻辑和数据库）的一些经典的演绎问题;其他测试系统是：LDL++，XSB，Smodels和三个顶级的商业DBMS。DLV $^{DB}$在递归查询上的性能甚至明显优于商业数据库系统。逻辑程序设计理论与实践（Theory and Practice of Logic Programming，TPLP）
2007-04-24 cs.AI cs.DB
Semantics and Evaluation of Top-k Queries in Probabilistic Databases
在这里，我们研究的基本问题，在概率数据库中的top-k查询评价。我们认为简单的概率数据库中的概率与个别元组，和一般的概率数据库中，另外，元组之间的排他性关系可以表示。在这方面的其他最近的研究相比，我们不限于内射评分功能。我们制定了三个直观的假设，在概率数据库中的top-k查询的语义应该满足，并引入了一个新的语义，全球Topk，满足这些假设在很大程度上。我们还展示了如何在Global-Topk语义下评估查询。对于简单的数据库，我们设计基于动态编程的算法，对于一般的数据库，我们显示多项式时间减少到简单的情况下。例如，我们证明，对于一个固定的k的前k查询评估的时间复杂度是低的线性，假设概率数据库是简单的，评分功能是单射的。
2009-06-08 cs.DB
Facilitating Digital Agriculture with Simple Databases
本文面向电子表格技能有限的农业从业者，提供开源 Airtable 数据库模板与工作坊，以简单表单生成整洁可导出的运营数据，推动数字农业教育与实践。
2023-12-11 cs.DB
A Script Language for Data Integration in Database
本文设计了一种脚本语言，通过计算公式将原始数据转换为目标数据。脚本语言可以翻译成相应的SQL语言，计算最终由第一类动态SQL实现。脚本语言对数据库中的表进行插入、更新、删除、并、交、减等操作，脚本语言通过文本文件编辑，可以方便地修改文本文件中的计算公式，以应对计算公式发生变化的情况。所以你只需要修改脚本语言的文本，而不需要改变已经编译的程序。
2003-01-13 cs.DB
A Unifying Perspective on Succinct Data Representations
本文从未命名数据库视角定义因子分解表示，揭示其与命名表示、等长语言上下文无关文法及路径多重集表示的联系，统一了多种简洁数据表示。
2024-12-06 cs.DB cs.FL
Answer-Set Programs for Repair Updates and Counterfactual Interventions
Skema Business School（SKEMA商学院）
我们简要地描述-主要是通过非常简单的例子-不同种类的答案集程序的注释，已提出指定：数据库修复和一致的查询回答;保密视图和查询评估与他们;反事实的干预数据库中的因果关系;和反事实为基础的解释，在机器学习。
2022-09-25 cs.AI cs.DB cs.LO
Relational Expressions for Data Transformation and Computation
针对数据转换与计算编程模型分离的问题，研究提出将完全关系引入关系数据库，结合约束编程成果，以统一的关系模型实现二者的统一范式、代码复用与高效执行。
2023-09-20 cs.DB cs.PL
Cheetah: Accelerating Database Queries with Switch Pruning
现代数据库系统正变得越来越分布式，并努力减少大量数据的查询完成时间。在本文中，我们利用网络中的可编程交换机部分卸载查询计算的交换机。虽然交换机提供了高性能，但它们具有资源和编程限制，这使得实现不同的查询变得困难。为了适应这些约束，我们引入了数据\emph{pruning}的概念--过滤掉保证不影响输出的条目。然后，数据库系统运行相同的查询，但对修剪的数据，这大大减少了处理时间。我们提出了修剪算法的各种查询。我们在赤脚Tofino交换机和Spark上实现了我们的系统Cheetah。我们对多个工作负载的评估显示，与Spark相比，$40 - 200\%$在查询完成时间方面有所改善。
2020-04-26 cs.DB cs.NI
Taming Primary Key Violations to Query Large Inconsistent Data
University of Calabria（卡拉布里亚大学）
违反主键码约束的数据库一致性查询应答是数据库研究中的一个经典难题，传统上一直用逻辑程序设计来解决。然而，现有的基于逻辑的解决方案的适用性仅限于中等大小的数据集。本文提出了一种新的分解和修剪策略，减少，在多项式时间内，计算一致的答案的数据库上的连接查询受主键码约束的一组较小的问题，可以独立解决。新的策略是自然建模和实现使用答案集编程（ASP）。从数据库世界的基准上运行的实验证明了我们的ASP为基础的方法的有效性和效率，也对大型数据集。出现在逻辑编程理论与实践（TPLP），ICLP 2015会议记录。
2015-07-22 cs.AI cs.DB
Verifying Equivalence of Database-Driven Applications
本文讨论的问题，验证一对程序之间的等价性，操作数据库与不同的模式。这个问题在Web应用程序的上下文中尤其重要，因为Web应用程序通常会出于性能或可维护性的原因进行数据库重构。虽然Web应用程序在模式迁移之前和之后应该具有相同的外部可观察行为，但没有现有的工具可以证明这些程序的等效性。本文采取了第一步解决这个问题的形式化的等价性和细化检查问题的数据库驱动的应用程序。我们还提出了一个证明方法的基础上的概念的互模拟不变量的关系代数更新，并描述了一种技术，用于合成这种互模拟不变量。我们已经实现了所提出的技术，在一个名为中介的工具，用于验证我们的中间语言编写的数据库驱动的应用程序之间的等价性，并评估我们的工具从教科书和现实世界的Web应用程序中提取的21个基准。我们的研究结果表明，所提出的方法可以成功地验证这些基准中的20个。
2017-10-20 cs.DB cs.LO
Type- and Content-Driven Synthesis of SQL Queries from Natural Language
本文提出了一种从自然语言自动合成SQL查询的新技术。我们的技术是完全自动化的，适用于任何数据库，而不需要额外的定制，也不需要用户知道底层的数据库模式。我们的方法通过结合自然语言处理、程序合成和自动程序修复来实现这些目标。给定用户的英文描述，我们的技术首先使用语义解析来生成查询草图，随后使用类型导向的程序合成完成查询草图，并使用数据库内容分配置信度分数。然而，由于用户的描述可能无法准确地反映实际的数据库模式，我们的方法也执行故障定位和修复草图的错误部分。重复该合成-修复循环，直到算法推断出具有足够高的置信度分数的查询。我们已经实现了所提出的技术在一个工具称为Sqlizer和评估它在三个不同的数据库。我们的实验表明，在接近90%的情况下，所需的查询是排名前5名的候选人。
2017-02-03 cs.DB cs.PL
Mapping Data to Ontologies with Exceptions Using Answer Set Programming
University of Oslo（奥斯陆大学）
在基于本体的数据访问中，数据库通过从数据库上的查询到本体上的查询的映射连接到本体。在本文中，我们考虑从关系数据库映射到一阶本体，并定义了一个基于ASP的框架GLAV映射与查询的本体中的映射规则机构。我们表明，这种类型的映射可以用来表达约束和例外，以及简洁地表示OBDA映射是一个强大的机制。我们给出了一个勇敢的推理算法，在这种情况下，并表明，这个问题具有相同的数据复杂性ASP（NP-完全），或者它至少是硬的本体查询检查蕴涵的复杂性。此外，我们表明，本体与UCQ-查询存在一个自然的减少映射程序到\exists -ASP，扩展ASP与存在的变量，本身承认一个自然的减少ASP。
2016-07-07 cs.AI cs.DB
Second-Order Specifications and Quantifier Elimination for Consistent Query Answering in Databases
Millennium Institute for Foundational Research on Data（千禧数据基础研究所）
来自可能不一致的数据库的查询的一致答案是从数据库的每个可能的修复中同时检索的答案。修复是与原始不一致实例差异最小的一致实例。以前已经表明，数据库修复可以被指定为一个析取逻辑程序的稳定模型。在本文中，我们展示了如何使用修复程序转换问题的一致性查询回答问题的推理w.r.t.用二阶谓词逻辑写成的理论。它还研究了如何一阶理论，而不是通过应用二阶量词消去技术。
2021-10-18 cs.AI cs.DB cs.LO
A Direct Symbolic Execution of SQL Code for Testing of Data-Oriented Applications
符号执行是一种能够自动生成测试输入（和输出）的技术，它在要测试的程序中执行一组执行路径。如果路径覆盖了被测代码的足够部分，则测试数据提供了程序实际行为的代表性视图，这尤其使得能够检测错误和纠正故障。关系数据库在软件中无处不在，但操作它们的代码片段的符号执行仍然是一个不小的问题，特别是因为这种数据库的复杂结构和SQL语句的复杂行为。在这项工作中，我们定义了一个直接的符号执行数据库操作代码，并将其与一个更传统的符号执行正常的程序代码。数据库表由关系符号表示，SQL语句由这些符号上的关系约束表示，符号表示程序的正常变量。基于这些原则的算法的符号执行的Java方法，实现业务用例的读写关系数据库，后者受到数据完整性约束。该算法被集成在一个测试生成工具，并在示例代码进行了实验。工具生成的约束的目标语言是SMT-Lib标准，使用的求解器是Microsoft Z3。结果表明，该方法能够在合理的时间内生成有意义的测试数据，包括有效的数据库内容。特别是，Z3求解器被证明是更可扩展的比合金求解器，在我们以前的工作中使用，解决关系约束。
2015-01-21 cs.DB cs.SE
Compiling Linear Datalog to SQL for Program Analysis
TU Darmstadt（达姆施塔特工业大学）；University of Edinburgh（爱丁堡大学）；EPFL（洛桑联邦理工学院）；RelationalAI（关系人工智能）
本文提出将线性 Datalog 程序编译为递归 SQL 的框架，通过中间语言 Midlog 和函数依赖恢复，使现有数据库引擎高效执行程序分析，在 Umbra 上比 Soufflé 快一个数量级。
2026-09-09 cs.DB cs.PL
Querying in the Age of Graph Databases and Knowledge Graphs
Universidad Católica（智利天主教大学）；IMFD（IMFD（智利数学与计算机科学研究所））；Universidad de Chile（智利大学）
图表已经成为我们所知的表示知识的最佳方式。计算社区已经研究并开发了通过数字技术来管理图形的支持。图形数据库和知识图谱表面作为最成功的解决方案，这一计划。本文档的目标是提供这些开发的基础数据管理任务的概念图，特别关注数据模型和图形的查询语言。
2021-06-25 cs.AI cs.DB
Automatic Optimization for MapReduce Programs
MapReduce分布式编程框架已经变得流行，尽管有证据表明当前的实现效率低下，需要比传统的关系数据库更多的硬件来完成类似的任务。MapReduce作业适用于许多传统的数据库查询优化（用于选择的B+树，用于投影的列存储风格技术等），但现有系统不应用它们，主要是因为自由格式的用户代码掩盖了正在执行的真实数据操作。例如，SQL中的选择很容易检测到，但MapReduce程序中的选择与许多其他程序逻辑一起嵌入Java代码中。我们可以要求程序员提供有关程序数据语义的明确提示，但MapReduce的吸引力之一恰恰是它不要求用户提供此类信息。本文介绍了Mandatory，它自动分析MapReduce程序并应用适当的数据感知优化，因此根本不需要程序员的额外帮助。我们表明，Mandarin在一系列数据操作中成功地检测到了优化机会，并且在以前编写的MapReduce程序上，它的速度提高了1，121%。
2011-04-16 cs.DB cs.DC
Probabilistic Search for Structured Data via Probabilistic Programming and Nonparametric Bayes
Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
数据库分布广泛，但提取相关数据可能很困难。在没有大量领域知识的情况下，多变量搜索查询通常返回稀疏或无信息的结果。提出了一种基于概率规划和非参数贝叶斯的结构化数据搜索方法。用户使用概率语言指定查询，该语言将标准SQL数据库搜索操作符与称为预测相关性的信息理论排名功能相结合。预测相关性可以通过基于来自CrossCat的后验样本的快速稀疏矩阵算法来计算，CrossCat是用于高维、异质类型数据表的非参数贝叶斯模型。其结果是一个灵活的搜索技术，适用于广泛的一类信息检索问题，我们集成到贝叶斯数据库，概率数据分析的概率编程平台。本文展示了美国大学数据库，全球公共卫生宏观经济指标和经典汽车的应用程序。我们发现，人类评估者通常更喜欢概率搜索的结果，而不是标准基线的结果。
2017-04-04 cs.AI cs.DB cs.LG
Performance Comparison of Persistence Frameworks
软件开发过程中最重要和最复杂的组件之一是数据库。当相互作用的组件的“方向”不同时，复杂性增加。持久性框架以最自然的形式将程序数据移入或移出永久数据存储（数据库）。因此，持久性框架管理数据库以及数据库和对象之间的映射。本文比较了两个持久化框架的性能？Hibernate和iBatis？使用银行数据库的SQLMaps。这两个工具在单用户和多用户环境中的性能进行评估。
2007-10-07 cs.DB cs.IR
Achieving 100,000,000 database inserts per second using Accumulo and D4M
Apache Accumulo数据库是一个开源的宽松一致性数据库，广泛用于政府应用程序。Accumulo旨在为非结构化数据提供高性能，例如网络数据图。本文使用Graph500基准测试的数据测试了Accumulo的性能。动态分布式维度数据模型（D4M）软件用于在运行MIT SuperCloud软件堆栈的216节点集群上实现基准测试。达到了每秒超过100，000，000次数据库插入的峰值性能，这比之前发布的任何其他数据库的最高值大100倍。性能随接收客户端的数量、数据库服务器的数量和数据大小线性扩展。性能是通过采用几种超级计算技术来实现的：分布式阵列、区域分解、自适应负载均衡和单程序多数据编程。
2014-06-19 astro-ph.IM cs.CE cs.DB
Neuro-Relational Programs: Unifying Queries and Neural Computation over Structured Data
ILLC, University of Amsterdam（伊拉斯谟罗素学院，阿姆斯特丹大学）；Leipzig University（莱比锡大学）；ScaDS.AI Center（ScaDS.AI研究中心）；Technion（技术学院）；RelationalAI（关系AI）
提出神经关系程序（NRP），一种扩展Datalog规则的声明式查询语言，通过嵌入操作融合关系推理与可学习神经组件，实现关系数据上的通用神经计算。
2026-10-16 cs.CC cs.DB cs.LG
A Typeful Integration of SQL into Curry
我们提出了一个扩展的声明性程序设计语言咖喱，以支持通过SQL访问存储在关系数据库中的数据。由于Curry是静态类型的，因此我们对SQL集成的重点是类型安全。我们的扩展尊重Curry的类型系统，从而避免了由于不良类型数据而导致的运行时错误。这是通过在编译时预处理SQL语句并将其转换为类型安全的数据库访问操作来实现的。因此，Curry系统的类型检查器可以在编译时发现SQL语句中的类型错误。为了生成适当类型的访问操作，预处理器使用描述关系数据结构的实体关系（ER）模型。除了标准SQL之外，Curry中嵌入的SQL语句还可以包括程序表达式以及ER模型中指定的关系。后一个特性对于避免容易出错的外键使用非常有用。因此，我们的SQL集成支持对Curry程序中数据库的高级和类型安全访问。
2017-01-03 cs.DB cs.PL
Beyond Equi-joins: Ranking, Enumeration and Factorization
我们研究θ-连接一般和连接谓词与合取和析取的不平等，特别是，重点排名枚举的答案是递增返回的顺序由给定的排名功能。我们的方法实现了强大的时间和空间复杂度的属性：$n$表示数据库中的元组的数量，我们保证非循环的全连接查询与不等式条件，对于每个值的$k$，$k$排名靠前的答案返回$\mathcal{O}(n \operatorname{polylog} n + k \log k)$时间。这在$\mathcal{O}(n + k \log k)$的多对数因子内，即，最为人所知的等价连接的复杂性，甚至是$\mathcal{O}(n+k)$的复杂性，即，查看输入并以任何顺序返回$k$答案所需的时间。我们的保证扩展到连接查询的选择和许多类型的投影（即那些所谓的“自由连接”查询和那些使用包语义）。值得注意的是，对于$\ell$关系的连接，即使连接结果的数量为$n^\ell$，它们也成立。的关键成分是一种新的$\mathcal{O}(n \operatorname{polylog} n)$ -大小因式分解表示的查询输出，这是构建在一个给定的查询和数据库的飞行。除了提供第一个非平凡的理论保证超越equi-joins，我们在实验研究中表明，我们的排名枚举方法也是内存效率和速度在实践中，击败国家的最先进的数据库系统的运行时间的数量级。
2021-08-30 cs.DB cs.DS
Play by the Type Rules: Inferring Constraints for LLM Functions in Declarative Programs
Capital One
本研究针对声明式查询语言中LLM函数的类型约束问题，提出高效强制良好类型性的解决方案，在多跳问答数据集上实现7%准确率提升和53%延迟降低。
2025-09-24 cs.AI cs.CL cs.DB
Rewriting Ontological Queries into Small Nonrecursive Datalog Programs
University of Oxford（牛津大学）；TU Dortmund（多特蒙德工业大学）
我们考虑本体数据库访问的设置，其中Abox是以关系数据库D的形式给出的，并且其中布尔合取查询q必须针对D对DL-Lite或Linear Datasheet +/-中制定的Tbox T取模进行评估。众所周知，（T，q）可以重写为等价的非递归Datasheet程序P，该程序P可以直接在D上求值。但是，对于线性数据库？或者对于允许角色包含的DL-Lite版本，到目前为止描述的重写方法导致非递归的数据库程序P的大小与T和q的联合大小成指数关系。这就产生了一个有趣的问题，即这种重写是否一定需要指数大小。本文证明了将（T，q）转化为多项式大小的等价非递归Datasheet程序P是可能的。
2011-07-23 cs.AI cs.DB cs.LO
Galvanalyser: A Battery Test Database
电池的性能和寿命测试需要相当大的努力和昂贵的专业设备。市场上有各种恒电位仪和电池测试仪，但它们之间的数据交换和数据存储没有标准化。为了解决这个问题，我们提出了Galvanalyser，这是一个电池测试数据库，旨在管理整理，管理和访问多个不同电池测试仪产生的数据的日益增长的挑战。校对由客户端应用程序“Harvester”管理，它将新数据推送到服务器上的PostgreSQL数据库。数据访问有两种方式：首先，Web应用程序允许在浏览器中搜索和查看数据，并可以选择绘制数据;其次，Python应用程序编程接口（API）可以直接连接到数据库并将请求的数据集拉入Python。我们希望不久之后能够公开提供Galvanalyser。如果您想测试系统，请联系我们以获得抢先体验。
2020-10-28 cs.DB cs.SY eess.SY
