Boolean Tensor Decomposition for Conjunctive Queries with Negation
我们提出了一个算法，回答与否定的连接查询，其中否定关系有界度。它的数据复杂性匹配的最知名的算法的积极的子查询的输入查询，并表示在分数超树宽度和子模块宽度。查询的复杂性取决于否定子查询的结构;一般来说，它在否定关系中出现的连接变量的数量上是指数级的，但对于几类查询，它会变成多项式。该算法依赖于几个贡献。我们将展示如何重写查询否定的有界度关系到等价的合取查询与不全相等（NAE）的谓词，这是一个多维的模拟不平等（不平等）。然后，我们将已知的颜色编码技术推广到NAE谓词的连词，并通过NAE谓词的连词的布尔张量分解来解释它。这种分解可以通过一个可以有效去随机化的概率构造来实现。
2019-01-28 cs.DB cs.DM math.CO
The Fine-Grained Complexity of Boolean Conjunctive Queries and Sum-Product Problems
本文研究布尔连接查询及半环和积问题的细粒度复杂度，通过图嵌入超图归约建立紧下界，并引入团嵌入幂概念，证明其小于子模宽度且可计算。
2023-05-10 cs.CC cs.DB
Constant delay enumeration with FPT-preprocessing for conjunctive queries of bounded submodular width
Marx（STOC~2010，J.~ ACM 2013）引入了合取查询（CQ）的子模宽度的概念，并表明对于任何具有有界子模宽度的布尔CQ类$Φ$，所有有限结构类上的$Φ$的模型检查问题是固定参数可处理的（FPT）。请注意，对于非布尔查询，查询结果的大小可能太大，无法在FPT时间内完全计算。我们调查的自由连接的子模块的宽度和概括马克思的结果，非布尔查询如下：对于每一类$Φ$的CQ有界自由连接的子模块的宽度，FPT预处理时间内，我们可以建立一个数据结构，允许枚举，没有重复和不断延迟，所有元组的查询结果。我们的证明建立在马克思的分裂例程，将查询结果分解为结果的联合;但我们必须解决额外的技术困难，以确保这些可以有效地枚举。
2020-03-02 cs.DB cs.LO
Lower Bounds for Conjunctive Query Evaluation
本教程综述了不同设置下合取查询评估的复杂性下界，利用复杂性理论新假设证明已知算法在多种情况下难以改进。
2025-06-21 cs.CC cs.DB
Corrigendum to "Counting Database Repairs that Satisfy Conjunctive Queries with Self-Joins"
[Maslowski and Wijsen，ICDT，2014]中的辅助引理7是错误的。该引理用于（且仅用于）同一篇论文的定理3的证明。在本勘误中，我们对后一个定理提供了一个新的证明。
2019-03-29 cs.DB
Tractability Beyond $β$-Acyclicity for Conjunctive Queries with Negation
许多基本的数据库和推理问题被认为是NP-困难的，但在基本超图结构是$β$ -非循环的情况下是容易处理的。尽管许多这些问题的重要性，一直没有成功地推广这些结果超越非周期性。在本文中，我们接受这个挑战，并提出了巢集宽度，一个新的推广超图$β$ -无环性。我们证明了巢集宽度具有理想的性能和算法的意义。特别是，评估布尔合取查询与否定是听话的类有界嵌套集宽度。此外，命题的可满足性是固定参数听话时，套集宽度参数。
2021-06-16 cs.DB
Partition Constraints for Conjunctive Queries: Bounds and Worst-Case Optimal Joins
本文提出分区约束这一新统计信息，通过将关系划分为具有更紧度约束的子关系来捕捉潜在结构，从而改进合取查询的基数界限和最坏情况最优连接算法。
2025-01-10 cs.DB
Conjunctive Queries With Self-Joins, Towards a Fine-Grained Complexity Analysis
尽管查询评估是数据库中的一项基本任务，但根据其细粒度复杂性对合取查询进行的已知分类仅适用于没有自连接的查询。我们研究了自连接如何影响枚举的复杂性，其目的是建立在已知的结果，以实现一般的分类。我们这样做，通过检查两个已知的二分法的扩展：一个相对于线性延迟，一个相对于线性预处理后的恒定延迟。由于这是一个复杂的调查，本文的结构作为一个例子驱动的讨论，启动这一分析。我们展示了依赖于自连接的枚举算法，以有效地评估查询，否则无法回答相同的保证。由于这些额外的易处理的情况下，硬度证明是更复杂的自连接的情况下。我们将展示如何利用一个已知的标记技术来证明硬度的查询与自连接。我们的研究提供了易处理的充分条件和必要条件，并解决了低元查询和循环核查询的情况。然而，许多案件仍然悬而未决。
2022-12-09 cs.DB
The Fine Classification of Conjunctive Queries and Parameterized Logarithmic Space Complexity
我们从参数化复杂性的角度对合取查询计算的复杂性进行了一个基本的研究。我们根据问题的复杂性对布尔合取查询集进行分类。以前的工作表明，一组合取查询是固定参数易处理的，正是当一组等价于一组查询有界树宽。我们提出了一个很好的分类查询集参数化对数空间减少。我们表明，在有界树宽制度，有三个复杂度，并确定查询集的程度有界的路径宽度和有界树深度的属性。我们还通过对数空间机器刻画和完备问题研究了两个更高的度。我们的工作产生了一个显着丰富的角度对合取查询的复杂性，并在同一时间，提出了新的途径，参数化的复杂性的研究。
2013-06-25 cs.CC cs.DB cs.LO
New Results for the Complexity of Resilience for Binary Conjunctive Queries with Self-Joins
布尔查询的弹性是为了使查询为假而需要从输入表中删除的元组的最小数量。这个问题的解决方案立即转化为一个解决方案，更广泛地了解删除传播与源端的影响。在本文中，我们给出了几个新的结果的硬度的弹性问题的$\textit{binary conjunctive queries with self-joins}$（即与关系的最大arity 2的合取查询）与一个重复的关系。与自连接自由情况不同，三元组的概念不足以完全表征弹性的复杂性。我们确定了新的结构特性，即链，汇合和排列，导致各种$NP$硬度的结果。我们也给了新的涉及约简网络流，以显示某些情况下是在$P$。总的来说，当一个关系最多重复2次时，我们给出了限制设置的二分法结果，并且我们涵盖了3的许多情况。虽然受到限制，我们的研究结果提供了重要的见解的问题，我们希望可以帮助解决一般情况下，所有的合取查询与自连接在未来的自连接。
2020-06-15 cs.CC cs.DB
Enumeration Algorithms for Conjunctive Queries with Projection
研究带投影的星型和路径合取查询的高效枚举问题，提出通过交织预计算输出与连接处理来保证延迟的算法，改进了现有结果并应用于布尔矩阵乘法。
2025-09-11 cs.DB cs.DS
Tractable Circuits in Database Theory
本文综述了数据库理论如何运用知识编译中的易处理电路类来解决查询评估任务，重点探讨了布尔溯源在聚合任务中的应用，以及查询答案的电路表示在枚举任务中的应用。
2024-08-25 cs.DB
Minimally Factorizing the Provenance of Self-join Free Conjunctive Queries
该研究针对无自连接合取查询溯源的最小因式分解问题，证明其为NP完全问题，识别出更多多项式时间可解的查询类，并提出ILP精确算法和MFMC近似算法，二者均覆盖已知易处理情况且可求解难例。
2024-05-14 cs.DB
Answering Conjunctive Queries under Updates
我们考虑的任务是枚举和计数的$k$ -ary合取查询对关系数据库，可以通过插入或删除元组更新的答案。我们展示了一个新的概念，q-层次合取查询，并表明这些可以有效地保持在以下意义上。在线性时间预处理阶段，我们可以建立一个数据结构，使查询结果的常数延迟枚举;当数据库更新时，我们可以更新数据结构，并在常数时间内重新启动枚举阶段。对于自连接自由合取查询的特殊情况，我们得到一个二分法：如果查询不是q-层次的，那么查询枚举与次线性$^\ast$延迟和次线性更新时间（和任意预处理时间）是不可能的。为了回答布尔合取查询和更一般的问题，计数的解决方案的k元查询，我们得到完整的二分法：如果查询的同态核心是q-层次，那么查询结果的大小可以计算在线性时间和保持恒定的更新时间。否则，查询结果的大小不能保持次线性更新时间。我们所有的下界都依赖于OMv猜想，这是一个关于在线矩阵向量乘法的难度的猜想，最近出现在细粒度复杂性领域，以解决动态问题的难度。计数问题的下限还依赖于正交向量猜想，这反过来又隐含着强指数时间假设。$^\ast)$次线性是指某些$\varepsilon>0$的$O(n^{1-\varepsilon})$，其中$n$是当前数据库活动域的大小。
2017-02-21 cs.DB cs.DS cs.LO
Enumeration and updates for conjunctive linear algebra queries through expressibility
UHasselt（哈瑟尔特大学）；PUC Chile（智利天主教 Pontificia 大学）
本文通过可表达性研究线性代数程序与联合一阶逻辑片段的关系，确定其在预处理后可实现常数延迟枚举和常数时间更新的特性。
2025-12-30 cs.CC cs.DB cs.DS
Consistent Query Answering for Primary Keys and Conjunctive Queries with Counting
本文研究带计数的一致性查询应答，定义新语法类C_parsimony，证明其恰好包含所有允许简约计数的无自连接合取查询，否定了C_forest的完备性。
2024-02-09 cs.DB
Tractable Orders for Direct Access to Ranked Answers of Conjunctive Queries
我们研究的问题时，我们可以提供直接存取的第k个答案的合取查询（CQ）根据指定的顺序在时间对数的数据库的大小的答案，以下的预处理步骤，构建一个数据结构在时间上准线性的数据库大小。具体来说，我们着手识别易处理的答案排序的挑战，也就是说，这些订单，允许这样的复杂性保证。为了更好地理解手头的计算挑战，我们还研究了更温和的任务，即只提供对单个答案的访问（即，在给定位置找到答案），我们称之为选择问题的任务，并询问何时可以在准线性时间内执行。我们还探讨了什么时候选择确实比排名直接存取更容易的问题。我们从字典顺序开始。对于这两个问题中的每一个，我们给出了一个可判定的表征（在传统的复杂性假设下）的类听话的字典序的每一个CQ没有自连接。然后，我们继续更一般的订单的属性权重的总和，并建立相应的可判定的特征，为每一个的两个问题，没有自连接的易处理的CQ。最后，我们探讨的问题时，满意度的功能性的可追溯性（FD），可以利用，并建立相应的推广我们的每一组一元FD的特征。
2022-11-28 cs.DB cs.DS
Uniform Reliability of Self-Join-Free Conjunctive Queries
本文研究无自连接合取查询的一致可靠性计数问题，证明分层性既是多项式时间可解性的充分条件也是必要条件，并将已知二分法推广至元组概率由关系决定的受限情形。
2022-11-08 cs.DB
Fine-Grained Dichotomies for Conjunctive Queries with Minimum or Maximum
本研究探究带最小/最大值排序的合取查询直接访问的细粒度复杂度，利用开发的工具分析排序枚举、计数、谓词消除等相关任务，为无自连接合取查询建立完整二分法，识别近乎理想时间可解的情形。
2025-10-22 cs.DB cs.DS
Parallel-Correctness and Containment for Conjunctive Queries with Union and Negation
单轮多路连接算法首先在许多服务器上重新洗牌数据，然后以并行和无通信的方式评估手头的查询。一个关键的问题是，一个给定的分配策略的洗牌是足够的计算一个给定的查询，也被称为并行正确性。本文扩展了并行正确性及其组成部分，并行可靠性和并行完整性的复杂性的研究，工会的合取查询和不否定。作为一个副产品，它示出的合取查询与否定的包含问题是coNEXPTIME完全的。
2015-12-19 cs.DB
Jaguar: A Primal Algorithm for Conjunctive Query Evaluation in Submodular-Width Time
RelationalAI；King’s College London（伦敦国王学院）
本文提出一种新的联合查询评估算法Jaguar，其在子模宽度时间内实现高效查询处理，且算法描述和分析比PANDA更简洁。
2026-04-06 cs.CC cs.DB
Output-sensitive Conjunctive Query Evaluation
本文提出一种输出敏感的无环合取查询求值算法，通过推广Yannakakis算法在多项式因子意义上改进运行时间，不依赖快速矩阵乘法，并给出基于k-团猜想变体的匹配下界，在路径和星形等常见查询上改进了已有最优结果。
2024-10-23 cs.DB
Tractability Frontiers of the Shapley Value for Aggregate Conjunctive Queries
研究聚合合取查询中元组Shapley值的计算复杂度，为min、max、average等聚合函数识别出最大可处理分层CQ类，揭示各聚合函数对应分层CQ从布尔到非布尔查询的不同推广。
2025-09-16 cs.DB
Conjunctive Queries with Theta Joins Under Updates
诸如复合事件识别（CER）和实时分析等现代应用领域需要能够在高更新率下动态刷新查询结果。解决这个问题的传统方法是基于子结果的物化（以避免重新计算）或子结果的重新计算（以避免物化的空间开销）。这两种技术最近被证明是次优的：而不是具体化的结果和子结果，可以维护一个数据结构，支持更新下的有效维护，并可以快速枚举完整的查询输出，以及单次更新下产生的变化。不幸的是，这些数据结构仅针对由等价连接组成的聚合连接查询而开发，限制了它们在诸如CER等领域中的适用性，其中时态连接是常见的。在本文中，我们提出了一种新的方法，用于动态评估查询与多路θ-连接下的更新，有效地避免物化和重新计算的结果，同时支持广泛的应用。要做到这一点，我们推广动态Yannakakis，一个算法，用于动态处理非循环equi-join查询。在串联，和独立的兴趣，我们推广的概念，无环性和自由连接到任意θ-连接，并显示如何计算相应的连接树。我们实例化我们的框架的情况下，θ-连接只由等式和不等式和实验比较我们的算法，以国家的最先进的CER系统，以及增量视图维护引擎。我们的方法始终优于竞争对手的系统，在时间和内存消耗方面都有两个数量级的改进。
2019-05-23 cs.DB
Unbalanced Triangle Detection and Enumeration Hardness for Unions of Conjunctive Queries
本文研究合取查询并集（UCQs）答案的最优时间枚举，发现不平衡三角形检测的计算障碍是分类无自连接UCQs复杂度的关键，并基于3SUM假设证明了部分UCQs的困难性及两个无自连接CQs并集的二分法。
2025-03-26 cs.DB cs.DS
Consistent Query Answering for Primary Keys on Rooted Tree Queries
本文针对根树查询类研究主键约束下一致性查询回答的数据复杂度，证明每个根树查询的 CERTAINTY(q) 必属 FO、NL-hard∩LFP 或 coNP-complete 三类之一且可在多项式时间内判定，并将分类扩展到具有简单主键的更大查询类。
2023-10-30 cs.DB
Optimal Algorithms for Ranked Enumeration of Answers to Full Conjunctive Queries
我们研究排名枚举的联合查询结果，根据非常一般的顺序定义的选择性dioids。我们的主要贡献是一个框架，排名枚举一类动态规划问题，概括了看似不同的问题，已被孤立研究。为此，我们扩展了经典的算法，找到加权图中的k-最短路径。对于完整的合取查询，包括循环查询，我们的方法是最佳的返回顶部结果的时间和结果之间的延迟。这些最优性属性是针对广泛使用的数据复杂性概念推导出来的，它将查询大小视为常数。通过仔细的成本分析，我们能够发现两种无法比拟的枚举方法之间的一个先前未知的权衡：当返回结果的数量很小时，一种具有较低的复杂性，另一种当数量非常大时。我们从理论上和经验上证明了我们的技术优于批处理算法，它产生完整的结果，然后排序它。我们的技术不仅是更快地返回前几个结果，但在某些输入击败批处理算法，即使所有的结果都产生。
2020-09-11 cs.DB cs.DS
A Dichotomy on the Complexity of Consistent Query Answering for Atoms with Simple Keys
研究了主键码违规情况下的一致性查询应答问题。在这种情况下，数据库中的关系违反了关键约束，我们对满足约束的数据库的最大子集感兴趣，我们称之为修复。对于一个布尔查询Q，问题CERTAINTY（Q）询问是否每个这样的修复满足查询或不;问题是已知的，总是在coNP的合取查询。然而，存在可以在多项式时间内解决的查询。已经证明，对于合取查询，CERTAINTY（Q）的复杂性存在二分法：它要么是PTIME，要么是CONP-完全的。在本文中，我们证明了该猜想确实是真实的情况下，合取查询没有自我加入，每个原子作为一个关键字，无论是一个单一的属性（简单的关键字）或所有属性的原子。
2014-01-15 cs.DB
A Characterization of the Complexity of Resilience and Responsibility for Self-join-free Conjunctive Queries
数据管理领域的一些研究重点集中在理解数据中的变化如何影响视图或常设查询的输出。示例应用包括解释查询结果、通过视图传播更新以及匿名化数据集。这些应用程序通常依赖于理解数据库中的干预如何影响查询的输出。这种分析的一个重要方面是从输入表中删除最小数量的元组以使给定的布尔查询为假的问题。我们把这个问题称为“查询的弹性”，并显示其连接到删除传播和因果责任的研究问题。本文研究了无自连接合取查询弹性的复杂性，并对已有的有源副作用和因果责任的删除传播问题的结果做了一些贡献：（1）定义了弹性的概念，并对具有任意函数依赖的无自连接合取查询类给出了一个完全二分法;这种二分法还扩展和推广了先前关于具有源副作用的删除传播的易处理性结果。(2)我们正式弹性和因果责任之间的联系，并表明弹性比责任有更大的一类易处理的查询。(3)我们确定了一个错误，在以前的二分法的因果责任的问题，并提供了一个新的，更简单，更直观的概念的基础上修订的表征。(4)最后，我们以两种方式扩展了因果责任的二分法：（a）我们处理输入表包含函数依赖关系的情况，以及（b）我们计算通过通配符指定的一组元组的责任。
2015-07-02 cs.CC cs.DB
Cross-Model Conjunctive Queries over Relation and Tree-structured Data (Extended)
连接查询是数据库查询中最基本、最核心的一类查询。随着管理和处理海量不同类型数据需求的不断增长，对关系数据和树数据之间的合取查询的研究还很少。在本文中，我们研究了跨模型连接查询（CMCQs）的关系和树结构的数据（XML和JSON）。为了有效地处理具有有界中间结果的CMCQ，我们首先用位置信息对树节点进行编码。利用树节点的原始标签值和编码后的位置值，该算法可以同时连接关系和树数据，避免了大量的中间结果。CMJoin在标签值和编码位置值的总结果方面实现了最坏情况下的最优性。实验结果表明，所提出的技术的效率和可扩展性，以回答一个CMCQ的运行时间和中间结果的大小。
2022-06-09 cs.DB
Answering Conjunctive Queries with Aggregations under Updates
Nanyang Technological University（南洋理工大学）；University of Waterloo（滑铁卢大学）
研究在更新情况下带聚合的合取查询，任意更新下维护难度与布尔半环相当，仅插入更新时边界变化，新类强连接出现。通过适配CROWN框架给出上下界，得到查询和半环参数化二分法，明确聚合增加的难度。
2026-09-15 cs.DB
Consistent Query Answering for Primary Keys in Logspace
我们研究了数据库上可能违反主键码约束的一致性查询应答的复杂性。这种数据库的修复是可以通过删除最小元组集来获得的任何一致数据库。对于每个布尔查询q，CERTAINTY（q）是一个问题，它以数据库作为输入，并询问q是否在每次修复时都计算为true。在[KW 17]中，作者证明了对于每个自连接自由布尔合取查询q，问题CERATAINTY（q）要么在P中，要么是coNP-完全的，并且可以判定这两种情况中的哪一种适用。在本文中，我们锐化这一结果表明，对于每一个自连接的布尔合取查询q，问题CERATAINTY（q）是可表达的对称分层数据或coNP完全。由于对称分层数据集在L中，因此我们得到了L和coNP-完全之间的复杂性理论二分法。另一个具有实际重要性的新发现是，对于所有连接条件都表示外部到主键码的匹配的查询q，CERTAINTY（q）位于二分法的对数空间一侧，这无疑是最常见的连接条件类型。
2018-10-08 cs.CC cs.DB cs.LO
A Trichotomy in the Complexity of Counting Answers to Conjunctive Queries
合取查询是基本的和大量研究的数据库查询;在关系代数中，它们是选择-项目-连接查询。在这篇文章中，我们研究计数的基本问题，给定一个合取查询和一个关系数据库，查询的答案在数据库上的数量。特别是，我们研究了这个问题的复杂性相对于合取查询集。我们提出了一个分割定理，它基本上表明，这个问题的一组合取查询是易处理的，相当于参数化CLIQUE问题，或硬的参数化计数CLIQUE问题;描述这些情况发生的标准是简单地说，在图论条件。
2015-01-21 cs.CC cs.DB cs.LO
Parallel-Correctness and Transferability for Conjunctive Queries
在现代大规模分布式系统中，查询评估的主要成本是通信轮数。出于这个原因，人们对单轮多路连接算法越来越感兴趣，其中数据首先在许多服务器上重新洗牌，然后以并行但无通信的方式进行评估。重新洗牌本身被指定为分配策略。我们引入了一个正确性条件，称为并行正确性，评估查询w.r.t.分配政策。我们研究了合取查询的并行正确性的复杂性以及查询之间的并行正确性的可转移性。我们还调查了某些家庭的分配政策，包括，例如，超立方体分布的可转移性的复杂性。
2015-01-05 cs.DB
Estimating the Cardinality of Conjunctive Queries over RDF Data Using Graph Summarisation
估计基数（即，答案的数量）在RDF系统中是特别困难的：对RDF数据的查询是可导航的，因此往往涉及许多连接。我们提出了一个新的，原则性的基数估计技术的基础上图的总结。我们解释一个RDF图的摘要使用可能的世界语义和形式化的估计问题，计算预期的基数在所有RDF图表示的摘要，我们提出了一个封闭形式的公式计算的期望任意查询。我们还讨论了RDF图摘要的方法。最后，我们的经验表明，我们的基数技术是更准确，更一致的，往往由数量级，比最先进的。
2018-02-16 cs.DB
Generalized Deletion Propagation on Counting Conjunctive Query Answers
我们调查的计算复杂性的源副作用最小化，以消除一个给定数量的元组从一个合取查询的输出。具体地，给定多关系数据库$D$、合取查询$Q$和正整数$k$作为输入，目标是找到要从D中移除的输入元组的最小子集，其将从$Q(D)$中至少消除$k$输出元组。这个问题推广了数据库中的删除传播问题。此外，它还封装了数据分析中使用的聚合查询的干预概念，并使用应用程序解释输出上的有趣观察结果。我们展示了一个二分法的复杂性，这个问题的类的充分的合取查询没有自加入的结构上的$Q$，使问题的多项式时间可解或NP-难的表征。我们证明这个二分法的结果已经给出了一个精确的算法在简单的情况下，我们补充这一点，给出一个近似算法的困难情况下的问题。
2019-07-23 cs.DB
Uniform Reliability for Unbounded Homomorphism-Closed Graph Queries
我们研究了一致查询可靠性问题，即对于一个固定的布尔查询Q，给定一个实例I，有多少个子实例I满足Q。等价地，这是在元组独立的概率数据库上的布尔查询评估的受限情况，其中所有事实必须具有概率1/2。我们专注于图形签名，并在同态下关闭查询。我们表明，对于任何这样的查询是无界的，即，不等价于合取查询的并集，一致可靠性问题是#P-hard的。这重新获得了硬度，例如，的s-t连通性，它计数有多少输入图的子图具有源和汇之间的路径。这个新的统一可靠性的硬度结果加强了我们早期的硬度结果的概率查询评估无界同态封闭查询（ICDT'20）。事实上，我们之前的证明关键地使用了概率为1的事实，所以它不适用于未加权的情况。本文提出的新证明避免了这一点，它使用我们最近的硬度结果一致的可靠性非层次的合取查询没有自连接（ICDT'21），以及新的技术。
2023-01-17 cs.CC cs.DB cs.DM
Acyclic Conjunctive Regular Path Queries are no Harder than Corresponding Conjunctive Queries
RelationalAI（关系人工智能）；University of Zurich（苏黎世大学）；OTH Regensburg（雷根斯堡应用科技大学）；University of Washington（华盛顿大学）
本文提出了一种输出敏感算法，用于评估无环联合正则路径查询（CRPQ），其复杂度与输入大小、输出大小及查询的'free-connex分数超树宽度'有关。该算法改进了现有无环CRPQ的输出敏感算法，并表明无环CRPQ的复杂度与相应联合查询（CQ）相同。
2026-03-14 cs.DB
Any-k Algorithms for Enumerating Ranked Answers to Conjunctive Queries
提出any-k算法，通过下推排序到连接中，实现合取查询排序答案的高效枚举，复杂度为O(n+klogk)，优于传统先连接后排序方法。
2023-10-12 cs.DB cs.DS cs.LO
Compressed Representations of Conjunctive Query Results
关系查询，特别是连接查询，在对一个巨大的数据集执行时，通常会生成大量的输出结果。在这种情况下，如果我们计划在数据处理管道中进一步重用它，那么存储整个物化输出通常是不可行的。出于这个问题，我们研究的建设空间有效的压缩表示的输出的合取查询，与目标支持有效的访问的中间压缩结果为一个给定的访问模式。特别是，我们开始研究一个重要的权衡：最大限度地减少存储压缩结果所需的空间，与最大限度地减少响应时间和延迟的访问请求的结果。我们的主要贡献是一个新的参数化数据结构，它可以调整到权衡空间的回答时间。这种折衷使我们能够精确地控制数据结构的空间需求，并且依赖于查询的结构和访问模式。我们展示了如何使用数据结构与查询分解技术，以有效地表示几类合取查询的输出。
2018-03-27 cs.DB
A More General Theory of Static Approximations for Conjunctive Queries
连接查询（CQ）的评价是NP完全的，但成为有界超树宽度的片段易于处理。因此，通过来自这样的片段的查询来近似硬CQ可以允许有效的近似评估。虽然欠近似（即，仅返回正确答案的近似）是很好理解的，但是过度近似（即，返回完整但不一定可靠的答案的近似）的双重概念以及基于查询结果的对称差的更一般的近似概念几乎未被探索。事实上，这些近似的评价、识别和存在性等基本问题的可判定性一直是公开的。本文建立了过度近似和存在卵石游戏之间的联系，允许系统地研究这些问题。建立在这种连接，它表明，评价和识别问题过近似可以解决在多项式时间。虽然一般存在的问题仍然是开放的，这个问题被证明是可判定的2EXPTIME类的非循环CQ和PTIME布尔CQ在二进制模式。此外，我们提出了一个更自由的概念overapproximations来弥补已知的缺点，查询可能没有overapproximations，并研究如何查询可以overapproximates在元组生成和平等生成依赖关系的存在。然后，该技术扩展到对称差分近似，并用于提供几个复杂的结果，这种类型的近似的识别，存在性和评价问题。
2019-04-01 cs.DB cs.DM cs.LO
On the Enumeration Complexity of Unions of Conjunctive Queries
研究了合取并的计数复杂性。我们的目标是确定的UCQ是听话的，在这个意义上，答案元组可以枚举与线性预处理阶段和每个连续的元组之间的恒定延迟。已经确定的是，在没有自连接的情况下，在传统的复杂性假设下，允许这样的评估的CQ正是自由连接的CQ。易处理的CQ的并集总是易处理的。我们推广的概念，从CQ到UCQ的自由连接，从而表明，一些工会含有棘手的CQ，事实上，听话。有趣的是，一些只由难以驾驭的CQ组成的工会也是易于驾驭的。我们还展示了如何在数据库包含基数依赖（包括函数依赖和键约束）或UCQ包含不等式的设置中使用本文中介绍的技术。找到一个完整的定性的UCQ的易处理性的问题仍然悬而未决。尽管如此，我们证明了几类查询，自由连接完全捕捉到易处理的UCQ。
2021-05-06 cs.DB
Probabilistic Query Evaluation with Bag Semantics
本文研究袋语义概率数据库上的查询求值复杂性，区分答案多重度期望与至多出现 k 次的概率，并证明期望易算、无自连接合取查询的概率求值存在多项式时间与 #P 困难二分。
2023-07-17 cs.DB
A Dichotomy in the Complexity of Consistent Query Answering for Two Atom Queries With Self-Join
本文证明了一致性查询回答的二分法猜想对具有自连接的两个原子查询也成立，即测试布尔合取查询是否确定要么是多项式时间，要么是coNP完全。
2024-05-24 cs.DB
Getting to the Root: A Combined Complexity Perspective on Consistent Query Answering
University of Tartu（塔尔图大学）
本文研究一致查询回答的组合复杂性，针对带一元主键、无环攻击图的布尔无自连接合取查询，证明键-非键图源SCC数有界时该问题为多项式时间，无界时为Π₂^P完全。
2026-09-14 cs.DB
Consistent Query Answering for Primary Keys on Path Queries
本文研究含主键冲突数据库中路径查询的一致性回答复杂性，证明允许自连接时 CERTAINTY(q) 在 FO、NL、PTIME 与 coNP 完全间四分且可多项式判定。
2023-09-26 cs.DB
Direct Access for Answers to Conjunctive Queries with Aggregation
Technion – Israel Institute of Technology（以色列理工学院）；Inria, LIRMM, University of Montpellier, CNRS（法国国家信息与自动化研究所，拉格朗日数学与计算实验室，蒙彼利埃大学，法国国家科学研究中心）
研究了带有分组和聚合的联接查询的细粒度复杂性，提出在对数线性时间内构造数据结构，实现按字典序快速访问答案，并分析了聚合函数对查询复杂性的影响。
2026-04-19 cs.DB cs.DS cs.LO
Enumeration Complexity of Conjunctive Queries with Functional Dependencies
我们研究了在功能性重复存在的情况下枚举连接性重复的复杂性。我们的重点是能够列出输出元组之间的恒定延迟，线性时间预处理后。已知的二分法将无自连接的非循环CQ分类为允许这种枚举的CQ和不允许这种枚举的CQ。然而，这种分类不再适用于数据库在属性之间表现出依赖性的常见情况。也就是说，如果考虑到依赖关系，一些被分类为困难的查询实际上是易处理的。我们建立了一个推广的二分法，以适应FD，因此，我们的分类确定的CQ和一组FD的组合承认恒定延迟枚举与线性时间预处理。此外，我们概括了循环CQ的硬度结果，以适应常见类型的FD。我们的发展进一步的结论包括一个二分法枚举线性延迟，和二分法的CQ的不平等。最后，我们表明，我们所有的结果适用于已知的“基数依赖”，推广FD类（例如，通过说明每个电影的类型的数量的上限，或者每个人的朋友）。
2021-09-26 cs.CC cs.DB
Rewriting Consistent Answers on Annotated Data
研究自然序正半环标注数据库上无自连接合取查询的一致回答，提出带受限否定的一阶逻辑变体并证明当且仅当攻击图无环时可重写，推广了已有结果并揭示了bag半环下强环查询的近似计算NP难度。
2025-04-02 cs.DB cs.LO
Complex event recognition meets hierarchical conjunctive queries
本文提出并行化复杂事件自动机 PCEA，将 HCQ 与流上序列模式结合，证明其精确覆盖无环 CQ 中的 HCQ，并给出滑动窗口下高效评估算法。
2024-08-03 cs.DB cs.DS cs.FL
Answering Conjunctive Queries with Inequalities
本文研究了用不等式回答合取查询的复杂性。特别是，我们感兴趣的是比较复杂的查询和不平等。我们的工作的主要贡献是一种新的组合技术，使我们能够使用任何选择-项目-连接查询计划为一个给定的CQ没有不平等回答CQ的不平等，在运行时间的一个额外的因素，只取决于查询。关键思想是定义一个新的投影算子，它保留了映射到投影输出中的每个元组的输入元组集合的小表示（与数据库的大小无关）;该表示用于评估查询中的所有不等式。其次，我们推广了Papadimitriou-Yannakakis [17]的一个结果，并给出了一个基于颜色编码技术[4]的替代算法，通过使用不含不等式的CQ的算法来计算含不等式的CQ。第三，我们调查的结构的查询图，不等式图，和增强的查询图与不等式，并表明，即使查询和不等式图有界树宽，增强图不仅可以有一个无界树宽，但也可以是NP-难评估。此外，我们说明类的查询和不等式的增强图有无界树宽，但CQ与不等式可以在多时间进行评估。最后，我们给出了允许一类CQ具有关于任何不等式模式的多时间组合复杂度的必要性质和充分性质。我们还说明了类的查询，我们的查询计划为基础的技术优于本文中讨论的替代方法。
2014-12-12 cs.DB
Attacking Diophantus: Special Cases of Bag Containment
University of Southampton（南安普顿大学）
本工作为合取查询的包包含问题提出统一框架，涵盖并扩展了已知可判定情形，通过将包含归约为受控丢番图问题，证明连接一致查询类的包包含可判定。
2026-09-28 cs.DB
Towards Parameterized Hardness on Maintaining Conjunctive Queries
Nanyang Technological University（南洋理工大学）
本文研究了在单元更新下维护固定无自连接连接查询的细粒度复杂性，引入高度和维度参数，提出新的下界并设计高效算法，实现实例特定的性能。
2026-03-16 cs.CC cs.DB
On Defining SPARQL with Boolean Tensor Algebra
资源描述框架（RDF）将信息表示为主语-谓语-宾语三元组。这些三元组通常被解释为有向标号图。我们提出了一种替代方法，将数据解释为3路布尔张量。我们展示了如何SPARQL查询-RDF的标准查询-可以表示为布尔代数中的初等运算，给我们一个完整的重新解释RDF和SPARQL。我们将展示如何布尔张量解释允许新的优化和分析的复杂性SPARQL查询。例如，估计不同连接查询的结果大小变得简单得多。
2015-03-01 cs.DB
