描述逻辑与数据库的关系及路径合取查询的等式追逐

### 描述逻辑与数据库的关系及路径合取查询的等式追逐 #### 1. 描述逻辑与数据库模型 描述逻辑（DL）在数据库领域有着独特的应用。DLRreg 中的知识库 S 可视为数据库模式，S 的模型对应符合该模式的数据库，即满足 S 所代表的所有约束的数据库。从这个角度看，DL 可被看作一种数据模型。 - **包含断言与约束对应关系**：包含断言 A ⊑ C（A 为原子概念）规定了对象成为概念 A 实例的必要条件，这自然对应传统数据库模型模式对类施加的约束。而 A ⊑ C 和 C ⊑ A 这对包含关系则规定了 A 实例的充要条件，对应数据库中的视图概念。 - **DL 优势**：DL 提供了传统数据模型通常不支持的建模特性，如表达不完整信息的能力。其推理能力对数据库模式的推理非常有用，但需注意，数据库推理通常仅参考有限模型，而这在描述逻辑中并非普遍假设，在设计用于数据建模的推理程序时需明确考虑。 #### 2. 信息集成 许多数据库的高级应用需要集成来自不同数据源的信息，以提供对数据源数据的统一访问。DL 以多种方式用于信息集成： - **指定和推理对象类关系**：有研究使用 DL 来指定和推理不同数据源中对象类之间的相互关系。 - **描述概念模式和数据源内容**：部分研究使用特定的 DL 描述集成应用的概念模式，并将数据源内容指定为概念模式的视图。 在所有方法中，DL 的推理能力用于支持查询回答任务。查询包含和查询重写的概念对于设计有效算法来推理数据源内容及其与查询的关系至关重要。 #### 3. 半结构化数据建模 在许多应用领域，如数字图书馆、互联网信息系统等，能够表示结构比传统数据库更灵活的数据被视为关键方面。半结构化数据被定义为既不是原始数据，也不像传统数据库系统那样严格类型化的数据。 - **数据表示**：近期的半结构化数据模型将数据表示为带标签边的图，同时保留数据的值和模式信息。 - **DL 应用**：DL 知识库的模型可自然视为带标签的图，且 DL 能在模式级别表达不完整信息和复杂约束，使其成为建模半结构化数据模式的良好选择。DL 的推理能力可用于推理半结构化数据模式和查询。 #### 4. 路径合取查询、约束和视图的等式追逐 在分布式、基于中介的系统中，处理查询和约束的优化至关重要。 - **动机**：此类系统中，节点间的查询多由视图组合和多源分解自动生成，未优化的过程会导致查询复杂度增加，且忽略数据源的完整性约束。因此，提出了一种系统且通用的方法，涵盖旧的关系理论和大量非关系查询、约束和视图。该方法的一个新颖特性是在等式理论框架内通过约束自身重写来进行约束下的优化或推导其他约束。 - **示例说明** - **Proj - Dept 模式**：该模式包含 Dept 类和 Proj 关系，其中 Dept 类对象表示部门，包含部门名称、经理名称和部门项目名称集合；Proj 关系元组表示项目，包含项目名称、客户名称和项目所在部门名称。模式中指定的参照完整性、逆关系和键约束由以下逻辑语句表示： - (RIC1)：∀(d ∈ depts) ∀(s ∈ d.DProjs) ∃(p ∈ Proj) s = p.PName - (RIC2)：∀(p ∈ Proj) ∃(d ∈ depts) p.PDept = d.DName - (INV1)：∀(d ∈ depts) ∀(s ∈ d.DProjs) ∀(p ∈ Proj) s = p.PName ⇒ p.PDept = d.DName - (INV2)：∀(p ∈ Proj) ∀(d ∈ depts) p.PDept = d.DName ⇒ ∃(s ∈ d.DProjs) p.PName = s - (KEY1)：∀(d ∈ depts) ∀(d′ ∈ depts) d.DName = d′.DName ⇒ d = d′ - (KEY2