Förnekande begränsningar (DCs) är en generalisering av många andra integritet begränsningar (ICs) allmänt används i databaser, såsom viktiga begränsningar, funktionella beroenden, eller ordning beroenden. Därför kan de fungera som en enhetlig ram för resonemanget för alla dessa IC och uttrycka affärsregler som inte kan uttryckas av de mer restriktiva IC-typerna. Processen att formulera DC för hand är kult, eftersom den kräver inte bara domänexpertis utan också databaskunskap, och på grund av DCs inneboende komplexitet, denna process är tråkig och felbenägen. Därför är en automatisk DC upptäckt mycket önskvärd: vi söker efter alla giltiga överbelastning begränsningar i en given databas instans. Men på grund av det stora sökutrymmet, problemet med DC upptäckt är beräkning dyrt. Vi föreslår en ny algoritm Hydra, som övervinner den quadratiska runtime komplexiteten i antalet tupler av toppmoderna DC upptäcktsmetoder. Den nya algoritmens experimentellt bestämda körtid växer bara linjärt i antalet tupler. Detta resulterar i en hastighetsökning av storleksordningar, särskilt för dataset med ett stort antal tupler. Hydra kan leverera resultat inom några sekunder som hittills har tagit timmar att beräkna. Tobias Bleifuß, Sebastian Kruse och Felix Naumann. E cientical Denial Constraint Discovery med Hydra. Kommissionens genomförandeförordning (EU) nr 668/2014 av den 13 juni 2014 om tillämpningsföreskrifter för Europaparlamentets och rådets förordning (EU) nr 1151/2012 om kvalitetsordningar för jordbruksprodukter och livsmedel (EUT L 179, 19.6.2014, s. 1). DOI: 10.14778/317794.3157800 Forskningsområdet dataprofilering [1] har burit på flera eektiva algoritmer för att upptäcka strukturella egenskaper hos datauppsättningar. Särskilt upptäckten av funktionella beroenden [13] och unika kolumnkombinationer [8] har rönt stor uppmärksamhet. På senare tid har även orderberoenden [15] varit i fokus. Var och en av dessa integritet begränsningar (ICs) tjänar olika tillämpningar, såsom schema normalisering (FDs), viktig upptäckt (UCCs) och frågeoptimering (ODs). Tillstånd att göra digitala eller papperskopior av hela eller delar av detta arbete för personligt bruk eller klassrum beviljas utan avgift, förutsatt att kopiorna inte görs eller distribueras för vinst eller kommersiella fördelar och att kopiorna är försedda med detta meddelande och den fullständiga hänvisningen på första sidan. För att kopiera på annat sätt, för att återpublicera, för att posta på servrar eller för att omfördela till listor, krävs tidigare specifik behörighet och/eller avgift. Artiklar från denna volym inbjöds att presentera sina resultat vid den 44:e internationella konferensen om mycket stora databaser, augusti 2018, Rio de Janeiro, Brasilien. Men detta toppmoderna resultat från två stora problem. För det första är varje typ av IC av starkt begränsad uttrycksfullhet. De typer av regler som man kan observera i faktiska datauppsättningar är dock mycket större, vilket vi visar senare i detta avsnitt. Denna obalans beror på att man då och då föreslår nya IC-typer. För det andra är de avvikande IC:erna logiskt isolerade. Det är, för att resonera om samspelet mellan ICs, t.ex., för datarening, man måste uttryckligen ange interaktionsregler. Inte bara är detta otympligt - det också inte skal bra med antalet ansedda IC-typer, men DCs kan överbrygga denna lucka [4, 7]. Varför finns det då så många olika IC snarare än en enda, allmän IC som kan undvika sådana problem? En viktig orsak är ren och skär eektivitet. För den delen, upptäcka FDs, UCCs, eller ODs ensam är redan beräknings dyrt och respektive upptäckt algoritmer använder mycket specifika datastrukturer och beskärningsregler för att fungera effektivt. Med detta sagt, att på ett eektivt sätt upptäcka mer allmänna ICs skulle kunna lösa tidigare nämnda problem och skulle därför vara mycket värdefullt. I detta syfte föreslår vi Hydra, en ecient algoritm för att upptäcka alla giltiga överbelastningsbegränsningar (DCs) i en given relationell datauppsättning. Men låt oss först definiera DC och visa att deras uttrycksfullhet går utöver UCC, FD och ODs. Med få ord definierar en DC en uppsättning predikat på n tuples. En relationsinstans tillfredsställer att DC om för någon n distinkt tuples av detta fall minst en predikat kränks. I följande, vi sätter n = 2 och hänvisar till de två inblandade tuples som t och t 0. Som vi visar genom exempel nedan är DC över två tupler tillräckliga för att uttrycka alla ovannämnda integritetsbegränsningar. På grund av den snabbt ökande komplexiteten i beräkningen för n > 2 och de tvivelaktiga vinsterna tillämpas samma begränsning [3] i det relaterade arbetet.
Vår strategi är också relaterad till upptäckten av överbelastning begränsningar i relationstabeller (förnekande begränsningar är generaliseringar av gemensamma begränsningar som funktionella beroenden) REF.
Efficient Denial Constraint Discovery with Hydra
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}