Vi föreslår en klass av integritet begränsningar för relationsdatabaser, kallas villkorliga funktionella beroenden (CFDs), och studera deras tillämpningar i datarengöring. I motsats till traditionella funktionella beroenden (FDs) som utvecklats främst för schemadesign, CFDs syftar till att fånga konsekvensen av data genom att genomdriva bindningar av semantiskt relaterade värden. För statisk analys av CFD-kontrakt undersöker vi överensstämmelseproblemet, vilket är att avgöra om det finns en icke-tom databas som uppfyller en viss uppsättning av CFD-kontrakt, och det implicita problemet, vilket är att avgöra om en uppsättning CFD-kontrakt innebär en annan CFD. Vi visar att även om någon uppsättning av övergångs FDs är trivialt konsekvent, konsekvens problemet är NP-komplett för CFDs, men det är i PTIME när antingen databasen schema är fördefinierad eller inga attribut som är involverade i CFDs har en ändlig domän. För konsekvensanalysen av CFDs tillhandahåller vi ett inferencesystem som liknar Armstrongs axioms för FDs, och visar att implikationsproblemet är coNP-kompletterat för CFDs i motsats till den linjära tids komplexiteten för deras traditionella motsvarighet. Vi presenterar också en algoritm för att beräkna ett minimalt omslag av en uppsättning CFDs. Eftersom CFD-kontrakt tillåter databindningar kan i vissa fall CFD-kontrakt vara fysiskt stora, vilket komplicerar upptäckten av överträdelser av restriktioner. Vi utvecklar tekniker för att upptäcka CFD överträdelser i SQL samt nya tekniker för att kontrollera flera begränsningar genom en enda fråga. Vi tillhandahåller också stegvisa metoder för att kontrollera CFD som svar på ändringar i databasen. Vi verifierar experimentellt effektiviteten hos våra CFD-baserade metoder för att upptäcka inkonsekvens. Detta arbete ger inte bara en begränsningsteori för CFDs utan är också ett steg mot en praktisk begränsningsbaserad metod för att förbättra datakvaliteten.
I REF ) föreslog författarna en klass av integritet begränsningar för relationsdatabaser, som kallas villkorliga funktionella beroenden (CFDs), och studera deras tillämpningar i datarening.
Conditional functional dependencies for capturing data inconsistencies
{'venue': 'TODS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}