Vi anser att problemet med att upprepade gånger utvärdera samma (beräknings dyrt) fråga till en databas som håller på att uppdateras mellan på varandra följande förfrågningar. I denna situation bör det vara möjligt att använda skillnaden mellan på varandra följande databastillstånd och svaret på frågan i ett tillstånd för att minska kostnaden för att utvärdera frågan i nästa tillstånd. Vi använder icke-rekursiva datalogg (som är unioner för konjunktiva frågor) för att beräkna skillnaderna, och kallar denna process "inkrementell frågebedömning med konjunktiva frågor". Efter att ha formaliserat begreppet inkrementell frågebedömning med konjunktiva frågor, ger vi en algoritm som konstruerar, för varje vanlig kedjefråga (inklusive transitiv stängning som ett specialfall), ett icke-rekursivt Datalog-program för att beräkna skillnaden mellan svaret efter en uppdatering och svaret innan uppdateringen. Vi utökar sedan detta resultat till svagt regelbundna frågor, som är regelbundna kedjeprogram förstärkt med konjunktiva frågor som har den så kallade Cartesian-stängda ökning egendom, och till fallet med obegränsade-uppsättningar där uppsättningarna är binära Cartesian produkter. Slutligen visar vi att klassen av konjunktiva frågor med Cartesian-stängd ökning egendom är decidable.
Arbetet i REF tar upp problemet med att på ett eektivt sätt utvärdera en dataloggfråga till en databas som håller på att uppdateras.
Nonrecursive incremental evaluation of Datalog queries
{'venue': 'Annals of Mathematics and Artificial Intelligence', 'journal': 'Annals of Mathematics and Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}