Abstrakt. Frågor som innehåller universell kvantifiering används i många tillämpningar, inklusive affärsunderrättelsetillämpningar. Flera algoritmer har föreslagits för att genomföra allmän kvantifiering på ett effektivt sätt. Dessa algoritmer presenteras på ett isolerat sätt i forskningslitteraturen -typiskt, inga relationer visas mellan dem. Dessutom påstår sig var och en av dessa algoritmer vara överlägsen andra, men i själva verket har varje algoritm optimal prestanda endast för vissa typer av indata. I detta dokument presenterar vi en omfattande kartläggning av algoritmers struktur och prestanda för universell kvantifiering. Vi inför en ram för klassificering av alla möjliga typer av indata för universell kvantifiering. Sedan fortsätter vi att identifiera den mest effektiva algoritmen för varje sådan klass. En av indataklasserna har hittills inte omfattats. För denna klass föreslår vi flera nya algoritmer. För första gången kan vi identifiera den optimala algoritmen att använda för alla indatauppsättningar. Dessa två klassificeringar av indata och optimala algoritmer är viktiga för frågeoptimering. De gör det möjligt för en frågeoptimerare att göra det bästa urvalet när man optimerar vid mellanliggande steg för kvantifieringsproblemet.
Rantzau m.fl. REF-undersökningar relaterade algoritmer och inför metoder för att klassificera indata och identifiera den mest effektiva algoritmen för sådana data.
Universal Quantification in Relational Databases: A Classification of Data and Algorithms
{'venue': 'Proceedings EDBT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}