информация, язык, интеллект № 3 (77) 2011

More documents

Recommendations

Info

БИОНИКА ИНТЕЛЛЕКТА. 2011. № 3 (77). С. 136–142 хНурэ УДК 004.652.4, 004.652.6 136 Введение На сегодняшний день реляционная модель является стандартом для баз данных. Широкое распространение она получила из-за своей простоты и декларативности. Ведущие производители СУБД, такие как Oracle, Microsoft, IBM, DB2 выпускают именно реляционные системы. Под моделью данных подразумевают механизм хранения и обработки данных, а также язык, обеспечивающий взаимодействие между пользователем и базой данных. Несмотря на свою широкую распространенность, реляционная модель не идеальна и имеет ряд ограничений, одним из которых является слабая выразительная мощность стандартного для реляционной системы языка SQL. Так как в нем отсутствует рекурсия, транзитивное замыкание не может быть определено без использования внешнего процедурного языка. Другим существенным ограничением являются строгие требования реляционных систем к типам данных, что является недостатком при использовании неоднородных источников данных. Также к ограничениям реляционной модели можно отнести отсутствие возможности работы с неопределенной информацией. Следовательно, для решения описанных выше задач является целесообразным использование другой модели данных. Наиболее подходящей, с точки зрения описанных недостатков, является дедуктивная модель представления данных. В отличие от реляционных систем, дедуктивные базы данных (ДБД) используют доказательно-теоретическое представление данных вместо модельно-теоретичского. Доказательно-теоретический подход к базам данных рассматривает базу данных как комбинацию данных (аксиом) и набор теорем, которые должны быть выведены из аксиом. Выполнение запроса к дедуктивной базе данных является процессом доказательства теоремы. В отличие от модельно-теоретического, доказательно-теоретическое представление позво- С.С. Танянский 1 , Ю.А. Мальков 2 1 ХНУРЭ, г. Харьков, Украина, tanyansky_ss@yahoo.com; 2 ХНУРЭ, г. Харьков, Украина, malkov@smtp.ru ОТОБРАЖЕНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ РЕЛЯЦИОННОЙ МОДЕЛИ ДАННЫХ В ЭЛЕМЕНТЫ ДЕДУКТИВНОЙ МОДЕЛИ Рассматривается соответствие понятий реляционной и дедуктивной моделей данных. Представлены отображения компонентов реляционной модели в соответствующие компоненты дедуктивной модели данных. Рассмотрены конструкции логического программирования, описывающие основные операции над данными реляционной модели. БАЗЫ ДАННЫХ, РЕЛЯЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ДАННЫХ, ДЕДУКТИВНАЯ МОДЕЛЬ ДАННЫХ, DATALOG, ЛОГИЧЕСКОЕ ПРОГРАММИРОВАНИЕ, ДЕДУКТИВНЫЕ БАЗЫ ДАННЫХ ляет описывать конструкции базы данных (базовые данные, запросы, ограничения целостности) единообразно – при помощи общего языка. Это позволяет создавать более понятные и унифицированные интерфейсы. На данный момент в литературе не существует четкого определения соответствий понятий реляционной и дедуктивной моделей данных. В связи с этим, целью данной работы является определение соответствия компонентов реляционной и дедуктивной модели данных, рассмотрение языковых конструкций логического программирования, используемых в ДБД, выражение стандартных операций реляционной алгебры в терминах логического программирования. 2. Основные компоненты реляционной и дедуктивной моделей данных 2.1. Реляционная модель В реляционной модели база данных рассматривается как набор явных именованных переменныхотношений, каждое из которых содержит явный набор кортежей и явный набор ограничений целостности. Согласно Дейту [1] реляционная модель состоит из трех частей: M =< S, IC, O > , (1) R где S – структура данных; IC – ограничения целостности и O – средства манипулирование данными. Структурная часть включает данные и описание объектов, рассматриваемых реляционной моделью: S =< D, R > (2) Постулируется [2], что единственной структурой данных, используемой в реляционной модели, являются нормализованные n-арные отношения. Каждое отношение r характеризуется схемой R( A1, A2, … , An) , состоящей из множества имен атрибутов A1, A2, … , An , каждому из которых ставится в соответствие множество Di , называемое доменом атрибута Ai .
ОТОБрАЖЕНИЕ эЛЕМЕНТОВ рЕЛЯЦИОННОЙ МОДЕЛИ ДАННЫх В эЛЕМЕНТЫ ДЕДуКТИВНОЙ МОДЕЛИ Целостная часть описывает ограничения, которые должны выполняться для любых отношений в любых реляционных базах данных. Ограничения целостности реляционной базы данных (IC) можно определить формулой: IC =< BF , > , (3) где B – бизнес-правила – ограничения, которые зависят от семантики элементов домена, а F– функциональные зависимости. Бизнес-правила ограничивают значения атрибута отношения, например, рост человека не может быть равен 100 метрам, а функциональные зависимости определяют зависимость между соответствующими атрибутами. Манипуляционная часть реляционной модели описывает способы определения и манипулирования данными и выражается формулой: O =< DDL, DML > , (4) где DDL – язык определения данных (ЯОД), а DML – язык манипулирования данными (ЯМД). 2.2. Дедуктивная модель данных Дедуктивная модель данных интерпретирует базу данных как множество предложений логики первого порядка, а под выполнением запроса или удовлетворением ограничения здесь рассматривается доказательство того, что некоторая логическая формула является логическим следствием из базовых данных. Дедуктивная модель данных представлена формулой: M =< EDB, P > , (5) D где EDB – множество данных (экстенсионал), именуемых как факты, и P – множество правил вывода, являющихся логической программой. Под логической программой P подразумевают конечное множество правил вывода вида: p← p , p , …, p , not p , …, not p , (6) 1 2 m m+ 1 n где m,n ≥ 0, а p и pi – литералы: p называют головой правила, множество литералов pi образует тело правила, а символом ← обозначена операция импликации. Приведенная запись интерпретируется следующим образом: «Если истинно p1, p2, …, pm, not pm+ 1, …, not pn , то истинно p». Как видно из формулы (5), дедуктивная модель, в отличие от реляционной, обладает дополнительными возможностями, реализуемыми с помощью машины вывода логического программирования. Этот механизм, используя алгоритмы логического вывода, такие как обратный вывод и резолюция [3], способен продуцировать новые факты на основе применения правил вывода к фактам, заданным в EDB. Машину вывода ДБД можно представить как функцию f : EDB' = f( EDB), (7) где EDB – множество фактов экстенсионала; f – функция продуцирования фактов и EDB' – множество фактов, полученных вследствие логического вывода. Логическую программу P в контексте баз данных можно представить формулой: P =< IDB, IC > , (8) где IDB – интенсионал – часть дедуктивной БД, состоящая из множества правил вывода, а IC множество ограничений целостности. В ДБД представление и манипулирование данными осуществляется при помощи специальных конструкций, называемых дизъюнктами (9). Дизъюнкт является конечным списком литералов вида pa ( 1, a2, … , an) или отрицаний литералов −pa ( 1, a2 , …, an) . Приведенные литералы являются предикатными функциями, возвращающими множество значений { 01 , } (или «ложь» и «истина») и определены на множестве фактов EDB: pa ( 1, a2, …, an)← p1( a1, a2, …, ak), …, pm( a1, a2, … , an) (9) Любое выражение, включая данные (факты), правила вывода, ограничения целостности и запросы, определяется при помощи дизъюнктов. В соответствии с (9) рассмотрим несколько типов дизъюнктов. – Факты. Если в дизъюнкте будет отсутствовать тело, а все значения аргументов предиката p будут константами, то он будет представлять основную аксиому, т.е. утверждение, которое однозначно является истинным. – Правила вывода имеют вид (9) и могут рассматриваться как дедуктивные аксиомы, которые дают определение предиката в голове правила в терминах, представленных в теле правила. – Ограничения целостности выражаются дизъюнктами, в которых отсутствует голова. – Запросы или цели – это дизъюнкты, тело которых содержит предикатный символ, определяющий множество фактов, над которым будет осуществляться запрос, а голова состоит из знака “?”. Интерпретацией логической программы P называют комбинацию пространства рассуждений, отображения индивидуальных констант из этой программы на объекты в этом пространстве и набора заданных значений для предикатов и функций, содержащихся в P. Если дизъюнкт p удовлетворяется в интерпретации τ – то говорят, что τ является моделью для p. Аналогично, если множество дизъюнктов P удовлетворяется в интерпретации τ , говорят, что τ является моделью для P. Поскольку логическая программа может допускать несколько интерпретаций, то, следовательно, она может иметь более одной модели. Таким обра- 137
Page 1 and 2:
ИНФОРМАЦИЯ, ЯЗЫК, И
Page 3 and 4:
ТеореТические осно
Page 5 and 6:
алфавите (в только
Page 7 and 8:
Как узнать, какое ч
Page 9 and 10:
переменными нам пр
Page 11 and 12:
Предикат, принимаю
Page 13 and 14:
тить, что в предела
Page 15 and 16:
единицы в СДНФ; i, j -
Page 17 and 18:
f ″(а t+1 )≡1, поэтому
Page 19 and 20:
предварительно иск
Page 21 and 22:
определение поняти
Page 23 and 24:
некоторых узнавани
Page 25 and 26:
2) К скобочным форма
Page 27 and 28:
5) По имплицентной т
Page 29 and 30:
булевых уравнений [
Page 31 and 32:
Свойства введенных
Page 33 and 34:
но интерпретироват
Page 35 and 36:
типа (4, 3, 5) числа, за
Page 37 and 38:
оператор, который с
Page 39 and 40:
рациональных облас
Page 41 and 42:
тельным образом об
Page 43 and 44:
A1 . Чем больше крест
Page 45 and 46:
f(x 1 , x 2 , …, x n )≡ x a 1 1
Page 47 and 48:
Рассмотрим и доказ
Page 49 and 50:
Рис. 4. Неявная связ
Page 51 and 52:
y1, y2, y3 ; R - ассоцииру
Page 53 and 54:
Список литературы:
Page 55 and 56:
БИОНИКА ИНТЕЛЛЕКТА
Page 57 and 58:
DIsCreTe DYNamICal moDelING of sYsT
Page 59 and 60:
DIsCreTe DYNamICal moDelING of sYsT
Page 61 and 62:
рОЛЬ, ЗАДАЧИ И МЕТО
Page 63 and 64:
рОЛЬ, ЗАДАЧИ И МЕТО
Page 65 and 66:
БИОНИКА ИНТЕЛЛЕКТА
Page 67 and 68:
j плана содержания (
Page 69 and 70:
жения), а не математ
Page 71 and 72:
симпатии и антипат
Page 73 and 74:
претенденты незнак
Page 75 and 76:
МОДЕЛЬ ВЫБОрА ОПТИ
Page 77 and 78:
МОДЕЛЬ ВЫБОрА ОПТИ
Page 79 and 80:
СОЗДАНИЕ рЕГИОНАЛЬ
Page 81 and 82:
Page 83 and 84:
Page 85 and 86: инТеллекТуальная о
Page 87 and 88: При применении ВМ д
Page 89 and 90: БИОНИКА ИНТЕЛЛЕКТА
Page 91 and 92: рОЗрОБКА МЕТОДу ВИ
Page 93 and 94: рОЗрОБКА МЕТОДу ВИ
Page 95 and 96: ПОСТрОЕНИЕ ЧЕТЫрЁх
Page 97 and 98: ПОСТрОЕНИЕ ЧЕТЫрЁх
Page 99 and 100: Як відомо, оброблен
Page 101 and 102: а б в г Рис. 3. Графік
Page 103 and 104: КЛАСТЕрИЗАЦИЯ ДАНН
Page 105 and 106: дартному методу k-mea
Page 109 and 110: ОПТИМІЗАЦІЯ рІВНЯ
Page 111 and 112: ОПТИМІЗАЦІЯ рІВНЯ
Page 113 and 114: КА может находитьс
Page 115 and 116: размере поля M стро
Page 117 and 118: ячейки не менее (9 - m
Page 121 and 122: убыванию, является
Page 123 and 124: прохождение ЛП про
Page 125 and 126: Локально-параллель
Page 129 and 130: ручной модификации
Page 133 and 134: МОДЕЛЬ ОТрИЦАТЕЛЬН
Page 135: МОДЕЛЬ ОТрИЦАТЕЛЬН
Page 139 and 140: ОТОБрАЖЕНИЕ эЛЕМЕН
Page 141 and 142: ОТОБрАЖЕНИЕ эЛЕМЕН
Page 145 and 146: Она обеспечивает в
Page 147 and 148: Рис. 3. Общая структ
Page 149 and 150: вания источников д
Page 153 and 154: КОНЦЕПЦІЇ уНІФІКАЦ
Page 155 and 156: КОНЦЕПЦІЇ уНІФІКАЦ
Page 159 and 160: нів утворює вектор
Page 161 and 162: з використанням ве
Page 163 and 164: Зарецкая Ирина Тим
Page 165 and 166: ПРАВИЛА оформлення
show all

информация, язык, интеллект № 3 (77) 2011

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?