数据库中不等式查询语句的resilience计算

针对数据库中不等式连接查询的因果关系问题,引入并实现了resilience计算,并且为了降低其在路径类型不等式连接查询中计算的时间复杂度,提出了求解resilience的动态规划(DPResi)算法。首先,根据路径类型不等式连接查询的特点及最大流最小割原理,实现了多项式时间复杂度的Min-Cut算法;然后通过将带有不等式布尔连接查询语句的溯源表达式编辑为溯源图,进而将resilience求解问题转换为溯源图中最短距离的计算问题,并结合溯源图的包含关系与最优子结构性质,运用动态规划的思想实现了线性时间复杂度的DPResi算法。在TPC-H数据集上进行了大量实验,实验结果表明,与Min-Cut算法相比,DPResi算法极大地提高了resilience计算的效率,并具有较好的扩展性。

概率数据库中图类型的不等式查询语句的置信度计算

在元组独立的概率数据库中根据不等式的结构特性,不等式查询语句被分为三类:路径类型、树类型和图类型,针对现有secondary-storage算法不能很好地处理图类型的查询语句,本文提出了一种Split算法来计算不等式查询语句的置信度,其将图类型的查询语句分解为多个路径类型的查询语句,并分别把这些路径类型查询语句的溯源表达式编译为有序二叉决策图(OBDD),最后将这些OBDD合并起来计算原溯源表达式最终的置信度.Split算法不仅可以处理图类型的查询语句,而且在处理树类型的查询语句时,也能够大大降低溯源表达式的大小,从而提高置信度计算的效率.