SPARQL Update for Materialised Triple Stores under DL-Lite RDFS Entailment

Abstract. Updates in RDF stores have recently been standardised in the SPARQL 1.1 Update specification. However, computing answers entailed by ontologies in triple stores is usually treated orthogonally to updates. Even W3C’s SPARQL 1.1 Update language and SPARQL 1.1 Entailment Regimes specifications explicitly exclude a standard behaviour for entailment regimes other than simple entailment in the context of updates. In this paper, we take a first step to close this gap. We define a fragment of SPARQL basic graph patterns corresponding to (the RDFS fragment of) DL-Lite and the corresponding SPARQL update language, dealing with updates both of ABox and of TBox statements. We discuss possible semantics along with potential strategies for implementing them. Particularly, we treat materialised RDF stores, which store all entailed triples explicitly, and preservation of materialisation upon ABox and TBox updates.

A Logical Approach to Cooperative Information Systems

``Cooperative information system management'' refers to the capacity of several computing systems to communicate and cooperate in order to acquire, store, manage, query data and knowledge. Current solutions to the problem of cooperative information management are still far from being satisfactory. In particular, they lack the ability to fully model cooperation among heterogeneous systems according to a declarative style. The use of a logical approach to model all aspects of cooperation seems very promising. In this paper, we de®ne a logical language able to support cooperative queries, updates and update propagation. We model the sources of information as deductive databases, sharing the same logical language to ex- press queries and updates, but containing independent, even if possibly related, data. We use the Obj-U-Datalog (E. Bertino, G. Guerrini, D. Montesi, Toward deductive object data- bases, Theory and Practice of Object Systems 1 (1) (1995) 19±39) language to model queries and transactions in each source of data. Such language is then extended to deal with active rules in the style of Active-U-Datalog (E. Bertino, B. Catania, V. Gervasi, A. Ra aet a, Ac- tive-U-Datalog: Integrating active rules in a logical update language, in: B. Freitag, H. Decker, M. Kifer, A. Voronkov (Eds.), LBCS 1472: Transactions and Change in Login Databases, 1998, pp. 106±132), interpreted according to the PARK semantics proposed in G. Gottlob, G. Moerkotte, V.S. Subrahmanian (The PARK semantics for active rules, in: P.M.G. Apers, M. Bouzeghoub, G. Gardarin (Eds.), LNCS 1057: Proceedings of the Fifth International Con- ference on Extending Database Technology, 1996, pp. 35±55). By using active rules, a system can e ciently perform update propagation among di erent databases. The result is a logical environment, integrating active and deductive rules, to perform update propagation in a cooperative framework

Deriving Incremental Production Rules for Deductive Data

We show that the production rule mechanism provided by active database systems can be used to quickly and easily implement the logic rule interface of deductive database systems. Deductive rules specify derived relations using Datalog with built-in predicates and stratified negation; the deductive rules are compiled automatically into production rules. We present a materialized approach, in which the derived relations are stored in the database and the production rules automatically and incrementally propagate base relation changes to the derived relations. We also present a non-materialized approach, in which the production rules compute the derived relations on demand. 1 Introduction A considerable amount of research has focused on adding rules to database systems. This work is divisible into two areas: deductive database systems and active database systems. In deductive database systems, logic programming style rules are used to provide a more powerful user interface than that prov..

Inkrementelle Integritätsprüfung und Sichtenaktualisierung in SQL

Zentrales Problem der Implementierung von Integritätsbedingungen und materialisierten Sichten ist die effiziente Reaktion auf Basisfakten-änderungen. Ändert sich ein Basisfakt durch Einfügung, Löschung oder Modifikation, so müssen die Integritätsbedingungen geprüft und die abgeleiteten und gespeicherten Fakten materialisierter Sichten aktualisiert werden. Da die Dauer der Integritätsprüfung und Sichten-aktualisierung unmittelbar die Ausführungsdauer einer Transaktion beeinflußt, ist eine effiziente Durchführung von entscheidender Bedeutung. Effiziente Verfahren zur Integritätsprüfung und Aktualisierung materialisierter Sichten gehören seit mehr als 15 Jahren zu den wichtigsten Problemen der Forschungen zu deduktiven Datenbanken. Die im Kontext von Datalog und Relationaler Algebra entwickelten inkrementellen Verfahren haben jedoch bislang kaum Anwendung in SQL gefunden. Dies zeigt sich an den funktional sehr beschränkten Implementierungen beider Konzepte in SQL-basierten Datenbank-systemen kommerzieller Hersteller. Zentrale Idee inkrementeller Ansätze ist, dass Integritätsprüfung und Sichtenaktualisierung nur für die aktuell geänderten Fakten durchgeführt werden. Zu diesem Zweck werden im Rahmen eines Änderungspropagierungsprozesses die durch Basisfaktenänderungen induzierten Änderungen abgeleiteter Fakten ermittelt. Da bei den bisherigen inkrementellen Verfahren SQL-spezifische Konzepte wie das SQL-Transaktions- und Integritätskonzept nicht berücksichtigt wurden, ist eine Anwendung dieser Verfahren in SQL nicht direkt möglich. Aus diesem Grund werden im Rahmen der vorgelegten Dissertation inkrementelle Verfahren zur effizienten Integritätsprüfung und Sichtenaktualisierung im Kontext von SQL entwickelt. Bei den Verfahrensentwürfen werden SQL-spezifische Systemeigenschaften unverändert berücksichtigt. Die Implementierung dieser Verfahren in SQL-basierten, kommerziellen Datenbanksystemen würde diese Systeme funktional um leistungsfähige Komponenten zur Integritätsprüfung und zur Simulation und Aktualisierung materialisierter Sichten erweitern