Learning Schemas for Unordered XML

We consider unordered XML, where the relative order among siblings is ignored, and we investigate the problem of learning schemas from examples given by the user. We focus on the schema formalisms proposed in [10]: disjunctive multiplicity schemas (DMS) and its restriction, disjunction-free multiplicity schemas (MS). A learning algorithm takes as input a set of XML documents which must satisfy the schema (i.e., positive examples) and a set of XML documents which must not satisfy the schema (i.e., negative examples), and returns a schema consistent with the examples. We investigate a learning framework inspired by Gold [18], where a learning algorithm should be sound i.e., always return a schema consistent with the examples given by the user, and complete i.e., able to produce every schema with a sufficiently rich set of examples. Additionally, the algorithm should be efficient i.e., polynomial in the size of the input. We prove that the DMS are learnable from positive examples only, but they are not learnable when we also allow negative examples. Moreover, we show that the MS are learnable in the presence of positive examples only, and also in the presence of both positive and negative examples. Furthermore, for the learnable cases, the proposed learning algorithms return minimal schemas consistent with the examples.Comment: Proceedings of the 14th International Symposium on Database Programming Languages (DBPL 2013), August 30, 2013, Riva del Garda, Trento, Ital

Der Lehrstuhl Datenbank- und Informationssysteme der Universität Rostock

Im Jahr 2014 feierte der Lehrstuhl Datenbank- und Informationssysteme (LS DBIS) an der Universität Rostock sein zwanzigjähriges Bestehen. Zur Jubiläumsveranstaltung mit ehemaligen und aktuellen Studenten, Mitarbeitern, Kollegen und Kooperationspartnern wurde diverses Material aus 20 Jahren aufbereitet. In diesem Beitrag soll daraus ein Rückblick auf 20 Jahre Forschung und Lehre im Bereich Datenbank- und Informationssysteme sowie ein Ein- und Ausblick auf aktuelle Forschungsarbeiten gegeben werden

Optimizing and Incrementalizing Higher-order Collection Queries by AST Transformation

In modernen, universellen Programmiersprachen sind Abfragen auf Speicher-basierten Kollektionen oft rechenintensiver als erforderlich. Während Datenbankenabfragen vergleichsweise einfach optimiert werden können, fällt dies bei Speicher-basierten Kollektionen oft schwer, denn universelle Programmiersprachen sind in aller Regel ausdrucksstärker als Datenbanken. Insbesondere unterstützen diese Sprachen meistens verschachtelte, rekursive Datentypen und Funktionen höherer Ordnung. Kollektionsabfragen können per Hand optimiert und inkrementalisiert werden, jedoch verringert dies häufig die Modularität und ist oft zu fehleranfällig, um realisierbar zu sein oder um Instandhaltung von entstandene Programm zu gewährleisten. Die vorliegende Doktorarbeit demonstriert, wie Abfragen auf Kollektionen systematisch und automatisch optimiert und inkrementalisiert werden können, um Programmierer von dieser Last zu befreien. Die so erzeugten Programme werden in derselben Kernsprache ausgedrückt, um weitere Standardoptimierungen zu ermöglichen. Teil I entwickelt eine Variante der Scala API für Kollektionen, die Staging verwendet um Abfragen als abstrakte Syntaxbäume zu reifizieren. Auf Basis dieser Schnittstelle werden anschließend domänenspezifische Optimierungen von Programmiersprachen und Datenbanken angewandt; unter anderem werden Abfragen umgeschrieben, um vom Programmierer ausgewählte Indizes zu benutzen. Dank dieser Indizes kann eine erhebliche Beschleunigung der Ausführungsgeschwindigkeit gezeigt werden; eine experimentelle Auswertung zeigt hierbei Beschleunigungen von durchschnittlich 12x bis zu einem Maximum von 12800x. Um Programme mit Funktionen höherer Ordnung durch Programmtransformation zu inkrementalisieren, wird in Teil II eine Erweiterung der Finite-Differenzen-Methode vorgestellt [Paige and Koenig, 1982; Blakeley et al., 1986; Gupta and Mumick, 1999] und ein erster Ansatz zur Inkrementalisierung durch Programmtransformation für Programme mit Funktionen höherer Ordnung entwickelt. Dabei werden Programme zu Ableitungen transformiert, d.h. zu Programmen die Eingangsdifferenzen in Ausgangdifferenzen umwandeln. Weiterhin werden in den Kapiteln 12–13 die Korrektheit des Inkrementalisierungsansatzes für einfach-getypten und ungetypten λ-Kalkül bewiesen und Erweiterungen zu System F besprochen. Ableitungen müssen oft Ergebnisse der ursprünglichen Programme wiederverwenden. Um eine solche Wiederverwendung zu ermöglichen, erweitert Kapitel 17 die Arbeit von Liu and Teitelbaum [1995] zu Programmen mit Funktionen höherer Ordnung und entwickeln eine Programmtransformation solcher Programme im Cache-Transfer-Stil. Für eine effiziente Inkrementalisierung ist es weiterhin notwendig, passende Grundoperationen auszuwählen und manuell zu inkrementalisieren. Diese Arbeit deckt einen Großteil der wichtigsten Grundoperationen auf Kollektionen ab. Die Durchführung von Fallstudien zeigt deutliche Laufzeitverbesserungen sowohl in Praxis als auch in der asymptotischen Komplexität.In modern programming languages, queries on in-memory collections are often more expensive than needed. While database queries can be readily optimized, it is often not trivial to use them to express collection queries which employ nested data and first-class functions, as enabled by functional programming languages. Collection queries can be optimized and incrementalized by hand, but this reduces modularity, and is often too error-prone to be feasible or to enable maintenance of resulting programs. To free programmers from such burdens, in this thesis we study how to optimize and incrementalize such collection queries. Resulting programs are expressed in the same core language, so that they can be subjected to other standard optimizations. To enable optimizing collection queries which occur inside programs, we develop a staged variant of the Scala collection API that reifies queries as ASTs. On top of this interface, we adapt domain-specific optimizations from the fields of programming languages and databases; among others, we rewrite queries to use indexes chosen by programmers. Thanks to the use of indexes we show significant speedups in our experimental evaluation, with an average of 12x and a maximum of 12800x. To incrementalize higher-order programs by program transformation, we extend finite differencing [Paige and Koenig, 1982; Blakeley et al., 1986; Gupta and Mumick, 1999] and develop the first approach to incrementalization by program transformation for higher-order programs. Base programs are transformed to derivatives, programs that transform input changes to output changes. We prove that our incrementalization approach is correct: We develop the theory underlying incrementalization for simply-typed and untyped λ-calculus, and discuss extensions to System F. Derivatives often need to reuse results produced by base programs: to enable such reuse, we extend work by Liu and Teitelbaum [1995] to higher-order programs, and develop and prove correct a program transformation, converting higher-order programs to cache-transfer-style. For efficient incrementalization, it is necessary to choose and incrementalize by hand appropriate primitive operations. We incrementalize a significant subset of collection operations and perform case studies, showing order-of-magnitude speedups both in practice and in asymptotic complexity

Pseudo-contractions as Gentle Repairs

Updating a knowledge base to remove an unwanted consequence is a challenging task. Some of the original sentences must be either deleted or weakened in such a way that the sentence to be removed is no longer entailed by the resulting set. On the other hand, it is desirable that the existing knowledge be preserved as much as possible, minimising the loss of information. Several approaches to this problem can be found in the literature. In particular, when the knowledge is represented by an ontology, two different families of frameworks have been developed in the literature in the past decades with numerous ideas in common but with little interaction between the communities: applications of AGM-like Belief Change and justification-based Ontology Repair. In this paper, we investigate the relationship between pseudo-contraction operations and gentle repairs. Both aim to avoid the complete deletion of sentences when replacing them with weaker versions is enough to prevent the entailment of the unwanted formula. We show the correspondence between concepts on both sides and investigate under which conditions they are equivalent. Furthermore, we propose a unified notation for the two approaches, which might contribute to the integration of the two areas