Бинарная реляционная модель данных

Работа является продолжением исследований, посвященных описанию отображений между дескриптивной логикой и реляционной моделью данных. В работе дано определение бинарной реляционной модели данных, а именно, ее структуры и алгебры. В публикации также рассматривается способ преобразования n-арной реляционной структуры данных в бинарную. В работе используются полученные ранее результаты исследований, а именно структура данных RM2, отображения базовых концептов, аксиоматики и ряда расширении дескриптивной логики ALC в RDM.Робота має відношення до проблеми інтеграції даних у семантичному вебі і є продовженням досліджень, що присвячені опису відображень між дескриптивною логікою (ДЛ) та реляційною моделлю даних. В зв’язку з тим, що ДЛ інтерпретується унарними та бінарними відношеннями, в роботі дано визначення бінарної реляційної моделі даних, а саме – її структури та алгебри. Ця алгебра містить операції класичної реляційної алгебри, які не збільшують арність відношень, модифіковані операції класичної реляційної алгебри, які збільшують арність, та ряд додаткових операцій, які дозволяють інтерпретувати деякі конструктори концептів та ролей ДЛ. В публікації також розглядається спосіб перетворення n-арної реляційної структури в бінарну. У роботі використовуються, попередньо отримані, результати досліджень, а саме – структура даних RM2, відображення базових концептів, аксіоматики та ряду розширень дескриптивної логіки ALC в реляційну модель даних.The paper is related to the problem of data integration in the Semantic Web and is a continuation of the previously published works, which was dedicated to the creation of mappings from the description logic (DL) into binary relational data model. In this paper, we define the binary relational data model, namely, its structure and algebra. This algebra contains classical relational algebra operations that do not increase arity of relations, modified classical relational algebra operations that increase arity, and a number of additional operations that allow interpreting certain concepts and roles of DL. The publication also discusses how to convert the n-ary relational data structure into a binary one. In this paper, the previously obtained research results are used, namely RM2 data structure and mapping of basic concepts, roles, axioms of DL ALC and its extensions into the relational data model

Set processing in a network environment

A combination of a local network, a mass storage system, and an autonomous set processor serving as a data/storage management machine is described. Its characteristics include: content-accessible data bases usable from all connected devices; efficient storage/access of large data bases; simple and direct programming with data manipulation and storage management handled by the set processor; simple data base design and entry from source representation to set processor representation with no predefinition necessary; capability available for user sort/order specification; significant reduction in tape/disk pack storage and mounts; flexible environment that allows upgrading hardware/software configuration without causing major interruptions in service; minimal traffic on data communications network; and improved central memory usage on large processors

SQL for Stored and Inherited Relations

A stored and inherited relation (SIR) is a stored relation (SR) extended with inherited attributes (IAs) calculated as in a view. Without affecting the normal form of the SR, IAs can make queries free of logical navigation or of value expressions. A view of the SR can do the same. The virtual (dynamic, computed...) attributes (VAs) possibly extending SRs at major DBSs, can do as well for value expressions defining them. VAs are less procedural to declare than any alternate view. Likewise, altering any attribute of an SR with VAs leading to view altering otherwise is less procedural. We propose extensions to SQL generalizing the latter two properties to SIRs. In particular, one may define IAs through value expressions not supported as VAs at present. Also, to define an IA instead of a VA is at most as procedural. We motivate our proposals through the "biblical" Supplier-Part DB. We postulate SIRs standard on SQL DBSs

Relational data factorization

Motivated by an analogy with matrix factorization, we introduce the problem of factorizing relational data. In matrix factorization, one is given a matrix and has to factorize it as a product of other matrices. In relational data factorization, the task is to factorize a given relation as a conjunctive query over other relations, i.e., as a combination of natural join operations. Given a conjunctive query and the input relation, the problem is to compute the extensions of the relations used in the query. Thus, relational data factorization is a relational analog of matrix factorization; it is also a form of inverse querying as one has to compute the relations in the query from the result of the query. The result of relational data factorization is neither necessarily unique nor required to be a lossless decomposition of the original relation. Therefore, constraints can be imposed on the desired factorization and a scoring function is used to determine its quality (often similarity to the original data). Relational data factorization is thus a constraint satisfaction and optimization problem. We show how answer set programming can be used for solving relational data factorization problems.Algorithms and the Foundations of Software technolog