論文の概要: Bounded-Memory Criteria for Streams with Application Time
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.16040v1
- Date: Thu, 30 Jul 2020 12:05:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-05 14:33:31.327888
- Title: Bounded-Memory Criteria for Streams with Application Time
- Title(参考訳): 適用時間付きストリームのバウンドメモリ基準
- Authors: Simon Schiff and \"Ozg\"ur \"Ozcep
- Abstract要約: 境界メモリ計算可能性は、ストリーム上の実行可能な計算を扱うAIやデータベースの領域において、引き続き焦点を絞っている。
本研究は,アプリケーション時間付きストリーム上でのSPJクエリのメモリ境界計算可能性の基準を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Bounded-memory computability continues to be in the focus of those areas of
AI and databases that deal with feasible computations over streams---be it
feasible arithmetical calculations on low-level streams or feasible query
answering for declaratively specified queries on relational data streams or
even feasible query answering for high-level queries on streams w.r.t. a set of
constraints in an ontology such as in the paradigm of Ontology-Based Data
Access (OBDA). In classical OBDA, a high-level query is answered by
transforming it into a query on data source level. The transformation requires
a rewriting step, where knowledge from an ontology is incorporated into the
query, followed by an unfolding step with respect to a set of mappings. Given
an OBDA setting it is very difficult to decide, whether and how a query can be
answered efficiently. In particular it is difficult to decide whether a query
can be answered in bounded memory, i.e., in constant space w.r.t. an infinitely
growing prefix of a data stream. This work presents criteria for bounded-memory
computability of select-project-join (SPJ) queries over streams with
application time. Deciding whether an SPJ query can be answered in constant
space is easier than for high-level queries, as neither an ontology nor a set
of mappings are part of the input. Using the transformation process of
classical OBDA, these criteria then can help deciding the efficiency of
answering high-level queries on streams.
- Abstract(参考訳): 境界メモリ計算能力は、ストリーム上の実行可能な計算を扱うAIやデータベースの領域の焦点であり、低レベルのストリーム上の算術的な計算や、リレーショナルデータストリーム上の宣言的に指定されたクエリに応答する実行可能なクエリ、さらにはストリーム上の高レベルのクエリに応答する実行可能なクエリなど、オントロジーベースのデータアクセス(OBDA)のパラダイムのようなオントロジーにおける制約セットである。
古典的なobdaでは、高レベルのクエリはデータソースレベルでクエリに変換することで答えられる。
変換には書き直しステップが必要で、オントロジーからの知識がクエリに組み込まれ、マッピングのセットに関して展開するステップが続く。
OBDAの設定を考えると、クエリが効率的に答えられるかどうかを判断するのは非常に困難です。
特に、データストリームの無限に増大するプレフィックスである定数空間 w.r.t において、クエリが境界メモリで応答できるかどうかを決定するのは難しい。
本研究は,アプリケーション時間付きストリーム上でのSPJクエリのメモリ境界計算可能性の基準を示す。
spjクエリが一定の空間で答えられるかどうかは、オントロジーやマッピングのセットが入力の一部ではないため、高レベルのクエリよりも容易である。
従来のOBDAの変換プロセスを使うことで、これらの基準はストリーム上の高レベルのクエリに応答する効率を決定するのに役立つ。
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