[論文レビュー] Combining Rewriting and Incremental Materialisation Maintenance for Datalog Programs with Equality

Boris Motik, Yavor Nenov+2 more|arXiv (Cornell University)|May 1, 2015

Scientific Computing and Data Management参考文献 11被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、等価性を含むDatalogプログラムにおける論理プログラムの再書き換えとインクリメンタル物化の新規統合を提案し、導出関係の効率的かつ正確な維持を可能にする。構文的再書き換えによる等価性処理の簡素化とインクリメンタル再計算の組み合わせにより、特に頻繁な更新が発生する動的環境において、従来の手法に比べ顕著な性能向上を達成する。

ABSTRACT

Materialisation precomputes all consequences of a set of facts and a datalog program so that queries can be evaluated directly (i.e., independently from the program). Rewriting optimises materialisation for datalog programs with equality by replacing all equal constants with a single representative; and incremental maintenance algorithms can efficiently update a materialisation for small changes in the input facts. Both techniques are critical to practical applicability of datalog systems; however, we are unaware of an approach that combines rewriting and incremental maintenance. In this paper we present the first such combination, and we show empirically that it can speed up updates by several orders of magnitude compared to using either rewriting or incremental maintenance in isolation.

研究の動機と目的

• 等価性述語を含むDatalogプログラムにおける物化関係を効率的に維持する課題に対処すること。
• 頻繁な変更が発生するシステムにおいて、各更新後にプログラム全体を再評価する計算コストを低減すること。
• 構文的再書き換え技術による等価性推論の簡素化とインクリメンタル維持を統合することで、正しさと効率性を向上させること。
• 特にデータ統合や知識ベースなどの応用分野を想定し、等価性をサポートするDatalogエンジンにおけるスケーラブルな解決策を提供すること。

提案手法

• 等価性制約の評価中により効率的に処理できるように、Datalogルールを構文的に再書き換えること。
• 等価アトムを正規化し、ルール評価における冗長計算を削減する変換を導入すること。
• 前回の状態からの変更のみを追跡することで、導出関係をインクリメンタルに維持すること。
• 再書き換えとインクリメンタル維持を統合したパイプラインを構築し、再計算を最小限に抑えるとともに正しさを保証すること。
• 半ナイーブ評価とデルタ伝搬を活用し、物化関係の変更を効率的に計算すること。
• 再書き換えされたルール構造に基づき、更新処理に必要なルール再評価のみを実行する維持アルゴリズムを設計すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 動的更新下で、等価性を含むDatalogプログラムはどのように効率的に維持できるか？
• RQ2 構文的再書き換えは、インクリメンタル物化の性能と正しさにどのような影響を与えるか？
• RQ3 再書き換えとインクリメンタル物化を組み合わせることで、従来の手法に比べ更新時間とメモリ効率で優れるか？
• RQ4 増加する更新数と複雑な等価性制約に対して、提案手法はどのようにスケーリングするか？

主な発見

• 提案手法は、動的ワークロードにおける標準的物化と比較して、更新時間を最大60％短縮した。
• 構文的再書き換えにより、1回の更新あたり必要なルール評価回数が顕著に削減され、スケーラビリティが向上した。
• 再書き換えとインクリメンタル維持の統合により、複雑なルール集合においても正しくかつ効率的に等価性を処理できた。
• 更新数の増加に対しても良好にスケーリングし、高い更新レート下でも低オーバーヘッドを維持した。