[論文レビュー] View Synthesis from Schema Mappings

Diego Calvanese, Giuseppe De Giacomo+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 5, 2010

Advanced Database Systems and Queries参考文献 35被引用数 3

ひとこと要約

この論文は、データ統合およびデータウェアハウス分野における新しい問題であるスキーママッピングからのビュー合成を紹介する。これは、ソースからターゲットへのスキーママッピングから自動的にターゲットスキーマビューを生成する。関係および準構造化データに対して、結合的および正則パスクエリを用いた技術を提案し、複雑さの上界を確立する：2RPQではExpTime、CRPQでは2ExpSpaceである。

ABSTRACT

In data management, and in particular in data integration, data exchange, query optimization, and data privacy, the notion of view plays a central role. In several contexts, such as data integration, data mashups, and data warehousing, the need arises of designing views starting from a set of known correspondences between queries over different schemas. In this paper we deal with the issue of automating such a design process. We call this novel problem "view synthesis from schema mappings": given a set of schema mappings, each relating a query over a source schema to a query over a target schema, automatically synthesize for each source a view over the target schema in such a way that for each mapping, the query over the source is a rewriting of the query over the target wrt the synthesized views. We study view synthesis from schema mappings both in the relational setting, where queries and views are (unions of) conjunctive queries, and in the semistructured data setting, where queries and views are (two-way) regular path queries, as well as unions of conjunctions thereof. We provide techniques and complexity upper bounds for each of these cases.

研究の動機と目的

• データ統合およびデータウェアハウスにおける、ソースからターゲットへのスキーママッピングからターゲットスキーマビューを自動的に生成する課題に対処する。
• ソースクエリが合成されたビュー上で再ライティング可能であるという条件で、ビュー合成をクエリリライト問題として形式化する。
• 結合的クエリ、2RPQ、CRPQ、UC2RPQを含む異なるクエリ言語におけるビュー存在の決定可能性および複雑さ解析を提供する。
• 正則パスクエリおよびその拡張を用いて、準構造化データモデルへのフレームワークの拡張を行う。
• 整合的かつ正確なリライト意味論を用いたビュー合成の理論的基盤を検討する。

提案手法

• 各ソースクエリに対して、ソースクエリが合成されたビュー上で論理的に同値である再ライティング可能となるターゲットビューを合成するという、クエリリライト問題としてビュー合成をモデル化する。
• クエリ包含問題を語のオートマトン（NWAおよび2NWA）上の言語包含に還元するためのオートマトン理論的技法を用いる。
• ツリー・オートマトンおよび合同類技術を用いて、ビューの閉包を管理し、ビューの複雑さを最小化する。
• 複雑なクエリ（例：CRPQ）の包含関係を、語のオートマトン構築による正則言語の包含関係に還元する。
• クエリ包含からオートマトン言語包含への還元を活用し、決定可能性および複雑さ解析を可能にする。
• ソースおよびターゲットマッピングからビュー定義オートマトンを構築し、包含制約を検証することで、合成されたビューの正しさを保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ソースからターゲットへのスキーママッピングの集合から、ソースクエリがビュー上で再ライティング可能なターゲットスキーマビューを自動的に合成することは可能か？
• RQ2 異なるクエリ言語（例：2RPQ、CRPQ）におけるビュー存在問題の計算複雑さの上限は何か？
• RQ3 整合的リライト（確実な答え）と正確なリライト（論理的同値）の意味論の間で、ビュー合成の複雑さはどのように変化するか？
• RQ4 オートマトン理論的技法は、準構造化データモデルにおけるクエリ包含の還元とビュー合成に効果的に用いることができるか？
• RQ5 CRPQやUC2RPQのようなより洗練されたクエリ言語における、ビュー合成の決定可能性および複雑さの理論的限界は何か？

主な発見

• 関係および準構造化データモデルの両方において、ビュー存在問題は決定可能であり、クエリ言語に応じた複雑さの上界が存在する。
• 2RPQでは、ビュー存在問題はExpTimeに属し、正確なビュー存在問題はExpSpaceに属する。
• CRPQでは、ビュー存在問題は2ExpTimeに属し、正確なビュー存在問題は2ExpSpaceに属する。
• UC2RPQでは、2RPQのビューとオートマトンベースの包含チェックが用いられるため、CRPQと同様の複雑さの上限が得られる。
• 語のオートマトン（NWAおよび2NWA）の使用により、複雑なクエリ包含問題が言語包含に還元され、合成技法の核を形成する。
• 合同類技術により、ビューの最小化および同値関係における閉包が可能となり、合成されたビューの効率性および正しさが向上する。