[논문 리뷰] A Hybrid Approach to Query Answering under Expressive Datalog+/-

Mostafa Milani, Andrea Calı̀외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 04. 22.

Semantic Web and Ontologies참고 문헌 14인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 매우 표현력이 뛰어난 온톨로지 언어인 약하게 스티키(WS) Datalog±에서 합조합 쿼리 응답을 위한 두 가지 새로운 결정론적 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 알고리즘은 쿼리 기반의 복귀 기반 추적을 사용하여 쿼리에 맞는 데이터베이스 확장을 생성한다. 두 번째 알고리즘은 하이브리드 변환을 통해 스티키 프로그램으로 변환한 후 표준 재작성 기법을 적용한다. 두 알고리즘 모두 최적의 데이터 복잡도(ptime)를 달성하여 실제 OBDA 환경에서 효율적이고 실용적인 쿼리 응답을 가능하게 한다.

ABSTRACT

Datalog+/- is a family of ontology languages that combine good computational properties with high expressive power. Datalog+/- languages are provably able to capture the most relevant Semantic Web languages. In this paper we consider the class of weakly-sticky (WS) Datalog+/- programs, which allow for certain useful forms of joins in rule bodies as well as extending the well-known class of weakly-acyclic TGDs. So far, only non-deterministic algorithms were known for answering queries on WS Datalog+/- programs. We present novel deterministic query answering algorithms under WS Datalog+/-. In particular, we propose: (1) a bottom-up grounding algorithm based on a query-driven chase, and (2) a hybrid approach based on transforming a WS program into a so-called sticky one, for which query rewriting techniques are known. We discuss how our algorithms can be optimized and effectively applied for query answering in real-world scenarios.

연구 동기 및 목표

• 약하게 스티키(WS) Datalog±, 즉 매우 표현력이 뛰어나면서도 결정 가능성이 보장되는 온톨로지 언어에서 합조합 쿼리 응답을 위한 결정론적 알고리즘이 부족한 문제를 해결하기 위해.
• 이전 연구에서 비결정론적 추적 절차에 의존하는 것이 실용적 구현을 어렵게 하므로 이를 해결하기 위해.
• 복잡한 조인과 존재적 규칙을 지원하면서도 결정 가능성을 유지하는 효율적이고 확장 가능한 쿼리 응답 기법을 개발하기 위해.
• 실세계 온톨로지 기반 데이터 액세스(OBDA) 시스템에서의 실용적 구현을 가능하게 하기 위해 최적화된 결정론적 알고리즘을 제공하기 위해.
• WS Datalog± 하에서의 합조합 쿼리 응답에 대해 최적의 데이터 복잡도(ptime)를 달성하여 이론적 하한선과 일치시키기 위해.

제안 방법

• 쿼리에 기반한 복귀 기반의 하향식 추적 알고리즘을 도입하여, 쿼리에 존재하는 존재적 변수의 수에 해당하는 단계별로 데이터베이스를 확장한다.
• 이중 단계 변환을 적용한다: 먼저 유한 순위가 없는 존재적 변수를 제거하기 위해 스켈레마화와 주석 처리를 수행하고, 그 다음 영향도가 0인 변수에 대한 부분 기반화를 수행하여 스티키 프로그램을 생성한다.
• 스티키 Datalog±에 대한 표준 재작성 기법을 활용하여 원본 쿼리를 합조합 쿼리의 합(UCQ)으로 변환한다.
• 변환된 UCQ를 직접 원본 데이터베이스 인스턴스 위에서 평가하여 SQL 스타일의 실행이 가능하게 한다.
• 의존성 그래프 분석을 통해 특정 상수가 새로운 원자들을 생성하지 않는 경우 불필요한 규칙 확장을 방지함으로써 기반화를 최적화한다.
• 최대 m개의 존재적 변수를 가진 쿼리에 대해 사전에 확장을 계산하는 오프라인 전처리와 온디맨드 복귀를 조합하여 점진적 쿼리 처리를 지원한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 표현력이 뛰어난 WS Datalog± 언어에서 결정론적이고 효율적인 쿼리 응답을 달성할 수 있는가? 이는 스티키와 약하게 비순환 Datalog±를 모두 확장하는 언어이다.
• RQ2 추적 절차를 어떻게 수정하여 종료성과 결정론성을 유지하면서도 쿼리 기반으로 효율적으로 작동하도록 할 수 있는가?
• RQ3 하이브리드 변환을 통해 스티키 프로그램으로 변환하면 쿼리 응답을 유지하면서 기존의 효율적인 재작성 기법을 활용할 수 있는가?
• RQ4 WS Datalog± 하에서의 합조합 쿼리 응답의 데이터 복잡도는 얼마이며, 이를 ptime 내에 달성할 수 있는가?
• RQ5 기반화 과정에서 중복 원자를 생성하는 것을 방지하기 위해 어떻게 최적화할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 쿼리 기반 추적 알고리즘은 WS Datalog± 하에서 합조합 쿼리 응답에 대해 최적의 데이터 복잡도(ptime)를 달성하며, 확장 과정이 결정론적이면서 쿼리에 특화되어 있다.
• 하이브리드 접근법은 스켈레마화와 부분 기반화를 통해 WS 프로그램을 스티키 프로그램으로 변환하여, 기존의 효율적인 스티키 Datalog± 재작성 기법의 활용을 가능하게 한다.
• 두 알고리즘 모두 데이터 복잡도에서 최적의 ptime 하한선을 달성하여 이론적 효율성과 실용적 타당성을 확인한다.
• 첫 번째 알고리즘은 최대 m개의 존재적 변수를 가진 쿼리에 대해 사전에 확장을 계산하여 재사용하고 온디맨드로 확장할 수 있도록 하여 점진적 쿼리 처리를 지원한다.
• 두 번째 알고리즘은 원본 데이터베이스 위에서 변환된 UCQ를 표준 SQL 스타일로 처리할 수 있도록 하여 RDBMS와의 통합을 촉진한다.
• 의존성 그래프 분석을 통한 최적화로 재작성 단계에서 생성되는 CQ의 수를 줄일 수 있으며, 불필요한 기반화 단계를 방지할 수 있다.