[论文解读] Causality in Databases: The Diagnosis and Repair Connections

Babak Salimi, Leopoldo Bertossi|arXiv (Cornell University)|Apr 28, 2014

Scientific Computing and Data Management参考文献 29被引用 7

一句话总结

本文建立了数据库中的因果关系、基于禁止约束的数据库修复，以及基于一致性的诊断之间的精确理论联系。它表明，查询结果的实际原因及其责任度可以通过数据库修复来计算，反之亦然，从而使得成熟的诊断与修复技术能够应用于数据库中的因果关系问题。

ABSTRACT

In this work we establish and investigate the connections between causality for query answers in databases, database repairs wrt. denial constraints, and consistency-based diagnosis. The first two are relatively new problems in databases, and the third one is an established subject in knowledge representation. We show how to obtain database repairs from causes and the other way around. The vast body of research on database repairs can be applied to the newer problem of determining actual causes for query answers. By formulating a causality problem as a diagnosis problem, we manage to characterize causes in terms of a system's diagnoses.

研究动机与目标

• 形式化并研究数据库中的因果关系、数据库修复与基于一致性的诊断之间的深层联系。
• 证明在合取查询中计算实际原因及其责任度的问题，可归约为诊断或修复问题。
• 实现数据库修复与诊断领域中现有技术向数据库因果关系这一新兴领域的迁移。
• 为数据管理中的非单调推理提供统一框架，特别是用于解释查询结果与不一致性。

提出的方法

• 制定一个布尔合取查询及其相关的禁止约束，使得该查询为真当且仅当该约束被违反。
• 在查询为真时的实际原因与在禁止约束下数据库的子集修复之间建立一一对应关系。
• 使用基数修复来刻画元组作为原因的责任度，将责任度与数据库中最小变更联系起来。
• 开发一种算法，通过分析约束违反的实际原因及其条件集来计算数据库修复。
• 将因果关系问题重新表述为基于一致性的诊断问题，其中系统描述为数据库模式，观测结果为查询结果。
• 利用答案集编程（ASP）来指定并计算修复与诊断，从而实现在因果与修复结构上的自动化推理。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过基于禁止约束的数据库修复来表征布尔合取查询结果的实际原因？
• RQ2 元组作为原因的责任度与修复基数之间的精确关系是什么？
• RQ3 能否从原因及其条件集计算数据库修复，反之亦然？
• RQ4 如何将数据库中的因果关系问题归约为基于一致性的诊断问题？
• RQ5 ASP在统一框架中指定并计算原因、修复与诊断方面起什么作用？

主要发现

• 布尔合取查询为真时的实际原因与关联禁止约束下数据库的子集修复之间存在一一对应关系。
• 元组作为原因的责任度被其对应最小修复的基数精确刻画。
• 可以从实际原因及其条件集计算出数据库修复，从而实现从因果解释反向工程修复。
• 因果关系问题可归约为基于一致性的诊断问题，从而可利用诊断技术来计算原因及其责任度。
• 因果关系与修复之间的联系使得基于ASP等现有数据库修复技术能够应用于数据库因果解释问题。
• 该框架可通过基于修复的因果关系表征，扩展至函数依赖与非合取查询。