Database Queries that Explain their Work
Database Queries that Explain their Work
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解释其工作的数据库查询
DOI：
10.1145/2643135.2643143
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发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Cheney J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Cheney J
数据库查询或科学工作流程的起源通常是出于提供解释，增加对用于计算查询的基础数据源和过程的理解，以及再现性，重新计算不同输入结果的能力，可能专门用于输出的一部分。许多起源系统声称提供这样的能力，但是，大多数缺乏正式的定义或保证这些属性，而其他人提供正式的保证，只有相对有限的类的变化。最近的工作起源跟踪和切片的函数式编程语言的基础上，我们引入了一个详细的跟踪模型的起源多集值嵌套关系演算，定义跟踪切片算法，提取子跟踪需要解释或重新计算特定部分的输出，并定义查询切片和差分技术，支持解释。我们陈述并证明了这些技术的正确性，并提出了一个概念验证的Haskell实现。
Provenance for database queries or scientific workflows is often motivated as providing explanation, increasing understanding of the underlying data sources and processes used to compute the query, and reproducibility, the capability to recompute the results on different inputs, possibly specialized to a part of the output. Many provenance systems claim to provide such capabilities; however, most lack formal definitions or guarantees of these properties, while others provide formal guarantees only for relatively limited classes of changes. Building on recent work on provenance traces and slicing for functional programming languages, we introduce a detailed tracing model of provenance for multiset-valued Nested Relational Calculus, define trace slicing algorithms that extract subtraces needed to explain or recompute specific parts of the output, and define query slicing and differencing techniques that support explanation. We state and prove correctness properties for these techniques and present a proof-of-concept implementation in Haskell.
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--
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