| Abstract: | 整體性限制(Integrity constraints)是資料庫需強 制遵守之條件,以確保資料的正確性.當資料庫 有所異動時,整體性限制的檢查可發現不當之 交易並維持變更後資料的合法性.然而,若直接 對資料庫中龐大的資料量進行所有整體性限制 的檢查,將是非常沒有效率的,因為並非所有的 整體性限制,且非全部的資料和目前的交易有 關.為了有效率地檢查整體性限制,下列的兩個 基本原則應遵守.(1)只檢查受影響之整體性限制.(2)只檢查更新後資料庫中相關資料部份.考 察目前所提出的各種檢查法中,大都對第二個 原則進行深入的探討,至於對第一個原則,則甚 少提及.因此,在這些方法中,未受影響之整體性 限制仍將被無意義地檢查.本計畫將提出一個 符合上述兩項原則的有效率的檢查法適用於目 前最新的演繹式資料庫(Deductive databases).楊氏 所發展之演繹圖(Deduction graphs)將作為此項研究 之理論基礎.本計畫將首先加強演繹圖的功能,使其能處理演繹式資料庫中否定的資訊.然後, 根據已知的整體性限制建立一個限制檢查圖, 從該圖中得出四類不同的元素,用以簡易地偵 測出那些整體性限制受目前的交易所影響.若 某一整體性限制受影響,本計畫所提之檢查法 則根據交易之類別(加入或刪除一項資料,一條 法則,或一項限制)而施予不同之檢查.另外,本 計畫亦將探討檢查法之可能最佳化,以減少檢 查之次數和時間. |
