FLEXIBLE QUERY ANSWERING SYSTEM NHÓM 3: LÊ HỒNG DŨNG – 7140819 LÊ NGUYÊN DŨNG – 7140224 NGÔ ĐÌNH DŨNG – 1570203 ÂU MẬU DƯƠNG – 7140820 e b Price GVHD: PGS.TS ĐẶNG TRẦN KHÁNH c a g i d l m k Distance NỘI DUNG 1.Skyline Queries 2.SQLf Queries 3.So sánh Skyline vs SQLf 4.Kết luận Skyline Queries  Definition of the Skyline: Cho vector hi, hj ϵ Rn với hi = , hj = Ta nói hi DOMINATES hj , kí hiệu hi > hj (hi >> hj ) nếu: xil > xjl  Ví dụ: tất xik >= xjk Skyline Queries  Cú pháp: SELECT FROM WHERE GROUP BY HAVING SKYLINE OF [ DISTINCT ] d1 [ MIN | MAX | DIFF ], , dm [ MIN | MAX | DIFF ] ORDER BY Skyline Queries  Ví dụ: Xét bảng liệu nhà hàng sau  S= Service, F: food, D: décor Restaurant Summer Moon Zakopane Brearton Grill Yamanote Fenton & Pickle Briar Patch BBQ  Query: Tìm S,F,D max price S 21 24 15 22 16 14 F 25 20 18 22 14 13 D 19 21 20 17 10 Price 47.50 56.00 62.00 51.50 17.50 22.50 Skyline Queries Result Restaurant S F D Price Summer Moon 21 25 19 47.50 Zakopane 24 20 21 56.00 Yamanote 22 22 17 51.50 Fenton & Pickle 16 14 10 17.50 Skyline Query Restaurants in the Skyline SELECT * FROM FoodGuide SKYLINE OF S MAX , F MAX , D MAX, Price MIN Hiện thực Skyline Queries Data set Window … Temporary file Hiện thực Skyline Queries Data set … Window t = Time stamp t to not compare two tuples are never compared twice Temporary file Hiện thực Skyline Queries Window Data set compare … t = Temporary file Hiện thực Skyline Queries Data set dominated … Window t = Temporary file SQLf Queries  Ví dụ: Một tập mờ B số tự nhiên nhỏ với hàm thuộc μB(x) có dạng Hình định nghĩa tập vũ trụ X chứa phần tử sau: B = {(1,1),(2,1),(3,0.95),(4,0.7) ,(5,0)} SQLf Queries  Lát cắt α (α-cut) SQLf Queries  Ví dụ: SQLf Queries Cú pháp ngôn ngữ SQLf: SELECT FROM WHERE WITH CALIBRATION [n|α|n, α]  n: số lượng tuple trả  α: giá trị α-cut SQLf Queries  Ví dụ: Xét bảng Nhan_vien, có hàm thành viên sau: Emp_ID 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 Name John Mary Tom Nancy Jack Dylan Jacob Riley Ryan Age 26 33 39 28 25 40 22 31 20 Salary 8000 3500 4700 2900 3500 6000 4900 4200 4800 SQLf Queries  Ví dụ: Kết tính toán hàm thành viên SQLf Queries  Ví dụ: Kết tính toán hàm thành viên SQLf Queries Ví dụ: Xét câu truy vấn: “Tìm nhân viên có lương cao với mức 0.8”  FQ: SELECT * FROM Nhan_Vien WHERE Salary = high_salary WITH CALIBRATION 0.8 Áp dụng nguyên tắc nguồn gốc (derivation principle), ta có: DNC(Salary=high_salary , ≥, 0.8) = Salary ≥ 4800  Ta hiệu chuẩn định tính (Qualitative calibration) câu truy vấn sau DS(FQ) = SELECT * FROM Nhan_Vien WHERE Salary ≥ 4800  Truy vấn giống như: DS(SELECT * FROM Nhan_Vien WHERE Salary = high_salary, ≥, 0.8) SQLf Queries  Ví dụ: Kết truy vấn So sánh Skyline vs.SQLf Queries Dữ liệu test: 100,000 đến 1,000,000 tuples Bảng có 10 cột số nguyên nhận giá trị ngẫu nhiên từ 30 với 30 tốt cột string Chương trình test PL/SQL (Oracle 9i) swi Prolog cho mục đích so sánh Chương trình chạy máy tính PC Intel 866-MHz với 512MB RAM 18-GB disk với hệ điều hành Red Hat Linux 8.0 So sánh Skyline vs.SQLf Queries  Kết test Demension (số chiều liệu) 2.5 SQLf 1.5 Mean of LogTime 3.5 Strategy 0.5 Dimension So sánh Skyline vs SQLf Queries  Kết test Volume (số dòng liệu) 3.5 SQLf 2.5 1.5 Mean of LogTime Strategy 0.5 Sm all Larg e Volume Kết luận Bất kỳ truy vấn Skyline diễn tả truy vấn SQLf, mở rộng SQLf Skyline sử dụng so sánh định lượng, cung cấp công cụ mạnh mẽ việc chọn tập kết SQLf trả số câu trả lời với tiêu chí cao nhiều câu trả lời trả Skyline với tiêu chí thấp Skyline đòi hỏi nhiều thời gian SQLf Skyline tốn DBMS thực truy vấn phức tạp Tài liệu tham khảo [1] J Mishra, S Ghosh, “Uncertain Query Processing using Vague Set or Fuzzy Set: Which One Is Better?”, ISSN 1841-9836, 9(6):730-740, December, 2014 [2] M Goncalves and L Tineo, “SQLf vs Skyline - Expressivity and Performance”, 2006 [...]... high_salary, ≥, 0.8) SQLf Queries  Ví dụ: Kết quả truy vấn So sánh Skyline vs.SQLf Queries Dữ liệu test: 100,000 đến 1,000,000 tuples Bảng có 10 cột số nguyên nhận giá trị ngẫu nhiên từ 1 30 với 30 là tốt nhất và 1 cột string Chương trình test là PL/SQL (Oracle 9i) và swi Prolog cho mục đích so sánh Chương trình chạy trên máy tính PC Intel 866-MHz với 512MB RAM và 18-GB disk với hệ điều hành Red... 18-GB disk với hệ điều hành Red Hat Linux 8.0 So sánh Skyline vs.SQLf Queries  Kết quả test trên Demension (số chiều của dữ liệu) 3 2.5 SQLf 2 1.5 Mean of LogTime 4 3.5 Strategy 1 0.5 0 9 5 1 Dimension So sánh Skyline vs SQLf Queries  Kết quả test trên Volume (số dòng của dữ liệu) 3.5 SQLf 2.5 2 1.5 1 Mean of LogTime 3 Strategy 0.5 0 Sm all Larg e Volume Kết luận Bất kỳ truy vấn Skyline có thể được... nhiều câu trả lời hơn đã được trả về bởi Skyline với tiêu chí thấp Skyline đòi hỏi nhiều thời gian hơn SQLf Skyline là rất tốn kém khi các DBMS thực hiện truy vấn phức tạp Tài liệu tham khảo [1] J Mishra, S Ghosh, “Uncertain Query Processing using Vague Set or Fuzzy Set: Which One Is Better?”, ISSN 1841-9836, 9(6):730-740, December, 2014 [2] M Goncalves and L Tineo, “SQLf vs Skyline - Expressivity ... sánh Skyline vs.SQLf Queries Dữ liệu test: 100,000 đến 1,000,000 tuples Bảng có 10 cột số nguyên nhận giá trị ngẫu nhiên từ 30 với 30 tốt cột string Chương trình test PL/SQL (Oracle 9i) swi... Queries  Ví dụ: Xét bảng liệu nhà hàng sau  S= Service, F: food, D: décor Restaurant Summer Moon Zakopane Brearton Grill Yamanote Fenton & Pickle Briar Patch BBQ  Query: Tìm S,F,D max price... so sánh Chương trình chạy máy tính PC Intel 866-MHz với 512MB RAM 18-GB disk với hệ điều hành Red Hat Linux 8.0 So sánh Skyline vs.SQLf Queries  Kết test Demension (số chiều liệu) 2.5 SQLf