[发明专利]一种非一致性数据库无聚集查询方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种非一致性数据库无聚集查询方法，属于数据库查询技术领域。 

背景技术

查询重写是采用一阶查询重写方法对在多项式时间内可处理的查询进行重写，重写的查询也是一阶的，在一阶逻辑中能被翻译成SQL。由于重写查询能在多项式时间内和独立于数据的途径下得到，因而这种方法在多项式时间内是可解的。一阶查询重写算法有一些限制：只能采用无量词的合取查询和二元约束，一些在多项式时间内可处理的合取查询也不能进行查询重写。基于连接图允许存在量词的合取查询没有重复的关系或者内置谓词，基于这种合取查询，ConQuer系统给出的SQL重写查询能返回所有符合给定键约束的数据，但没有考虑SPJ聚集查询。 

Hippo系统提出了一种冲突图的解决方法，是CQA在大型数据库上的系统，采用的方法是产生元组冲突图放到内存中，产生一个Java程序的过程化方法去计算一致性结果。Hippo的前提是：冲突的数量对于冲突超图是足够的小，能存储到主存中。问题是如果数据库中存在大量的冲突元组，则冲突图加载到内存中会造成额外的系统负载。此外，这种算法不能处理存在量词和基本全称约束的查询。 

Infomix系统是基于逻辑编程方法的，相对查询重写技术来说，这种方法能处理所有的一阶查询和更多的完整性约束类型，如一阶查询、全称约束、引用约束等。但其重点是基于稳定模型语义的可表达性和获取正确的逻辑结果，而不是计算的有效性和可扩展性，不能产生有效的解决结果。因此这些系统的计算复杂度比SQL更高，因此不能运行在海量数据库上。 

发明内容

本发明的目的在于克服上述技术的缺点，提供一种非一致性数据库无聚集查询方法，以便能够针对非一致性数据库更好地进行查询。 

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下。 

一种非一致性数据库无聚集查询方法，具体包括以下步骤。 

（1）首先计算树叶及其兄弟的查询子集。根据无连接的算法对于一致性结果的获取方法，重写查询在cand_R₁中基于初始查询加入了DISTINCT和键属性，用于消除投影于键属性和初始查询中的投影属性的重复元组。在常见表表达式中的子查询中，剔除了在键值相等的情况下不满足初始查询的元组（投影属性值不相同、不满足条件或条件谓词中的属性为NULL）。得到树叶及其兄弟的查询子集。 

（2）然后再计算其父结点的查询子集。对于父结点来说，每个子结点的连接属性可能是一致的，也可能是不一致的，在算法中用Fk_i表示，但Fk_i对于不同的结点，可能有不同的连接属性。（a）类似的，重写查询在cand_R_i中基于初始查询加入了DISTINCT和键属性，用于消除投影于键属性和初始查询中的投影属性的重复元组。在常见表表达式中的子查询中，剔除了在键值相等的情况下不满足初始查询的元组（投影属性值不相同、不满足条件或条件谓词中的属性为NULL）。（b）并且，R_i的外键必须在于R_i的子结点R_i-1及其兄弟的查询子集中。（c）然后，在键值相等的情况下，剔除了R_i的外键为NULL或者外键不存在于R_i的子结点R_i-1及其兄弟的查询子集中。其中cand_R_i_brother为该子树的兄弟取得的查询子集，它存在于集合{cand_R₁,…,cand_R_m－1}中。 

（3）基于步骤（1）和步骤（2），从树叶及其兄弟结点键依次计算，最后得到根结点的查询子集。在外查询查询中，把根结点的查询子集对键属性进行分组计算，得到如果存在不重复的键值，无重复键值的属性表达式S即为一致性查询结果。 

步骤（1）中所述的无连接的算法，其基本思想如下。 

（1）对于给定的初始查询，重写查询在常见表表达式中基于初始查询加入了DISTINCT和键属性，用于消除投影于键属性和初始查询中的投影属性的重复元组。 

（2）在常见表表达式中的子查询中，采用谓词“R1.S<>R2.S”、NSC和ISNULL(SCA)进行判断，剔除了不满足初始查询的元组，主要是3种情况：（a）键值相等但投影属性值不相同；（b）键值相等但不满足条件谓词（否定形式）；（c）键值相等但条件谓词中的属性为NULL。最后在外查询中返回初始查询的非键属性值。