Updating derived relations: detecting irrelevant and autonomously computable updates

Artikeleigenschaften
  • Sprache
    English
  • Veröffentlichungsdatum
    1989/09/01
  • Indian UGC (Zeitschrift)
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    17
  • Zitate
    72
  • José A. Blakeley Indiana Univ., Bloomington
  • Neil Coburn Univ. of Waterloo, Waterloo, Ont., Canada
  • Per-Åke Larson Univ. of Waterloo, Waterloo, Ont., Canada
Abstrakt
Zitieren
Blakeley, José A., et al. “Updating Derived Relations: Detecting Irrelevant and Autonomously Computable Updates”. ACM Transactions on Database Systems, vol. 14, no. 3, 1989, pp. 369-00, https://doi.org/10.1145/68012.68015.
Blakeley, J. A., Coburn, N., & Larson, P.- Åke. (1989). Updating derived relations: detecting irrelevant and autonomously computable updates. ACM Transactions on Database Systems, 14(3), 369-400. https://doi.org/10.1145/68012.68015
Blakeley JA, Coburn N, Larson P Åke. Updating derived relations: detecting irrelevant and autonomously computable updates. ACM Transactions on Database Systems. 1989;14(3):369-400.
Journalkategorien
Science
Mathematics
Instruments and machines
Electronic computers
Computer science
Science
Mathematics
Instruments and machines
Electronic computers
Computer science
Computer software
Science
Science (General)
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Technology
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Electronics
Computer engineering
Computer hardware
Beschreibung

Wie können Datenbanksysteme Aktualisierungen abgeleiteter Relationen effizient verwalten, wenn sich Basisrelationen ändern? Diese Arbeit stellt Bedingungen für das Erkennen irrelevanter Aktualisierungen vor, bei denen eine Aktualisierung einer Basisrelation keine Auswirkungen auf eine abgeleitete Relation hat, sowie für autonom berechenbare Aktualisierungen, bei denen eine abgeleitete Relation ohne externe Daten aktualisiert werden kann. Die betrachteten abgeleiteten Relationen werden durch PSJ-Ausdrücke (Projekt-, Auswahl-, Join-Operationen) definiert. Aktualisierungsoperationen umfassen Einfügungen, Löschungen und Änderungen, die durch Auswahlbedingungen spezifiziert werden. Diese Forschung ist relevant für Datenbanksysteme, Abfrageoptimierung und Datenmanagement. Die Arbeit liefert hinreichende und notwendige Bedingungen für das Erkennen dieser Aktualisierungen, wodurch die Effizienz der Datenbankwartung verbessert wird. Durch die Aufstellung dieser Bedingungen bietet die Forschung praktische Werkzeuge für Datenbankadministratoren und -entwickler. Autonome Aktualisierungen verwenden keine anderen Daten als die abgeleitete Relation selbst und die gegebene Aktualisierungsoperation. Die Ergebnisse helfen bei der Optimierung von Datenbanksystemen, indem unnötige Berechnungen vermieden und der mit der Wartung abgeleiteter Relationen verbundene Overhead reduziert wird. Die Arbeit hat Auswirkungen auf das Datenbankdesign, Update-Propagierungsstrategien und die Gesamtleistung des Systems.

Veröffentlicht in ACM Transactions on Database Systems, einer führenden Zeitschrift für Datenbankforschung, befasst sich diese Arbeit mit dem kritischen Thema der Wartung abgeleiteter Relationen in Datenbanksystemen. Der Fokus auf das Erkennen irrelevanter und autonom berechenbarer Aktualisierungen steht im Einklang mit dem Schwerpunkt der Zeitschrift auf der Optimierung von Datenbankoperationen und der Sicherstellung der Datenkonsistenz, wodurch zum laufenden Diskurs auf diesem Gebiet beigetragen wird.

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Zitate
Zitationsanalyse
Die erste Studie, die diesen Artikel zitiert hat, trug den Titel Processing Implication on Queries und wurde in 1989. veröffentlicht. Die aktuellste Zitierung stammt aus einer 2023 Studie mit dem Titel Processing Implication on Queries Seinen Höhepunkt an Zitierungen erreichte dieser Artikel in 1997 mit 8 Zitierungen.Es wurde in 29 verschiedenen Zeitschriften zitiert.. Unter den verwandten Fachzeitschriften wurde diese Forschung am häufigsten von IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering zitiert, mit 15 Zitierungen. Die folgende Grafik veranschaulicht die jährlichen Zitationstrends für diesen Artikel.
Zitate verwendeten diesen Artikel für Jahr