60 Years of Databases (part two)
The article provides an overview of research and development of databases since their appearance in the 60s of the last century to the present time. The following stages are distinguished: the emergence formation and rapid development, the era of relational databases, extended relational databases,...
Gespeichert in:
| Datum: | 2022 |
|---|---|
| 1. Verfasser: | |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainian |
| Veröffentlicht: |
Інститут програмних систем НАН України
2022
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/474 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Problems in programming |
Institution
Problems in programming| id |
pp_isofts_kiev_ua-article-474 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| resource_txt_mv |
ppisoftskievua/78/d1ce5173960086a15ee8111b2a04c978.pdf |
| spelling |
pp_isofts_kiev_ua-article-4742022-06-22T17:30:34Z 60 Years of Databases (part two) 60 років базам даних (частина друга) Reznichenko, V.A. Database types; hierarchical; network; relational; navigational; temporal; spatial; spatio-temporal; spatio-network; moving objects; deductive; active; object-oriented; object-relational; distributed; parallel; arrays; statistical; multidimensional UDC 004.94 Типи баз даних; ієрархічна; мережева; реляційна; навігаційна; темпоральна; просторова; просторово-темпоральна; просторово-мережева; об’єктів, що переміщуються; дедуктивна; активна; об’єктно-орієнтована; об’єктно-реляційна; розподілена; паралельна УДК 004.94 The article provides an overview of research and development of databases since their appearance in the 60s of the last century to the present time. The following stages are distinguished: the emergence formation and rapid development, the era of relational databases, extended relational databases, post-relational databases and big data. At the stage of formation, the systems IDS, IMS, Total and Adabas are described. At the stage of rapid development, issues of ANSI/X3/SPARC database architecture, CODASYL proposals, concepts and languages of conceptual modeling are highlighted. At the stage of the era of relational databases, the results of E. Codd’s scientific activities, the theory of dependencies and normal forms, query languages, experimental research and development, optimization and standardization, and transaction management are revealed. The extended relational databases phase is devoted to describing temporal, spatial, deductive, active, object, distributed and statistical databases, array databases, and database machines and data warehouses. At the next stage, the problems of post-relational databases are disclosed, namely, NOSQL-, NewSQL- and ontological databases. The sixth stage is devoted to the disclosure of the causes of occurrence, characteristic properties, classification, principles of work, methods and technologies of big data. Finally, the last section provides a brief overview of database research and development in the Soviet Union.Prombles in programming 2021; 4: 36-61 Наводиться огляд досліджень і розробок баз даних з моменту їх виникнення в 60-х роках минулого століття і по сьогодні. Виділяються наступні етапи: виникнення і становлення, бурхливий розвиток, епоха реляційних баз даних, розширені реляційні бази даних, пост-реляційні бази даних і великі дані. На етапі становлення описуються системи IDS, IMS, Total і Adabas. На етапі бурхливого розвитку висвітлені питання архітектури баз даних ANSI/X3/SPARC, пропозицій КОДАСИЛ, концепції і мов концептуального моделювання. На етапі епохи реляційних баз даних наводяться результати наукової діяльності Е. Кодда, теорія залежностей і нормальних форм, мови запитів, експериментальні дослідження і розробки, оптимізація та стандартизація, управління транзакціями. Етап розширених реляційних баз даних присвячений опису темпоральних, просторових, дедуктивних, активних, об’єктних, розподілених та статистичних баз даних, баз даних масивів, а також машин баз даних і сховищ даних. На наступному етапі розкрита проблематика постреляційних баз даних, а саме, NOSQL-, NewSQL- і онтологічних баз даних. Шостий етап присвячено розкриттю причин виникнення, характерних властивостей, класифікації, принципів роботи, методів і технологій великих даних. Нарешті, в останньому розділі подається короткий огляд досліджень і розробок по базах даних в Радянському Союзі.Prombles in programming 2021; 4: 36-61 Інститут програмних систем НАН України 2022-02-07 Article Article application/pdf https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/474 10.15407/pp2021.04.036 PROBLEMS IN PROGRAMMING; No 4 (2021); 36-61 ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ; No 4 (2021); 36-61 ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ; No 4 (2021); 36-61 1727-4907 10.15407/pp2021.04 uk https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/474/478 Copyright (c) 2022 PROBLEMS IN PROGRAMMING |
| institution |
Problems in programming |
| baseUrl_str |
https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/oai |
| datestamp_date |
2022-06-22T17:30:34Z |
| collection |
OJS |
| language |
Ukrainian |
| topic |
Database types hierarchical network relational navigational temporal spatial spatio-temporal spatio-network moving objects deductive active object-oriented object-relational distributed parallel arrays statistical multidimensional UDC 004.94 |
| spellingShingle |
Database types hierarchical network relational navigational temporal spatial spatio-temporal spatio-network moving objects deductive active object-oriented object-relational distributed parallel arrays statistical multidimensional UDC 004.94 Reznichenko, V.A. 60 Years of Databases (part two) |
| topic_facet |
Database types hierarchical network relational navigational temporal spatial spatio-temporal spatio-network moving objects deductive active object-oriented object-relational distributed parallel arrays statistical multidimensional UDC 004.94 Типи баз даних; ієрархічна; мережева; реляційна; навігаційна; темпоральна; просторова; просторово-темпоральна; просторово-мережева; об’єктів що переміщуються; дедуктивна; активна; об’єктно-орієнтована; об’єктно-реляційна; розподілена; паралельна УДК 004.94 |
| format |
Article |
| author |
Reznichenko, V.A. |
| author_facet |
Reznichenko, V.A. |
| author_sort |
Reznichenko, V.A. |
| title |
60 Years of Databases (part two) |
| title_short |
60 Years of Databases (part two) |
| title_full |
60 Years of Databases (part two) |
| title_fullStr |
60 Years of Databases (part two) |
| title_full_unstemmed |
60 Years of Databases (part two) |
| title_sort |
60 years of databases (part two) |
| title_alt |
60 років базам даних (частина друга) |
| description |
The article provides an overview of research and development of databases since their appearance in the 60s of the last century to the present time. The following stages are distinguished: the emergence formation and rapid development, the era of relational databases, extended relational databases, post-relational databases and big data. At the stage of formation, the systems IDS, IMS, Total and Adabas are described. At the stage of rapid development, issues of ANSI/X3/SPARC database architecture, CODASYL proposals, concepts and languages of conceptual modeling are highlighted. At the stage of the era of relational databases, the results of E. Codd’s scientific activities, the theory of dependencies and normal forms, query languages, experimental research and development, optimization and standardization, and transaction management are revealed. The extended relational databases phase is devoted to describing temporal, spatial, deductive, active, object, distributed and statistical databases, array databases, and database machines and data warehouses. At the next stage, the problems of post-relational databases are disclosed, namely, NOSQL-, NewSQL- and ontological databases. The sixth stage is devoted to the disclosure of the causes of occurrence, characteristic properties, classification, principles of work, methods and technologies of big data. Finally, the last section provides a brief overview of database research and development in the Soviet Union.Prombles in programming 2021; 4: 36-61 |
| publisher |
Інститут програмних систем НАН України |
| publishDate |
2022 |
| url |
https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/474 |
| work_keys_str_mv |
AT reznichenkova 60yearsofdatabasesparttwo AT reznichenkova 60rokívbazamdanihčastinadruga |
| first_indexed |
2025-07-17T09:56:39Z |
| last_indexed |
2025-07-17T09:56:39Z |
| _version_ |
1838410003238617088 |
| fulltext |
36
Моделі та засоби систем баз даних і знань
Етап 4. Розширені реляційні
бази даних (1980 – 2000 +)
Із моменту виникнення реляційна
модель піддавалася критиці в зв′язку з про-
стотою її структури даних. Відтак пропо-
нувалися розвинутіші моделі, що дозволя-
ли адекватніше представляти інформаційні
моделі різних предметних областей. Однак
їхньою особливістю було те, що всі вони
створювалися на базі реляційної моделі й
отримали назву розширених реляційних
баз даних. Переважна більшість наведених
у наступному абзаці БД або створювалися
на основі реляційних БД, або мали варіанти
такої реалізації.
У цей період активізувалися дослі-
дження із взаємопроникнення технологій
штучного інтелекту (ШІ) і БД. 1988 року
відбулися два різних симпозіуми з інтегра-
ції ШІ і БД. Відповідно до потреб у БД ви-
никли два напрямки представлення в них
правил (що породжують нові дані з існую-
чих). В результаті виникли БД двох типів:
активні і дедуктивні. Крім того, потреба
включення в БД часу і простору привела
до появи темпоральних і просторових БД,
а потреба застосування об′єктної техноло-
гії до БД привела до появи об′єктних БД.
Прагнення суттєво підвищити продуктив-
ність баз даних для роботи з великими
обсягами даних викликало необхідність
дослідження і розробки машин баз да-
них. А успіхи у створенні комп′ютерних
мереж привели до появи розподільних і
паралельних баз даних. Зрештою в цей
же період було визнано, що БД мають ви-
користовуватись не лише для «рутинної»
роботи зі збору, зберігання та пошуку ре-
тельно відібраних і перевірених даних,
а й для їх систематизації, узагальнення,
статистичної та аналітичної обробки. Так
з′явилися статистичні БД, БД для роботи
з масивами, багатовимірні БД і, зрештою,
сховища даних.
Темпоральні бази даних.
Темпоральні бази даних – це бази,
що зберігають дані, дотичні до часу. Час як
окремий тип даних присутній в усіх СУБД.
Однак це не є підставою вважати їх тем-
поральними, адже інтерпретація часу і се-
мантика взаємозв′язку між часом і даними
залишається за розробником. У темпораль-
УДК 004.94 http://doi.org/10.15407/pp2021.04.036
В.А. Резніченко
60 РОКІВ БАЗАМ ДАНИХ (частина друга)
Наводиться огляд досліджень і розробок баз даних з моменту їх виникнення в 60-х роках минулого
століття і по сьогодні. Виділяються наступні етапи: виникнення і становлення, бурхливий розвиток,
епоха реляційних баз даних, розширені реляційні бази даних, постреляційні бази даних і великі дані.
На етапі становлення описуються системи IDS, IMS, Total і Adabas. На етапі бурхливого розвитку ви-
світлені питання архітектури баз даних ANSI/X3/SPARC, пропозицій КОДАСИЛ, концепції і мов кон-
цептуального моделювання. На етапі епохи реляційних баз даних розкриваються результати наукової
діяльності Е. Кодда, теорія залежностей і нормальних форм, мови запитів, експериментальні дослі-
дження і розробки, оптимізація та стандартизація, управління транзакціями. Етап розширених реля-
ційних баз даних присвячений опису темпоральних, просторових, дедуктивних, активних, об’єктних,
розподілених та статистичних баз даних, баз даних масивів, машин баз даних і сховищ даних. На
наступному етапі розкрита проблематика постреляціонних баз даних, а саме NOSQL-, NewSQL- і
онтологічних баз даних. Шостий етап присвячений розкриттю причин виникнення, характеристичних
властивостей, класифікації, принципів роботи, методів і технологій великих даних. Нарешті в остан-
ньому розділі дається короткий огляд досліджень і розробок із баз даних у Радянському Союзі.
Ключові слова. Типи баз даних: ієрархічна, мережева, реляційна, навігаційна, темпоральна, просторо-
ва, просторово-темпоральна, просторово-мережева, об’єктів, що переміщуються, дедуктивна, активна,
об’єктно-орієнтована, об’єктно-реляційна, розподілена, паралельна, масивів, статистична, багатовимір-
на, машина баз даних, сховища даних, NoSQL, ключ-значення, стовпчикова, документно-орієнтована,
графова, мультімодельна, хмарна, наукова, багатозначна, XML, NewSQL, онтологічна, великі дані.
© В.А. Резніченко, 2021
ISSN 1727-4907. Проблеми програмування. 2021. № 4
37
Моделі та засоби систем баз даних і знань
них базах даних мають існувати правила
інтерпретації часу й можливості розкриття
семантики взаємозв′язку даних із часом.
Дослідження з використання по-
няття часу в інформаційних системах
були здійснені вже в 60-х роках минуло-
го століття. Вважається [212], що вперше
ідеї фіксації змінюваної в часі інформації
в базах даних з′явилися 1976 року в пра-
ці Яніса А. Бубенка молодшого (Janis A.
Bubenko, Jr) [213]. Згодом були проведені
активні дослідження із розкриття семан-
тики часу на концептуальному рівні [213 -
218], створення залежних від часу моделей
даних для статистичних реляційних баз
даних [219 - 222] і розробки темпоральних
мов запитів [223 - 227].
Яніс Бубенко мол.
Основні поняття. Вже до серед-
ини 80-х років склалися основні положен-
ня темпоральних БД (ТБД). Їхня суть по-
лягала в наступному. Темпоральний домен
(temporal domain), загалом визначається як
безліч темпоральних індивідів (temporal
individuals), на яких задані темпоральні від-
ношення (temporal relations). Темпоральний
домен характеризується такими аспектами:
структурним (лінійний час, розгалужений
час), дискретним (безперервний час, дис-
кретний час), граничним (обмежений час,
безкінечний час).
Темпоральними індивідами можуть
виступати моменти часу (часові точки) або
часові інтервали. Для моментів часу задане
відношення лінійного порядку (linear order),
а для інтервалів – відношення Аллена [228].
Асоціація темпоральних індивідів із
даними бази даних проводиться з допомо-
гою часових позначок (timestamps).
Лінія часу – це часова вісь, задана на
конкретному часовому домені й призначена
для асоціації часових позначок із даними.
Вирізняють дві лінії часу:
Лінія дійсного часу. Дійсний час
(valid time) визначає період часу, протягом
якого відбувається той чи інший факт моде-
лювання реальності.
Лінія транзакційного часу. Транзак-
ційний час – це період часу, протягом яко-
го інформація про факт зберігається в базі
даних.
Бази даних, які підтримують обидві
лінії часу, називаються бітемпоральними.
Крім того, вірогідне існування ко-
ристувального часу (user -defi ned time)
– часу (інтервалу часу), що прив′язується в
базі даних до факту самим користувачем.
На лінії часу присутній спеціальний
момент часу, котрий називається ЗАРАЗ, і
має специфічні особливості [229].
У темпоральній реляційній моделі
час може прив′язуватись або до атрибутів,
або до кортежів.
Темпоральні моделі даних. Темпо-
ральна модель даних – це модель, в якій іс-
нує можливість прив′язувати дані до часу.
Ці моделі відрізняються залежно від того,
які лінії часу вони підтримують (модель
дійсного часу, модель транзакційного часу,
бітемпоральна модель), які темпоральні
індивіди використовують (моменти часу –
точкова модель або інтервали) і до яких да-
них прив′язується час (до значень атрибутів
чи кортежів).
Пік досліджень із темпоральних мо-
делей даних припадає на 80-і роки. Наведе-
мо список праць, присвячених темпораль-
ним моделям даних:
Яків бен – Зві (Jacob Ben-Zvi) [224,
225] – бітемпоральна інтервальна модель;
Джонс і Мейсон (Jones and Mason)
[226] – інтервальна модель дійсного часу;
Річард Снодграс (Richard Snodgrass)
[227] – біотемпоральна точкова й інтерваль-
на модель;
Лоренцос і Джонсон (Lorentzos and
Johnson) [230, 231] – точкова й інтервальна
модель дійсного часу.
38
Моделі та засоби систем баз даних і знань
Річард Снодграс
Всі ці моделі передбачали прив′язку
часу до кортежів. Також пропонувалися
темпоральні моделі з прив′язкою часу до
атрибутів [232 - 237].
Із оглядом досліджень темпоральних
моделей даних можна ознайомитись у стат-
тях [238 - 240].
Темпоральні залежності.
Теорія проєктування баз даних ба-
зується на понятті залежностей. Серед них
фундаментальним поняттям є функціональ-
на залежність.
Динамічний варіант функціональної
залежності (DFD) вперше був висунутий
Віану (Vianu) [241]. Передбачалося, що така
FD має виконуватися в даному кортежі і в
його оновленому варіанті. В цій же праці
був досліджений взаємозв′язок між DFD і
статичним FD. Ще один вид темпоральної
FD був запропонований Війсеном (Wijsen)
[242, 243]. В цьому випадку необхідно, аби
FD виконувалась у поєднанні старого й но-
вого відношення. Війсен визначив також
тренд – залежність (trend dependency) [244],
що є узагальненням визначеної ним же тем-
поральної FD.
Ще один різновид TFD був визначе-
ний у статті [245]. В ній пропонувалося роз-
ширення теорії нормалізації з урахуванням
надлишковості, яка породжується TFD. У
праці [246] було визначено залежність, ви-
кликану обмеженнями (constraint generating
dependency - CGD). CGD означає, що кожен
атрибут відношення приймає значення з
домену, визначеного обмеженням. Це ха-
рактерно для атрибутів часових позначок
темпоральних моделей даних. Нарешті, в
статті [247] були досліджені темпоральні
розширення відношень спеціалізації та уза-
гальнення.
Мови. У проведених дослідженнях
було запропоновано темпоральні реляційні
алгебри [230 – 232, 236, 237, 248 - 250] і об-
числення [233, 236] для різних темпораль-
них моделей даних. Була також визначена
вкладена бітемпоральна модель даних та
відповідна їй алгебра [234].
Тансел і Аркун розробили мову
HQUEL [251], яка є розширенням мови
QUEL «історичними» даними. Вони
ж запропонували мову ТВЕ (Time-By-
Example) [252], в якій скористалися іде-
єю графічної реляційної мови QBE. Сно-
дграс також запропонував темпоральний
варіант QUEL, який було названо TQUEL
[227, 253].
Пропонувалися різні варіанти темпо-
рального розширення SQL [235, 254 - 258].
TSQL2. Одним із ключових періо-
дів у галузі досліджень темпоральних баз
даних, часом їхнього «офіційного» пред-
ставлення можна вважати 1992 – 1995
роки. Спершу Річард Снодграс (Richard
T. Snodgrass) висунув ідею про можливе
темпоральне розширення стандарту SQL-
92, а згодом, 1993 року, був проведений
семінар [259], який продемонстрував за-
цікавленість наукового співтовариства
в розробці темпорального розширення
стандарту SQL-92. В результаті було ор-
ганізовано комітет зі створення такої
мови, названої Temporal Structured Query
Language TSQL2. Провідну роль у роботі
комітету відіграв Снодграс. Уже у вересні
1993 року було випущено перший чорно-
вий варіант мови, а в грудні – другий. В
результаті плідної роботи в березні 1994
року з′явилася перша попередня версія
специфікації мови [260], а у вересні на-
вчальний посібник [261]. Нарешті 1995
року була опублікована остаточна специ-
фікація мови запитів TSQL2 [262].
Подальша діяльність була пов′язана
із включенням і розширенням основних
ідей TSQL2 в SQL3. Ця мова була названа
SQL/Temporal. Були опрацьовані питання
39
Моделі та засоби систем баз даних і знань
підтримки в SQL/Temporal дійсного і тран-
закційного часу [263, 264]. Остаточні про-
позиції переходу від TSQL2 у SQL3 було
сформульовано в [265].
Темпоральний SQL: 2011. 1995
року в ANSI/ISO було прийнято рішення
про розгортання робіт зі створення нового
стандарту SQL, який би включав темпо-
ральні властивості. В зв′язку з цим США
внесли пропозицію розширити відповідні
можливості SQL, що базувалися на піонер-
ських дослідженнях колективу під керівни-
цтвом Снодграса.
Ці пропозиції базувалися на де-
тально на той час пропрацьованих групою
Снодграса специфікаціях мови TSQL2, яка
була темпоральним розширенням SQL-92,
а також на пропозиціях переносу TSQL2
в SQL3. Однак деякі члени ISO піддали
сумніву ці пропозиції США в зв′язку із на-
явними в них серйозними проблемами і
протиріччями. Зі свого боку Великобри-
танія внесла пропозицію, сформульовану
на основі досліджень Нікоса Лоренцоса
(Nikos Lorentzos) з університету Афін, Гре-
ція. Однак США не погодилися з позицією
ISO щодо їхньої пропозиції і не підтримали
Великобританію. Через це ANSI і ISO ви-
рішили відкласти подальшу роботу по тем-
поральному SQL до офіційної публікації
версії SQL-99.
Після публікації SQL-99 ані США,
ані Великобританія не внесли жодних но-
вих пропозицій, котрі б усунули виниклі
раніше протиріччя. В зв′язку з цим 2001
року ANSI і ISO вирішили припинити ді-
яльність зі створення стандарту темпо-
рального SQL. Друга спроба додавання
темпоральних властивостей в SQL була
зроблена 2008 року. Вона почалася з обго-
ворення, введення і прийняття пропозицій
двох комітетів INCITS DM32.2 и ISO/IEC
JTC1 SC32 WG3 із «системно – версійних
таблиць» (system versioned tables).
Ще одна темпоральна риса була до-
дана в SQL 2010 року у вигляді «таблиць із
прикладними періодами» (application-time
period tables). Обидва ці поняття й розро-
блені для них відповідні мовні засоби були
включені до стандарту SQL:2011. Із темпо-
ральними особливостями SQL:2011 можна
ознайомитися в [266, 267].
Просторові бази даних.
Просторова база даних (ПБД) – це
база даних, призначена для зберігання,
маніпулювання і виконання записів до да-
них про просторові об′єкти, представлені
певними абстракціями. Тоді як традицій-
ні БД призначені для зберігання й оброб-
ки числової і символьної інформації, ПБД
дають можливість працювати з цілісними
просторовими об′єктами, що об′єднують
як традиційні види даних (описова час-
тина або атрибутивна), так і геометричні
(дані про розміри й розташування об′єктів
у просторі).
Ще на початку 70-х років поняття об-
робки просторових даних використовува-
ли для позначення діяльності, пов′язаної з
електронною обробкою даних з метою під-
вищення продуктивності під час складання
і редагування карт, картографічних вимірів
та аналізу просторових даних.
Моделі просторових даних.
Двома видами моделей просторових
даних є: польова й об′єктна.
Польова модель. Використовуєть-
ся для представлення безперервних або
аморфних явищ, зокрема, температу-
ри або хмарності. Ця модель підтримує
функціональну точку зору, коли базисна
система відліку (просторова система ко-
ординат, як от, широта і довгота) функці-
онально відображаються в задану сферу
знань. Наприклад, у градуси для темпе-
ратури. Комп′ютерною реалізацією по-
льової моделі є растрова структура да-
них – рівномірна решітка, накладена на
базисний простір. Іншими популярними
структурами даних для представлення по-
лів є триангульована нерегулярна мережа
(triangulated irregular network TIN), лінії
контуру, точкові решітки.
Операції польової моделі поділяють-
ся на три типи [268]:
локальні операції – значення функції
в даній точці залежить лише від значення
аргументу в цій точці (поточкова сума, різ-
ниця, максимум, середнє значення);
фокальні операції – значення функції
в даній точці залежить від значень малого
оточення цієї точки (нахил, середньозваже-
не значення в довкіллі);
40
Моделі та засоби систем баз даних і знань
зональні операції – польова функція
задається не на точках або їхньому малому
оточенні, а на областях (багатокутниках)
вцілому (сума, середнє, мінімальне польове
значення кожної зони).
Об′єктна модель. Пояснює інфор-
маційний простір як сукупність дискрет-
них, ідентифікованих просторових сутнос-
тей. Вона представляється в комп′ютерах
так званою векторною структурою даних.
Основне питання об′єктної моделі – вибір
базової множини типів просторових да-
них. Було проведено чимало досліджень,
результатом яких став стандарт OGC [271],
що визначив наступні типи (з певним спро-
щенням):
прості об′єкти – точки, криві, поверхні;
набори об′єктів – набір точок, набір
кривих, набір поверхонь.
Операції. Здійснена велика кількість
досліджень із визначення просторових опе-
рацій. Стаття [273] була однією з перших
спроб загального опису операцій над карта-
ми (алгебра карт) з позицій растрового ана-
лізу і стала базовою мовою для роботи з по-
льовими моделями. З часом ця алгебра була
уточнена в [274]. У [275] запропонована
розширена мова запитів для географічних
баз даних. У статті [276] вперше пропону-
валося розширення алгебри реляційної мо-
делі шляхом введення просторових об′єктів
і операцій. У статті [277] пропонується
мова SpatialSQL, де до мови SQL влючені
просторові операції і відношення. Алгебра
ROSE (RObust Spatial Extension) [278] ба-
зується на реляційній моделі, використовує
типи даних для представлення точок, ліній,
областей і пропонує вичерпний набір опе-
рацій; семантика типів і операцій визначе-
на формально. В праці [279] представлена
просторова логіка, яка може використову-
ватись для міркувань щодо топологічних і
просторових взаємозв’язків між об′єктами.
Перевага даного підходу – строго визначена
семантика й використання механізму логіч-
ного висновку.
Для об′єктної моделі були визначені
наступні операції [269]:
операції на множинах (однаково, не
однаково, дорівнює, не дорівнює, є членом,
є пустим, об′єднання, різниця, кардиналь-
ність…);
топологічні операції (є границею,
внутрішня частина, зовнішня частина, за-
микання, торкаються, пересікаються, зна-
ходиться всередині, знаходиться зовні, охо-
плює…);
метричні операції (відстань, кут, до-
вжина, площа периметр…);
операції напряму (на північ, на схід,
праворуч, зверху, спереду, між…);
мережеві операції (попередник, по-
слідовник, з′єднані, шлях…);
динамічні операції (повернути,
масштабувати, зсунути, розділити, зли-
ти…).
У термінах об′єктно – реляційних баз
даних просторова модель даних реалізуєть-
ся визначенням просторових типів даних і
операцій над об′єктами цих типів.
У зв′язку з цим чимало робіт із
ПБД було спрямовано на розробку аб-
страктних типів даних (АТД) і їх впро-
вадження в мови запитів. Завдяки ство-
ренню консорціуму Open Geospatial
Consortium Inc. (OGC) вдалося серйозно
просунутись у створенні стандартів із
геопросторових технологій [270, 272].
Зокрема, OGC представив специфікацію
[272] вмонтування в SQL двомірних про-
сторових АТД на основі об′єктної моделі,
а також запропонував вичерпний список
операцій. У монографії [269] подано гли-
бокий аналіз проблематики ПБД.
Просторові типи даних. Про-
сторові типи даних уможливлюють мо-
делювання об′єктів у просторі, а також
їхні взаємозв′язки, властивості й опера-
ції. Вони становлять особливий інтер-
ес у ПБД [269, 280, 281]. Більшість най-
популярніших абстракцій просторових
об′єктів належить до класу структурних
просторових типів даних. Ці типи даних
представляють простір у вигляді точок,
ліній, областей, поверхонь, об′ємів, про-
сторових розбиттів (spatial partitions),
просторових мереж та інших подібних
об′єктів. Тобто просторові об′єкти розгля-
даються з точки зору їхньої структурної
форми і просторових розмірів. Просторо-
ві типи даних для точок, ліній і областей
розглядаються в [276, 278, 282 - 286], для
поверхонь і об′ємів у [287], для просторо-
вих розбиттів у [288] і для просторових
41
Моделі та засоби систем баз даних і знань
мереж у [289]. Оригінальний підхід для
визначення просторових типів даних про-
понується в [289], названий Realm. Realm
– це кінцева множина точок і лінійних від-
різків, що не пересікаються. Вони можуть
знаходитися у вузлах рівномірно розділе-
ної сітки. На основі цих примітивних по-
нять визначаються складніші структури й
операції над ними.
Відношення головного напрямку
(Cardinal direction relationships). Поняття
«напрямок» є однією з важливих характе-
ристик просторових систем. На алгоритмах
обчислення просторових напрямків базу-
ються ПБД і ГІС.
Відношення головного напрямку
(ВГН) – це просторове відношення, що вка-
зує знаходження одного об′єкту відносно
іншого. Воно має як кількісне, так і якісне
значення. Було запропоновано низку моде-
лей ВГН. Спершу пропонувалися моделі,
які просторові об′єкти представляли точ-
ками, а напрямок визначався відповідно до
нанесеної сітки [292, 293]. В проєкційних
моделях сітка наносилась паралельно вісям
координат, а в конусній моделі – під кутом.
У наступних моделях об′єкти апроксимува-
лися так званими «представницькими» об-
ластями, серед яких найчастіше пропону-
валися обмежувальні прямокутники [298,
299]. Однак цей метод давав невірний на-
прямок, коли об′єкти накладені один на од-
ний, переплетені або підковоподібні [293].
Згодом були запропоновані більш точні мо-
делі ВГН, де висхідні об′єкти представле-
ні своїми точними фігурами, а посилальні
об′єкти апроксимуються обмежувальним
прямокутником. Знову таки, залежно від
нанесеної сітки розрізняють моделі] та ко-
нусного відношення напрямку (cone-based
directional relationships) [269]. Була також
пропозиція моделювати ВГН тернарними
відношеннями [291]. Щодо згаданих вище
моделей ВГН досліджувалися наступні за-
вдання:
ефективне визначення відношень,
які є між множинами об′єктів [291, 299, 300,
303];
обчислення інверсних відношень
[290, 291, 295, 299, 304];
обчислення композиції двох або біль-
ше відношень [295, 299, 301, 304];
перевірка узгодженості множин від-
ношень [295, 296, 297, 299, 302].
Оригінальне вирішення з моделю-
вання напрямку у вигляді просторового
об′єкту подане в [305].
Концептуальне моделювання. За-
гальновизнаним засобом концептуального
моделювання є ER-мова. Пропонувалося чи-
мало розширень цієї мови для представлення
в ній просторових об′єктів із просторовими
характеристиками [306]. Одним з таких роз-
ширень є ER-схема з піктограмами [307]. Пік-
тограми в ній застосовуються для зазначення
типів просторових сутностей і просторових
зв′язків. Базовими типами геометричних фі-
гур є: точка, (ламана) лінія, й багатокутник.
Вони мають такі піктограми об′єктів:
точка
лінія
багатокутник
Мульти-фігури – це множини
базових фігур. Надається
можливість вказати кількість
елементів у мульти – множині
за аналогією із зазначенням
потужності закінчень зв′язків у
звичайній ER-мові (M : N - не
менше М і не більше N).
Похідні фігури – фігури об′єкту є
похідною від фігур інших об′єктів.
Як от, багатокутник країни є
похідним від багатокутника
областей.
Альтернативні фігури - об′єкт
може бути представлений
кількома фігурами. Наприклад,
залежно від масштабу, місто може
бути представлене точкою або
багатокутником.
Будь-яка можлива фігура - об′єкт
може бути представлений будь-якою
допустимою фігурою.
Фігура - об′єкт, що визначається
користувачем, являє собою не
стандартну фігуру, а визначену
користувачем.
42
Моделі та засоби систем баз даних і знань
Піктограми зв′язків:
Є частиною в сенсі ієрархічної
структури.
Є частиною в сенсі відношення
розбиття (partition).
На рисунку нижче наведено приклад
просторової ER-схеми.
Детальний опис цього розширен-
ня ER-мови наведено в працях [268, 308].
Були зроблені пропозиції щодо викорис-
тання геопросторових онтологій для кон-
цептуального моделювання геоінформа-
ційних систем [309], які б уможливлювали
представлення у моделі ПО глибшу про-
сторову семантику. Крім того, пропону-
ється розширити геопросторові онтології
темпоральними характеристиками з вико-
ристанням OWL-Time [310].
Ці дослідження із просторових онто-
логій поділяються на дві категорії:
- онтології для інтеграції структур
збереження просторових даних. В такому
разі вирішення задачі інтеграції різних ПБД з
метою вирішення задачі обміну даними між
ними [311];
- онтології для більш точного пред-
ставлення семантики даних. У цьому випад-
ку просторова онтологія створюється або для
відображення семантики конкретної предмет-
ної області з характерним саме для неї набо-
ром об′єктів і понять [312], або ж створюється
певна універсальна онтологія, що охоплює
максимально широке коло понять і характе-
ристик геопросторових об′єктів [313 - 315].
Величезний обсяг геоінформаційних
ресурсів у Інтернеті ініціював дослідження
зі створення геопросторового семантичного
веба [316, 317]. Так, приміром, була висуну-
та пропозиція геопросторового розширення
RDF (GeoRDF) [318].
Просторово – мережеві бази даних
(ПМБД). Вони призначені для підтримки
просторових мереж через надання необ-
хідних моделі даних, мови запитів, струк-
тури зберігання і методів індексування.
Модель просторової мережі може бути у
вигляді графа, вершинами якого є точки у
просторі. Характерними задачами, які ви-
рішуються в ПМБД, є знаходження шля-
ху між двома вершинами, який відповідає
вказаним обмеженням.
Так само, як і в звичайних БД, в
ПМБД виділяють три рівня моделювання:
концептуальний, логічний та фізичний.
Завдання концептуальної моделі –
адекватно представити численні об′єкти,
їхні зв′язки, властивості й обмеження. Для
цього пропонується використовувати пікто-
графічну ER-модель [307] із завантажени-
ми необхідною інформацією вершинами і
ребрами. Досконалішою є транспортна мо-
дель даних UNETRANS [319].
Логічна модель даних передба-
чає використання моделі конкретної ко-
мерційної СУБД. Зазвичай застосовують
об′єктно – реляційну модель. У праці
[269] описано спеціальні операції на гра-
фах, які використовуються в ПСБД. Ще
одна логічна модель системи GraphDB
описана в роботі [320].
Фізична модель даних пов′язана із
конкретною реалізацією ПМБД. На цьо-
му рівні вирішуються задачі структур збе-
рігання, методів індексування і доступу,
управління пам′яттю тощо. Тут застосо-
вують такі структури, як мережевий граф,
матриця суміжності, список суміжності
[269]. У праці [321] пропонується метод
доступу ССАМ. У статтях [322, 323] об-
говорюються питання виконання таких
стандартних запитів у ПМБД, як «найко-
ротший шлях», «найближчі пари», «най-
ближчий сусід». Важливим транспортним
обмеженням для просторової мережі є так
звані «обмеження на виконання поворо-
тів». Якщо їх не враховувати, то можлива
43
Моделі та засоби систем баз даних і знань
побудова нездійсненних шляхів. Питанню
побудови шляхів із урахуванням обмежень
на повороти присвячені статті [324 - 327].
Просторово – часові мережеві БД.
Практично всі транспортні задачі
на мережах залежать від часу доби, коли
вони вирішуються. Іншими словами, про-
сторово – мержеві моделі залежать від
часу. Тому для вирішення транспортних
задач необхідно застосовувати просто-
рово – часові моделі мереж. У цьому на-
прямку також проводяться дослідження.
Так, зокрема, для моделювання просто-
рово – часових мереж у статті [328] про-
понується робити копії всієї просторової
мережі для кожного необхідного моменту
часу, а в працях [329, 330] - зв′язувати з
усіма вершинами і ребрами мінливі у часі
атрибути.
Просторово – часові бази даних
(ПЧБД). Вони представляють еволюцію в
часі просторових об′єктів. Така еволюція
може бути дискретною або безперервною
в часі. У разі безперервного часу говорять
про рухливі об′єкти, тож у зв′язку з цим вво-
дять поняття рухливих точок, ліній, багато-
кутників.
Об′єкти, які переміщуються, мають
свої операції, функції і предикати. Було ви-
сунуто декілька підходів для моделюван-
ня дискретних змін просторових об′єктів.
Один з них – впровадження в темпоральні
БД просторових типів даних [331]. Інший
підхід [332] – залишити просторові об′єкти
без змін, але доповнити кожну компонен-
ту об′єкту ( до прикладу, точку чи сегмент)
темпоральною характеристикою. Просто-
рово – часові типи даних дозволяють опи-
сувати динамічну поведінку просторових
об′єктів у часі [333].
Було запропоновано просторово –
часову мову запитів STQL [334] на базі
SQL. У [277] також подається варіант про-
сторового SQL. У [334 - 336] пропонують-
ся просторово – часові предикати. У праці
[337] подається огляд сучасного стану до-
сліджень ПЧБД.
БД переміщуваних об′єктів
(БДПО). Це просторово – часова база да-
них, призначена для фіксації та відстеження
місцезнаходження об′єктів, що рухаються.
Дослідження БДПО були ініційовані в кінці
90-х років минулого стріччя [333, 338, 339,
340, 341]. Зазвичай БДПО послуговуються
пласкою просторово – мережевою моделлю
даних [342, 343].
Два дослідження практично дали
життя цьому напрямку. По-перше, була
запропонована модель MOST (Moving
Objects Spatio-Temporal) [338, 339], яка
дозволила відслідковувати в БД набір
залежних від часу місцезнаходжень, на-
приклад, рух транспортного засобу. Було
введене поняття динамічного атрибуту
й визначена мова запитів FTL (Future
Temporal Logic), яка дозволяла специфі-
кувати змінні в часі взаємозв′язки між
очікуваними місцезнаходженнями рухо-
мих об′єктів. Нарешті були висунуті рі-
шення щодо обліку невизначеності під
час обробки запитів.
Другою важливою подією цього часу
було відкриття 1996 року Європейського
проєкту Chorochronos [340], де була здій-
снена спроба інтегрувати концепції просто-
рових і часових баз даних. У цьому проєкті
для представлення переміщуваних об′єктів
була запропонована так звана модель обме-
жень (constraint model) [344, 345] і розро-
блений прототип DEDALE [341].
Розрізняють два види БДПО: в пер-
шому випадку БДПО моделює, представ-
ляє і дає можливість формулювати запити
до передісторії переміщення для прове-
дення наступного просторово – часового
аналізу [346, 347]. Другий різновид дозво-
ляє моделювати, прогнозувати і робити
запити на поточне і майбутнє переміщен-
ня [338, 348]. В цьому випадку доводить-
ся обирати між неточністю прогнозних
результатів і витратами на оновлення БД
[339], що дає рішення задачі управління
невизначеністю [349].
Поширеним підходом у досліджен-
нях із БДПО є створення спеціальних ти-
пів даних (точки, області й багатокутники,
що переміщуються), а також спеціальних
операцій і предикатів. До прикладу, в [333]
пропонуються типи даних, які дозволя-
ють задавати залежні від часу просторові
об′єкти та операції над ними. Система ти-
пів даних для рухомих об′єктів була строго
визначена в праці [350].
44
Моделі та засоби систем баз даних і знань
На завершення підкреслимо, що в
монографіях [335, 351, 352] детально ви-
світлені практично всі питання, дотичні до
рухомих об′єктів.
Просторові СУБД.
Чимало розповсюджених комерцій-
них СУБД підтримують роботу з просторо-
вими даними.
Серед реляційних СУБД до них нале-
жать: Oracle Database Spatial, MS SQL Server
2008, DB2 Spatial Extender, Informix Spatial
Blade, MySQL Spatial, Spatial Query Server
корпорації Boeing, розширення PostGIS
СУБД PostgreSQL, розширення SpatiaLite
для SQLite.
Серед NoSQL-систем підтримка про-
сторових даних реалізована в MongoDB,
RethinkDB, Cassandra.
Дедуктивні бази даних.
Із зростанням обсягів інформаційних
ресурсів загострюється проблема їх розу-
міння й інтерпретації, особливо, якщо це
стосується складних предметних областей.
Для вирішення цієї проблеми необхідно
мати механізми підтримки міркувань, аби
робити складні висновки. Тож для цього по-
чали залучати математичну логіку.
В кінці 70-х років почалося форму-
вання підходів до використання апарату ло-
гіки в базах даних [5, 6]. 1982 року Чандра
і Харел [353] опублікували статтю, яка вва-
жається першою працею в галузі теорії де-
дуктивних баз даних (ДБД). ДБД як один із
напрямків теорії баз даних, почали стрімко
розвиватися в середині 80-х років минулого
століття. Висхідним пунктом появи і ста-
новлення ДБД була теорія логічного про-
грамування, зокрема, Prolog.
ДБД – це результат об′єднання ло-
гічного програмування із реляційними ба-
зами даних. ДБД виразніші за реляційні
бази даних, але менш виразні ніж системи
логічного програмування. ДБД – це систе-
ма баз даних, здатна робити висновки на
основі правил і фактів, які зберігаються в
базі даних. ДБД являє собою базу фактів
і базу правил, де перша в теорії ДБД має
назву екстенсійна база даних (ЕБД), а дру-
га називається інтенсійною базою даних
(ІБД). ЕБД подається у вигляді реляційних
відношень, а ІБД являє собою підмножину
Prolog: без функціональних символів і спе-
ціальних предикатів типу cut і var.
ІБД – це сукупність правил, котрі з
логічної точки зору виглядають як хорнов-
ські диз’юнкти. Такі правила мають форму
«якщо А, то В», де А називається «тілом», В
– «головою». Тіло складається з кон′юнкції
літералів (підцілей). Літераль – це атом або
його заперечення. Атом – це предикат, який
містить змінюваності або константи.
В багатьох статтях та енциклопедіях
поняття ДБД і мова Datalog розглядають-
ся як синоніми. Вважається, що найпер-
ша опублікована згадка терміну «Datalog»
була у 1985 році в рукопису [354]. Пізніше
термін «Datalog» згадувався у працях [355,
356]. Однак усе ж заведено вважати, що
офіційно мова Datalog уперше була дослі-
джена в книзі Майєра (David Maier) і Уо-
ррена (David S. Warren) [7] як спрощений
варіант Prolog без функціональних симво-
лів. Автори цю назву пояснювали тим, що
предикати без функціональних символів
нагадують відношення бази даних.
Давід Майер
Зауважимо, що 1985 року термін
Datalog також був вжитий як мова запитів
до бази даних в системі, що підтримує при-
родну мову [357]. Цей термін являв собою
скорочення від “database dialogue» і ніякого
відношення до Prolog не мав.
У будь – якому разі до середини 80-х
років термін Datalog ствердився як мова
дедуктивних даних, а не як мова логічного
45
Моделі та засоби систем баз даних і знань
програмування. 1989 року була опубліко-
вана чудова монографія Джеффрі Ульмана
(Jeff rey D. Ullman) [6], де окремий розділ
був присвячений детальному викладу суті
Datalog як логічної моделі даних. Багато
чого з цього розділу використовується зго-
дом у переліку принципів Datalog.
Джеффрі Ульман
Безпечне правило. Щоб Datalog
-правила інтерпретувалися операціями над
кінцевими відношеннями, змінні правила
мають бути обмежені, тобто мають знаходи-
тися принаймні в одному атомі (літералі без
заперечення). Правило безпечне за умови,
якщо всі його змінні обмежені. На цей ас-
пект було звернуто увагу в працях [358, 359].
Розрізняють три види правил:
прості – без рекурсії та заперечень;
рекурсивні – які містять рекурсивні
визначення;
із запереченнями – які містять ато-
марні формули із запереченнями.
Прості правила. Для простих пра-
вил існує спосіб їх перетворення у вирази
реляційної алгебри ( див., наприклад, [6]).
Отримані вирази визначають відношення
для предикатів ІБД і являють собою єдину
мінімальну модель.
Рекурсивні правила. Для рекурсив-
них Datalog-програм, що не містять запере-
чу вальних під цілей, існує єдина мінімальна
модель, яка містить задані ЕБД-відношення,
і ця модель є єдиною мінімальною неру-
хомою точкою відносно ЕБД-відношень
відповідних Datalog-правил. Відомо, що у
разі, якщо функція монотонна, то її рекур-
сивне обчислення приводить до нерухомої
точки. В реляційній алгебрі всі операції, за
винятком різниці, є монотонними. Тому в
реляційній алгебрі, розширеній циклами,
можливо побудувати алгоритм, що обчис-
лює найменшу нерухому точку рекурсивної
Datalog-програми. В [6, 360] подані огляди з
оптимізації рекурсивних запитів у ДБД.
Правила із запереченнями. Прави-
ла можуть мати в тілі заперчувальні підцілі.
В такому разі виникають дві проблеми. По-
перше, заперечення можуть викликати не-
скінченні інтерпретації. Тому було розши-
рено вимогу існування безпекових правил із
запереченнями – змінні, що зустрічаються в
заперечуваних підцілях, обов′язково мають
бути в під цілях без заперечень. Друга про-
блема пов′язана з тим, що за наявності запе-
речень Datalog-програма може мати безліч
мінімальних моделей (мінімальних нерухо-
мих точок). Тоді зміст програми із запере-
ченнями задається вибором певної «перева-
жаючої» моделі [361 - 368]. Заперечення ви-
кликають також проблеми в рекурсії. Через
це було введено поняття стратифікованого
заперечення [361, 362, 369, 370] і стратифі-
кованих програм, що мають інтуїтивно зро-
зумілу семантику [371 - 374]. Стратифікація
не гарантує існування найменшої нерухомої
точки. Але це обмеження уможливлює ви-
бір серед численних мінімальних нерухо-
мих точок такої, яка буде інтерпретацією
смислу Datalog-програми. Були також ви-
значені більш специфічні класи стратифіко-
ваних програм, зокрема, локально стратифі-
ковані програми [375], модульно стратифі-
ковані програми [376].
Оптимізація. Однією з найскладні-
ших проблем створення ДБД є оптимізація.
Для нерекурсивних правил проблема опти-
мізації аналогічна традиційній реляційній
оптимізації, а за наявності рекурсії і запере-
чення виникають додаткові проблеми і мож-
ливості. У цьому напрямку було здійснено
численні дослідження. Серед них виділи-
мо метод магічних множин (magic-sets) [6],
а також низку методів, що на ньому базу-
ються [377], алгоритм підрахунку (counting
algorithm) [378], факторингову оптимізацію
(factoring optimi zation) [379], метод вида-
лення зайвих правил і літералів [380], метод
оптимізації екзистенційних запитів [381],
46
Моделі та засоби систем баз даних і знань
метод «конвертів» (envelopes) [382] тощо.
У праці [383] здійснено аналітичний огляд
різних стратегій оптимізації і порівняльний
аналіз їхньої продуктивності.
Дедуктивні системи баз даних.
Щодо створення дедуктивних систем баз
даних, то тут можна виділити два напрям-
ки. З одного боку проводилися досліджен-
ня й розроблялися проєкти зі створення
самостійних систем. Із їх оглядом можна
ознайомитися в [384, 385]. З іншого боку,
1999 року в чергову версію SQL (SQL99)
було закладено можливість формулювати й
виконувати рекурсивні запити. Як уже було
вище згадано, прості правила й спеціальні
правила із запереченнями повністю вира-
жаються в реляційній алгебрі, а, отже, й в
стандартному (без рекурсії) SQL. Введен-
ня рекурсії в SQL привело до того, що всі
можливості дедуктивних Datalog-програм
почали виявлятися в SQL99. Додатково
виникали можливості вказувати напрямок
пошуку (вшир, вглиб), фіксації та запобі-
гання безкінечних циклів, створювати ре-
курсивні представлення, визначати пряму
і взаємну рекурсію, лінійну і нелінійну
рекурсію. З робочим варіантом стандарту
рекурсивного SQL можна ознайомитись в
[386], а з коротким списком практичного
використання – в [387].
Слід зазначити, що до кінця 80-х
років сформувався напрямок об′єктно-
дедуктивних баз даних. Для них були роз-
роблені спеціальні мови, як от O-Logic,
F-Logic, ROL, IQL [388, 389]. У статті [390]
подається аналітичний огляд об′єктно-
дедуктивних баз даних.
Активні бази даних.
Традиційні бази даних пасивні. Дані
розміщуються, оновлюються, переносяться і
вибираються їхніми БД під впливом зовніш-
ніх чинників (людина або програма). Бізнес-
правила, що застосовуються до вмісту бази
даних, також, керуються як правило, зовніш-
німи джерелами. Коротше кажучи, традицій-
ні бази даних не є активними учасниками
функціонування інформаційної системи і за-
безпечують лише функцію зберігання даних.
Для подолання цього недоліку було введено
концепцію активних баз даних. Активна база
даних (АБД) – це база даних, стосовно якої
СУБД виконує не лише дії, що їх явно вказує
користувач, а й додаткові дії, згідно із прави-
лами, закладеними в саму БД.
Зародження ідей АБД пов′язують із
появою концепції тригеру-механізму, який
уперше був запропонований у дослідниць-
кому проєкті System R компанії IBM. Під-
тримка концепції тригеру передбачалася в
мові цієї системи SEQUEL. Одначе, варто
зазначити, що ідея тригеру раніше була вті-
лена в мові визначення даних CODASYL
[33, 34], (хоча сам термін «тригер» ще не
вживався). В мові передбачалася підтримка
концепції процедури бази даних, яка може
асоціюватися з різними об′єктами бази да-
них у специфікації схеми. Процедура бази
даних запускається автоматично в разі,
якщо над об′єктом, з яким вона асоційова-
на, виконується одна з даних у специфікації
операцій. Водночас виконання процедури
може передувати виконанню заданої опера-
ції, відбуватися після неї або мати місце у
разі виникнення помилки.
АБД має передбачати підтримку та-
ких можливостей:
- містити логіку обробки даних (біз-
нес-правила) власне в базі даних, щоб вона
управлялася через СУБД, а не прикладними
програмами чи користувачами;
- забезпечити моніторинг подій і
умов, які впливають на дані й можуть іні-
ціювати обробку даних, що ними управляє
СУБД;
- містити спосіб, із яким ці події й
умови могли б запускати логіку обробки да-
них всередині бази даних.
ЕСА – правило. Для підтримки зга-
даних вище можливостей в активну базу да-
них було введено поняття ЕСА-правила – це
конструкція із трьох складників: подія, умо-
ва й дія (Event-Condition-Action). Вперше
воно було визначено в проєкті HiPAC (High
Performance ACtive database system) [392].
Семантика правила проста: коли відбува-
ється подія, перевіряється умова, і, в разі її
істинності, відбувається дія.
Умовою ЕСА-правила можуть бути:
запит до бази даних, логічне вираження, ви-
клик підпрограми (процедури або функції,
що повертає логічне значення).
Дія ЕСА-правила – довільний код,
викликаний появою події та за істинності
47
Моделі та засоби систем баз даних і знань
умови. Дія виконується або у вигляді скла-
дової частини транзакції ЕСА-правила, або
у вигляді самостійної транзакції залежно
від режиму зв′язування. В межах одного
ЕСА-правила може виконуватись кілька дій
одночасно, тому варто відслідковувати кон-
фліктні ситуації. Тіло дії може ініціювати
події, котрі викликають виконання іншого
правила тощо. І, зрештою, ланцюжок послі-
довно ініційованих вкладених правил може
бути рекурсивним.
Моделі ЕСА-правил. Для опису
ЕСА-правил були висунуті дві моделі: мо-
дель знань (knowledge model) і модель ви-
конання (execution model) [391, 392]. Мо-
дель знань описує, чим є активні правила, а
модель виконання специфікує, яким чином
інтерпретуються ЕСА-правила в процесі їх
виконання.
Модель знань ЕСА-правил. У праці
[393] було узагальнено і класифіковано ха-
рактеристики моделі знань, що раніше були
представлені в літературі [394 - 396]. Ці ха-
рактеристики відносяться до всіх складо-
вих ЕСА-правил і наводяться далі.
Характеристики моделі знань по-
дії. До них належать наступні:
- Джерела подій (event sources): опе-
рації над структурними елементами бази
даних (structure operations), поведінка зо-
внішнього середовища (behaviour invocation
– дії користувачів або прикладних програм),
команди транзакцій (begin, abort, rollback
commit), часові характеристики;
- Виявлення подій – це процес ана-
лізу потоку подій для знаходження тих, що
відповідають заданому зразку. Зазвичай ви-
явлення подій включає процедури фільтра-
ції й агрегації. Основоположні дослідження
із виявлення подій були здійснені під час
виконання проєктів HiPAC [392, 397], Snoop
[398, 399], ODE [400], SAMOS [401]. В
[402] подано огляд досліджень із виявлення
подій, а в статті [403] – специфікацій подій.
- Гранулярність подій (event granula-
rity) – вказує, чи визначається подія для кожно-
го об′єкту з множини, або з даної підмножини,
або конкретних об′єктів множини.
- Прості й складові події. Подія, що
об′єднує кілька подій, називається складо-
вою. Піонерською працею в сфері складо-
вих подій вважається проєкт HiPAC [392].
Для опису складових подій у межах розро-
блених систем були визначені різні алгебри,
як-от [395, 398, 399, 401, 404]. У праці [398]
для складових подій введена характерис-
тика «політика споживання» (consumption
policy). Вона визначає ситуацію, де , як вва-
жається, складова подія відбулася. В праці
[405] подається загальний метод і мова EPL
специфікації семантики складових подій.
Характеристики моделей знань
умови. До них належать:
− факультативність – чи є умова
обов′язковою в ЕСА-правилі, чи ні. Вважа-
ється, що в правилі має бути присутня або
подія, або умова;
− контекст – загалом як контекст
ЕСА-правила пропонуються такі варіан-
ти:: стан бази в період – запуску транзакції
(DBТ), -ініціювання події (DBЕ), - перевір-
ки умови (DBС), - виконання дії (DBА), а
також прив′язка умови до події (BindE),
а також дії до умови (BindC). За контекст
умови беруться DBТ, DBЕ, DBС и BindE.
Характеристики моделей знань дії.
До них належать:
− види дій. Пропонуються такі: ро-
бота зі структурою бази даних, ініціюван-
ня зовнішнього середовища, інформування,
аварійне завершення, виконання іншої дії
чимось, що ініціювало подію («do-instead»
Стоунбрейкера [394]);
− контекст – аналогічно контексту
умови специфікує, які саме дані доступні
дії. Допустимими значеннями є DBТ, DBЕ,
DBС, DBA и BindC.
Модель виконання ЕСА-правил.
Модель виконання (execution model) специ-
фікує, яким чином трактуються ЕСА-прави-
ла в процесі їх виконання [391]. Вона стосу-
ється подій, умов і дій ЕСА-правил.
Модель виконання подій. Якщо
активна база даних підтримує виявлення
складових подій, то необхідні правила їх
виявлення й відпрацювання. Для вирішен-
ня цієї ситуації були запропоновані так
звані «режими споживання подій» (event
consumption modes) [398, 404, 406]. Далі по-
даються характеристики моделі виконання
умов і дій ЕСА-правил.
Правила перевірки умов і вико-
нання дій. Режими зв′язування (Coupling
modes). Вони визначають, як ініціюється
48
Моделі та засоби систем баз даних і знань
перевірка умови у відповідь на подію, що
відбулася, і як планується, контролюєть-
ся і виконується дія ЕСА-правила у разі
позитивного результату перевірки умови.
Вперше вони були досліджені у проєкті
HiPAC [397]. Визначаються вони для пар
подія-умова і умова-дія. Зв′язування подія-
умова визначає, коли слід перевірити умо-
ву відносно події, а умова-дія – коли слід
виконати дію щодо умови. Для обох видів
зв′язування було запропоновано однакові
варіанти зв′язування:
− негайно (immediately) – умова/дія
перевіряється/виконується одразу ж після
події/умови;
− відстрочено (deferred) – перевір-
ка/виконання умови/дії відтерміновується
до завершення транзакції (до виконання
Commit), де ініційований тригер. Були та-
кож запропоновані варіанти, коли відстроч-
ка задавалася визначеним користувачем
часом відстрочки [407] або ж виконанням
спеціальних команд [396];
− окремо (detached) – перевірка/ви-
конання умови/дії здійснюється в іншій
транзакції, ніж подія/умова, причому вико-
нання дії може залежати або бути незалеж-
ним від завершення транзакції, де відбулася
подія чи було перевірено умову.
У джерелі [397] було встановлено,
що в тригері не всі варіанти пар значень
режимів зв′язування є допустимими. Зазна-
чимо також, що в дослідницькому проєкті
REACH (REal-time ACtive Heterogeneous
System) [408] було висунуто ще два варіан-
ти режиму зв′язування для підтримки побіч-
них ефектів незворотніх дій ЕСА-правил.
Запуск подією кількох правил.
Можлива ситуація, коли подія ініціює за-
пуск кількох правил. У такому разі було за-
пропоновано механізми планування поряд-
ку виконання правил [391, 394, 409].
Політика підсумкового ефекту (net
eff ect policy). Для випадку, якщо в межах
одного правила виконується кілька дій від-
носно одних і тих самих даних, пропонуєть-
ся політика підсумкового ефекту [391], коли
виконується лише одна дія або навіть не ви-
конується жодна.
Виклик правилом іншого правила.
Правило може ініціювати виклик іншого
правила тощо. При цьому виникають ситу-
ації, коли виконання внутрішнього правила
суперечить виконанню зовнішнього прави-
ла. А також можливі цикли, коли правило
ініціює виконання самого себе. Ці ситуації
також розглядаються в літературі [391].
Системи активних баз даних. Роз-
роблено системи активних реляційних баз
даних (РБД) і об′єктно-орієнтованих баз да-
них (ООБД).
Активні РБД. Включення активних
механізмів до РБД не є чимось новим. Пе-
реважна більшість комерційних систем під-
тримують механізми тригерів. Окрім того,
досліджуються розробки розвинутіших
засобів підтримки активних правил. Про-
позиції із включення активної поведінки в
реляційні системи, зазвичай, обмежуються
можливостями традиційних пасивних ре-
ляційних систем. Приміром, подіями, які
ініціюють правила, є лише операції над
даними (вставка, видалення, заміна). Як
правило, в реляційних системах не розгля-
даються складові події. Вони не мають роз-
винутих режимів зв′язування, і мова опису
правил вбудовується в мову запитів. Серед
«ранніх» реляційних систем, що мали ме-
ханізми активації, можна виділити Starburst
[396, 410], Postgress [411], Ariel [412]. При-
кладами активного розширення реляційної
моделі даних можуть бути праці [413 - 419].
Серед них особливий інтерес становлять ті,
що досліджують взаємозв′язок активних і
дедуктивних баз даних [415 - 419].
У стандарт SQL 1999 року були вклю-
чені тригери [420]. Відтоді всі промислові
реляційні СУБД як механізм активних пра-
вил включають щонайменше тригери SQL.
Активні ООБД. Щодо ООБД, то на
відміну від реляційних, вони завжди під-
тримували тісний зв′язок між поведінкою
користувачів і даними БД. Така поведінка
представляється методами, приписувани-
ми класам даних БД. Цей факт, а також ін-
капсуляція структури об′єкту, вказують, що
деякі аспекти, котрі можуть представлятися
в РБД за допомогою активної поведінки, в
ООБД підтримуються за допомогою мето-
дів. Однак дослідження з активного роз-
ширення ООБД почалися практично одно-
часно з появою самих ООБД. А їхня суттєва
відмінність полягає в тому, що в активних
ООБД примітивні події часто асоціюють-
49
Моделі та засоби систем баз даних і знань
ся з викликами методів, а не з операціями
над структурними елементами БД. Розро-
блена чимала кількість систем активних
ООБД, серед яких можна відзначити HiPAC
[392, 395, 421], EXACT [407], NAOS [422],
Chimera [423], Ode [424], SAMOS [401],
Sentinel [406], REACH [408]. Зі стислим
описом цих систем можна ознайомитись у
[391], там же є посилання на інші праці з
активного розширення ООБД.
Система НіРАС. На завершення за-
значимо, що НіРАС стала однією з передо-
вих систем активних баз даних свого часу і
єдиною, орієнтованою на потреби додатків
реального часу. Це привело до створення
інноваційної моделі тригеру. Модуль ЕСА-
правил, поданий в НіРАС, нині широко за-
стосовується в активних обчислювальних
системах, у системах обробки складних
подій і в розподілених системах. Керівник
проєкту НіРАС Умешвар Дайал (Umeshwar
Dayal) 2010 року став лауреатом інновацій-
ної премії SIGMOD імені Едгара Ф. Кодда
за піонерські праці і суттєвий внесок у роз-
подільчі гетерогенні бази даних, високопро-
дуктивні активні бази даних, моделі довго-
часних транзакцій та дослідження в галузі
бізнес-процесів.
Умешвар Дайал
Об′єктні бази даних.
Поява напрямку об′єктних баз даних
(ОБД) визначалася, передовсім, потребами
практики: необхідністю розробки складних
прикладних систем, для яких технологія по-
передніх систем баз даних не була цілком за-
довільною. Дослідження в галузі ОБД поча-
лися в зв′язку з необхідністю розробки ефек-
тивного механізму, що дозволяв би об′єктно-
орієнтованим додаткам зберігати об′єкти по
закінченні своєї роботи і користуватися ними
під час наступного запуску. Тобто необхідно
було об′єктно-орієнтованому середовищу
надати прозорий механізм збереження й ви-
бірки об′єктних даних з баз даних.
ОБД виникли не на порожньому міс-
ці. Відповідний базис забезпечувався праця-
ми в галузі баз даних, напрямками мов про-
грамування з абстрактними типами даних і
об′єктно-орієнтованих мов програ-мування.
Перші об′єктні СУБД. На почат-
ку 80-х років чимало дослідницьких груп
з університетів, наукових інститутів, про-
відних комп′ютерних компаній і невеликих
фірм – початківців взялися за створення
ООСУБД. Було випущено перші промис-
лові ООСУБД G-Base (1986 г), Gemstone
(1987 г.), IRIS (1987), Statice (1988 г.), Vbase
(1988 г.), ObjectStore (1988 г.), Versant (1988
г.), О2 (1988 г.), ORION (1989 г.).
Два напрямки в ОБД. До кінця 80-х
років визначилися два напрямки у створен-
ні об′єктних баз даних: об′єктно-орієнтовані
бази даних (ООБД) і об′єктно-реляційні
бази даних (ОРБД). ООБД користуються
об′єктно-орієнтованою мовою програмуван-
ня як мовою бази даних і забезпечує ціліс-
ність об′єктів із наданням усіх функціональ-
них можливостей, властивих традиційним
базам даних. ООБД передбачають створення
самостійних об′єктно-орієнтованих систем
управління базами даних (ООСУБД). ОО-
СУБД реалізує гнучку модель, базовану на
тій же парадигмі, що й об′єктно-орієнтовані
мови програмування. ООСУБД забезпечу-
ють глибшу інтеграцію з об′єктно- орієнто-
ваними додатками, ніж реляційна база даних.
У свою чергу ОРБД розширює мож-
ливості реляційних баз даних засобами під-
тримки об′єктів.
Маніфест об′єктно-орієнтованих
систем баз даних. 1989 року група провід-
них спеціалістів і дослідників баз даних на-
писали «Маніфест об′єктно-орієнтованих
систем баз даних» [425] (так званий Пер-
ший маніфест). Це був перший документ,
де була зроблена спроба дати визначення
системам об′єктно-орієнтованих баз даних.
50
Моделі та засоби систем баз даних і знань
Були описані основні властивості і характе-
ристики, що їх мала мати технологія ООБД.
У ньому також зазначається, що поточ-
ний стан справ у проблематиці ООБД харак-
теризується: відсутністю загальноприйнятої
моделі даних, відсутністю формальної теорії і
активної експериментальної діяльності.
Загальноприйнятна об′єктно-орієнто-
вана модель даних була відсутня не тому, що
не було жодної розробленої повної моделі,
а через відсутність спільного узгодження
щодо прийняття будь-якої моделі. Що ж до
формальної теорії, то для ООБД мало б бути
щось подібне до того, що створив Коваль-
ський для логічного програмування. Необ-
хідність такої теорії очевидна: формальна
семантика основних понять ООБД визна-
чена недостатньо. ЇЇ відсутність практично
унеможливлювала досягнення консенсусу
відносно моделі даних.
Дослідження у сфері об′єктних баз
даних особливо активно відбувалися у 80-і
роки. Це привело в кінці 80-х до виникнен-
ня промислових компаній і ринку систем
управління об′єктними базами даних (СУ-
ОБД). Водночас ринок об′єктних баз даних
гостро потребував стандарту. Вирішальне
слово в цій, як, власне, і в інших проблемах,
пов′язаних із об′єктними базами даних, було
сформульоване в стандарті ODMG.
Стандарт на зберігання об′єктів
ODMG 3.0. Влітку 1991 року в США була
створена Object Data Management Group
(ODMG) – Група Управління Об′єктними
даними – як консорціум виробників СУОБД.
ODMG очолив Рік Кеттелл (Rick Cattell).
Рік Кеттелл
Завданням групи була розробка стан-
дарту на збереження об′єктів у базах даних.
У період із 1993 по 2001 рік ODMG опу-
блікувала п′ять версій своєї специфікації.
Останньою з них була версія 3.0 [434], після
чого група завершила свою роботу.
Стандарт на зберігання об′єктів
ODMG – 3.0 розроблено на основі трьох
існуючих стандартів: управління база-
ми даних (SQL), стандарти OMG - Object
Management Group і стандарти на об′єктно-
орієнтовані мови програмування (C++,
Smalltalk, Java). ODMG сприяє можли-
вості взаємодії з базами даних в об′єктно-
орієнтовані мови програмування. Стандарт
складається з таких частин:
- Об′єктна модель – уніфікована
основа всього стандарту. Вона розширює
об′єктну модель консорціуму OMG.
- Мова визначення об′єктів (ODL
- Object Defi nition Language) – засіб ви-
значення типів об′єктів, які відповідають
об′єктній моделі даних ODMG. ODL вико-
ристовується для підтримки перенесення
об′єктних схем між відповідними система-
ми управління об′єктними даними (СУОД).
- Мова об′єктних запитів (OQL -
Object Query Language) - SQL –подібна де-
кларативна мова, яка надає ефективні засо-
би для отримання об′єктів із бази даних.
- Формат обміну об′єктами (OIF -
Object Interchange Format) – мова опису за-
вантаження і розвантаження поточного ста-
ну СУОД в/з файлів. Використовується для
обміну збереженими об′єктами між СУОД.
- Зв′язування з ОО-мовами. Стан-
дарт зв′язування з C++, Smalltalk і Java ви-
значає Object Manipulation Language (OML)
– мова маніпулювання об′єктами, яка роз-
ширює базові ОО-мови шляхом маніпулю-
вання і збереження об′єктів.
Другий маніфест. Товариство до-
слідників реляційних баз даних відповіло на
активність у сфері OODB своїм маніфестом
на підтримку ORBD. 1990 року М. Стоунб-
рейкер та його колеги з комітету перспек-
тивних систем БД опублікували «Маніфест
систем баз даних третього покоління» [435]
(так званий Другий маніфест), де стверджу-
валось, що СУБД третього покоління, тоб-
то ті, що прийдуть за реляційними, мають
бути створені на основі реляційних техно-
51
Моделі та засоби систем баз даних і знань
логій. Прихильники цього напрямку дотри-
муються принципу еволюційного розвитку
можливостей СУБД без докорінної відмови
від попередніх підходів та збереження на-
ступності з системами попереднього поко-
ління. Цей принцип був підтриманий у про-
цесі створення дедуктивних і темпоральних
баз даних. Так само розвивалося створення
об′єктно- реляційних баз даних.
На основі цієї ідеї під керівництвом
М. Стоунбрейкера в університеті Берклі
(Каліфорнія, США) було розроблено СУБД
Postgres [436], Це була перша практично ре-
алізована об′єктно-реляційна система баз
даних, де був продемонстрований підхід з
інтеграції об′єктних і реляційних концепцій.
Варто також згадати Вона Кіма (Won
Kim), який 1991 року випустив систему
UniSQL [437], що також вважається однією
з перших об′єктно-реляційних СУБД.
Третій маніфест. У березні 1995
року була опублікована стаття Хью Дарве-
на (Hugh Darwen) і Крістофера Дж. Дей-
та (Christopher J. Date), названа авторами
«Третім маніфестом» [438].
Хью Дарвен
В ній висловлювалася думка щодо
майбутніх систем управління базами даних
і підхід з інтеграції реляційної та об′єктної
технологій. У маніфесті піднята проблема
щодо вирішення задачі невідповідності між
об′єктно-орієнтованими мовами програму-
вання і системами управління реляційними
базами даних. Автори пропонують взяти за
основу реляційну базу даних у вигляді ви-
значених користувачем типів.
Крістофер Дж. Дейт
Схеми реалізації ОРБД. Пропону-
валися різні схеми реалізації ОРБД. Як – от:
Об′єктно – реляційний шлюз (Object-
Relational Gateway). Об′єктно – орієнтова-
ний додаток працює як звичайний корис-
тувач із об′єктною мовою, а шлюз виділяє і
замінює всі об′єктно – орієнтовані елементи
цієї мови на їх реляційні компоненти. Попри
зниження продуктивності, такий варіант
дозволяє програмістам цілком сконцентру-
ватися на об′єктно – орієнтованій розробці.
Об′єктно – реляційний інтерфейс
(Object-Relational Interface). Між ООБД і
ОРБД знаходиться проміжний інтерфейс,
що відображає об′єктні конструкції в ре-
ляційні і навпаки. Об′єктно – орієнтований
додаток працює з ООСУБД, яка через інтер-
фейс взаємодіє з реляційною СУБД.
Уніфіковані СУБД (unifi ed DBMS). Ще
одним вирішенням є створення гібридних
об′єктно – реляційних СУБД, здатних зберіга-
ти і традиційні табличні дані, й об′єкти.
Об′єктно – реляційні СУБД. У дру-
гій половині 90-х років провідні компанії
почали випускати СУБД, які підтримували
об′єктно – реляційну модель даних. Пер-
шою 1996 року з′явилася на ринку СУБД
Informix, створена на основі системи Illustra
Стоунбрейкера. 1997 року була випущена
об′єктно – реляційна версія СУБД DB2 ком-
панії IBM, в основі якої був дослідницький
прототип Starburst IBM Almaden. Цього ж
року компанія Oracle випустила продукт
такого ж класу Oracle 8. Сьогодні практич-
но всі сучасні реляційні СУБД є об′єктно
– реляційними. Всі вони розширюють реля-
52
Моделі та засоби систем баз даних і знань
ційну базу даних засобами представлення
об′єктів.
Позиції об′єктно – реляційного підходу
зміцнилися завдяки прийнятій 1999 року вер-
сії стандарту SQL-3, де було введено підтрим-
ку об′єктно – орієнтованої концепції (струк-
турні типи даних, типізовані таблиці, об′єкти,
методи, які визначаються користувачем).
( Далі буде)
References
212. Snodgrass R.T., Ahn I. A taxonomy of time
databases. ACM SIGMOD Record, 1985,Vo.
14, No 4, pp. 236-246
213. Bubenko J.A, Jr. The temporal dimension in
information modeling. Technical Report RC
6187 #26479, IBM Thomal J. Watson Re-
search Center, Nov. 1976
214. Bubenko J.A. Jr. The Temporal Dimension in
Information Processing. In: Proceedings of
IFIP WG 2.6 Working Conference on Archi-
tecture and Models in Data Base Management
Systems, G M Nijssen, Ed, North Holland,
1977, pp. 93-118
215. Breutmann B., Falkenberg E., Mauer R. “CSL:
a language for defi ning conceptual schemas”.
in Proceedings of the Database Architecture
Conference, Venice, June 1979, pp. 237-256
216. Hammer M., McLeod D. Database Descitp-
tion with SDM A Semantic Database Model
ACM Transactions on Database Systems, 6,
No 3, Sep 1981, pp 351-386
217. Klopprogge M.R. TERM: An Approach to In-
clude the Time Dimension in the Entity- Re-
lationship Model. In: Proceedings of the Sec-
ond International Conference on the Entity
Relationship Approach, Washington, DC, pp.
477–512 (October 1981)
218. Anderson,T.L. Modeling Time at the Concep-
tual Level. In Improving Database Usability and
Responsiveness, Ed. P. Scheuermann Jerusalem,
Israel Academic Press, 1982, pp. 273-297
219. Codd, E.F. Extending the database relational
model to capture more meaning. ACM Trans-
actions on Database Systems, Vol. 4, No. 4,
Dec 1979, pp 397-434
220. Sernadas A Temporal aspects of logical pro-
cedure defi nition. Information Systems, 1980,
vol. 5, No 3, pp. 167-187
221. Cliff ord, J. and Warren D.S. Formal semantics
for time in databases. ACM Transactions on
Database Systems, vol. 8, No 2, June 1983,
pp. 214-254
222. Ariav G. A temporally oriented data model.
ACM Transactions on Database Systems
(TODS), 1986 vol. 11, No 4, pp. 499-527
223. Ariav G., Morgan H.L., Zisman M.D. MDM:
Embedding the time dimension in information
systems, Technical Report 82-03-01 Depart-
ment of Decision Sciences, Wharton School,
University of Pennsylvania, 1982
224. Ben-Zvi J. “The Time Relational Model,”
PhD thesis, Computer Science Dept., UCLA,
1982
225. Gadia S. Ben-Zvi’s Pioneering Work in Re-
lational Temporal Databases. In: Tansel A. et
al. Temporal Databases: Theory, Design, and
Implementation (Redwood City, CA: The
Benjamin/Cumming s Publishing Company,
1993). pp. 202-207
226. Jones S., Mason P.J. Handling the Time Di-
mension in a Data Base. In Proceedings of the
Inlernational Conference on Data Bases, Eds.
S.M. Deen and P Hammersley British Com-
puter Society University of Aberdeen, Hey-
den, July 1980 pp 65-83
227. Snodgrass R. The temporal query language
TQuel. In PODS ‘84: Proceedings of the 3rd
ACM SIGACT-SIGMOD symposium on
Principles of database systems,
228. Allen J.F. “Maintaining knowledge about
temporal intervals”. Communications of the
ACM, Nov. 1983, 26(11. pp.832-843
229. Cliff ord J., Dyreson C.E., Isakowitz T., Jen-
sen C.S., Snodgrass R.T. On the semantics
of “now.”. ACM Trans Database Syst. 1997;
22(2), pp.171–214.
230. Lorentzos N.A., Johnson R.G. TRA a model
for a temporal relational algebra. In: Rolland
C, Bodart F, Leonard M, editors. Temporal as-
pects in information systems. North-Holland;
1988. p. 203–215.
231. Lorentzos N.A., Johnson R.G. Extending re-
lational algebra to manipulate temporal data.
Inf Syst. 1988;13(3):289–296.
232. Tansel A.U. Adding time dimension to rela-
tional model and extending relational algebra.
Information Systems. 1986;11(4):343–355.
233. Tansel A.U. Temporal relational data model.
IEEE Transactions on Knowledge and Data
Engineering, 1997, 9(3): 464-479
53
Моделі та засоби систем баз даних і знань
234. Tansel A.U., Atay C.E. Nested bitemporal re-
lational algebra. Conference: Computer and
Information Sciences - ISCIS 2006, 21th In-
ternational Symposium, Istanbul, Turkey, No-
vember 1-3, 2006, Proceedings, pp. 622-633
235. Navathe S.B., Ahmed R. A temporal relational
model and a query language. Information Sci-
ences: an International Journal. 1989;49(1-
3):147–175.
236. Gadia S.K. A homogeneous relational model
and query languages for temporal databases.
ACM Trans Database Syst. 1988;13(4):418–
448.
237. Cliff ord J, Croker A. The historical relational
data model (HRDM. and algebra based on
lifespans. In: Proceedings of the 3rd Interna-
tional Conference on Data Engineering; 1987.
p. 528–537.
238. Gregersen H., Jense C.S. Temporal Entity-
Relationship Models—a Survey. IEEE Trans-
actions on Knowledge and Data Engineering,
1999, Vol. 11, No. 3, pp. 464 - 497
239. Arora S. A comparative study on temporal da-
tabase models: A survey, 2015 International
Symposium on Advanced Computing and
Communication (ISACC), 2015, pp. 161-167,
240. Gandhi L. Literature survey of temporal data
models. International Journal of Latest Trends
in Engineering and Technology. 2017, Vol. 8
No. 4-1, pp.294-300
241. Vianu V. Dynamic functional dependencies
and database aging. J ACM. 1987;34(1):28–
59.
242. Wijsen J. Design of temporal relational data-
bases based on dynamic and temporal func-
tional dependencies. In: Cliff ord J, Tuzhilin
A, editors. Temporal databases. Workshops
in computing. Berlin/Heidelberg/New York:
Springer; 1995. p. 61–76.
243. Wijsen J. Temporal FDs on complex objects.
ACM Trans Database Syst. 1999;24(1):127–
176.
244. Wijsen J. Reasoning about qualitative
trends in databases. IInformation Systems.
1998;23(7):463–487.
245. Wang X.S., Bettini C., Brodsky A., Jajodia S.
Logical design for temporal databases with
multiple granularities. ACM Trans Database
Syst. 1997;22(2):115–170.
246. Baudinet M., Chomicki J., Wolper P. Con-
straint generating dependencies. J Comput
Syst Sci. 1999;59(1):94–115.
247. Jensen C.S., Snodgrass R.T. Temporal spe-
cialization and generalization. IEEE Trans
Knowl Data Eng. 1994;6(6):954–974
248. Sarda N.L. Algebra and query language for a
historical data model. The Computer Journal.
1990;33(1):11–18
249. Lorentzos N.A., Johnson R.G. Extending re-
lational algebra to manipulate temporal data.
Information Systems. 1988;13(3):289–296.
250. Tuzhilin A, Cliff ord J. A temporal relational
algebra as basis for temporal relational com-
pleteness. In: Proceedings of the 16th Interna-
tional Conference on Very Large Data Bases;
1990. p. 13–23.
251. Tansel A.U., Arkun M.E. HQUEL, a Query
Language for Historical Relational Databases.
SSDBM’86: Proceedings of the 3rd interna-
tional workshop on Statistical and scientifi c
database management,1986 pp. 135-142
252. Tansel A.U., Arkun M.E, Ozsoyoglu G.
Time-by-example query language for his-
torical databases. IEEE Trans Softw Eng.
1989;15(4):464–478.
253. Snodgrass S. The temporal query lan-
guage TQUEL. ACM Trans Database Syst.
1987;12(2): 247–298.
254. Lorentzos N.A., Mitsopoulos Y.G. SQL ex-
tension for interval data. IEEE Trans Knowl
Data Eng. 1997;9(3):480–99.
255. Sarda N.L. Extensions to SQL for histori-
cal databases. IEEE Trans Knowl Data Eng.
1990;2(2):220–230.
256. Navathe S.B., Ahmed R. TSQL: a language
interface for history databases. In: Rolland C,
Bodart F, Leonard M, editors. Temporal as-
pects in information systems. North-Holland;
1988. p. 109–122.
257. Toman D. Point-based temporal extensions
of SQL and their effi cient implementation.
In: Etzion O, Jajodia S, Sripada S, editors.
Temporal databases: research and practice.
Springer,; 1997, p. 211–237.
258. Böhlen M.H., Jensen C.S., Snodgrass R.T.
Temporal statement modifi ers. ACM Trans
Database Syst. 2000;25(4):407–456.
259. Snodgrass R.T. editor. In: Proceedings of the
ARPA/NSF International Workshop on an In-
frastructure for Temporal Databases, 1993.
260. Snodgrass R.T., Ahn I., Ariav G., Batory D.S.,
Cliff ord J., Dyreson C.E., Elmasri R., Grandi
F., Jensen C.S., Käfer W., Kline N., Kulkarni
K., Leung T.Y.C., Lorentzos N., Roddick J.F.,
54
Моделі та засоби систем баз даних і знань
Segev A., Soo M.D., Sripada S.M. TSQL2
language specifi cation. ACM SIGMOD Rec.
1994;23(1):65–86.
261. Snodgrass R.T., Ahn I., Ariav G., Batory D.S.,
Cliff ord J., Dyreson C.E., Elmasri R., Grandi F.,
Jensen C.S., Käfer W., Kline N., Kulkarni K.,
Leung T.Y.C., Lorentzos N., Roddick J.F., Se-
gev A., Soo M.D., Sripada S.M. A TSQL2 tuto-
rial. ACM SIGMOD Rec. 1994;23(3):27–33
262. Snodgrass R.T. Editor. The TSQL2 tempo-
ral query language. Kluwer Academic; 1995.
263. Snodgrass R.T., Böhlen M.H., Jensen C.S.,
Steiner A. Adding valid time to SQL/tempo-
ral. Change proposal, ANSI X3H2-96-501r2,
ISO/IEC JTC1/SC21/WG3 DBL MAD-
146r2, Nov 1996.
264. Snodgrass R.T., Böhlen M.H., Jensen C.S.,
Steiner A. Adding transaction time to SQL/
temporal. Change proposal, ANSI X3H2-
96-502r2, ISO/IEC JTC1/SC21/ WG3 DBL
MAD-147r2, Nov 1996.
265. Snodgrass R.T., Böhlen M.H., Jensen C.S.,
Steiner A. Transitioning temporal support
in TSQL2 to SQL3. In: Ezion O, Jajodia S,
Sripada SM, editors. Temporal databases: re-
search and practice. Berlin: Springer; 1998. p.
150–194.
266. Kulkarni K, Michels J-E. Temporal fea-
tures in SQL:2011. ACM SIGMOD Rec.
2012;41(3):34–43.
267. Reznichenko V.A. Temporal SQL:2011 (Rus).
Software Engineering, 2013, vol. 15, No 3-4,
pp. 48-65
268. Worboys MF, Duckham M. GIS: a computing
perspective. Boca Raton: CRC press; 2004.
269. Shekar S, Chawla S. Spatial databases: a tour.
Englewood Cliff s: Prentice-Hall; 2003
270. The Open Geospatial Consortium Date: 2011-
12-19 OGC Reference Model. 44 p.
271. Open Geospatial Consortium Inc. Date: 2011-
05-28 Editor: John R. Herring OpenGIS®
Implementation Standard for Geographic in-
formation - Simple feature access - Part 1:
Common architecture. 93 p.
272. Open Geospatial Consortium Inc. Date: 2010-
08-04 Editor: John R. Herring OpenGIS® Im-
plementation Standard for Geographic infor-
mation - Simple feature access - Part 2: SQL
option. 111 p.
273. Tomlin C.D. A map algebra. In: Proceedings
of the Harvard Computer Graphic Confer-
ence; 1983
274. Chan K.K.L., Tomlin C.D. Map Algebra as a
Spatial Language. In D. M. Mark and A. U.
Frank, editors, Cognitive and Linguistic As-
pects ofGeographic Space, pp. 351–360.Klu-
wer Academic Publishers, Dordrecht, 1991
275. Scholl M., Voisard A. Thematic map model-
ing. In: Proceedings of the 1st International
Symposium on Advances in Spatial Databas-
es; 1989. p. 167–190.
276. Güting R.H. Geo-relational algebra: a model
and query language for geometric database
systems. In: Advances in Database Technol-
ogy, Proceedings of the 1st International Con-
ference on Extending Database Technology;
1988. p. 506–527.
277. Egenhofer M.J. Spatial SQL: a query and pre-
sentation language. IEEE Trans Knowl Data
Eng. 1994;6(1): 86–95.
278. Güting R.H, Schneider M. Realm-based spa-
tial data types: the ROSE algebra. VLDB J.
1995;4(2):243–286.
279. Cui Z., A.G. Cohn & D.A. Randell, Qualita-
tive and Topological Relationships in Spatial
Databases. 3rd Int. Symp. on Advances in
Spatial Databases (SSD’93), LNCS 692, 296-
315, 1993.
280. Güting RH. An introduction to spatial data-
base systems. VLDB J. 1994;3(4):357–99.
281. Rigaux P, Scholl M, Voisard A. Spatial data-
bases - with applications to GIS. San Fran-
cisco: Morgan Kaufmann Publishers; 2002.
282. Clementini E., Di Felice P. A model for rep-
resenting topological relationships between
complex geometric features in spatial data-
bases. Inf Sci. 1996; 90(1–4):121–136.
283. Schneider M. Spatial data types for data-
base systems - fi nite resolution geometry for
geographic information systems, vol. LNCS
1288. Berlin/New York: Springer; 1997.
284. Schneider M, Behr T. Topological relation-
ships between complex spatial objects. ACM
Trans Database Syst. 2006;31(1):39–81
285. Worboys M.F, Bofakos P. A canonical model
for a class of areal spatial objects. In: Proceed-
ings of the 3rd International Symposium on
Advances in Spatial Databases; 1993. p. 36–52.
286. Egenhofer M.J. & R.D. Franzosa, Point-Set
Topological Spatial Relations. Int. Journal of
Geographical Information Systems, 5(2), 161-
174, 1991.
287. Schneider M.,Weinrich B. An abstract model
of three dimensional spatial data types. In:
55
Моделі та засоби систем баз даних і знань
Proceedings of the 12th ACM International
Symposium on Geographic Information Sys-
tems; 2004. p. 67–72.
288. Erwig M., Schneider M. Partition and con-
quer. In: Proceedings of the third international
conference on spatial information theory;
1997. p. 389–408.
289. Güting R.H., Schneider M. Realms: A Foun-
dation for Spatial Data Types in Database
Systems. 3rd Int. Symp. on Advances in Spa-
tial Databases, LNCS 692, 14-35, 1993.
290. Cicerone S., Di Felice P. Cardinal direc-
tions between spatial objects: the pairwise-
consistency problem. Inf Sci. 2004;164(1–
4):165–88.
291. Clementini E., Billen R. Modeling and
computing ternary projective relations be-
tween regions. IEEE Trans Knowl Data Eng.
2006;18(6):799–814.
292. Freksa C. Using orientation information for
qualitative spatial reasoning. In: Proceedings
of the International Conference on Spatial In-
formation Theory; 1992. p. 162–78.
293. Goyal R. Similarity assessment for cardinal
directions between extended spatial objects.
PhD Thesis, Department of Spatial Informa-
tion Science and Engineering, University of
Maine; 2000.
294. Hernández D. Qualitative representation of
spatial knowledge. LNCS, vol. 804. Berlin:
Springer; 1994.
295. Ligozat G. Reasoning about cardinal direc-
tions. J Visual Lang Comput. 1998;9(1):23–44.
296. Liu W., Li S. Reasoning about cardinal di-
rections between extended objects: the NP-
hardness result. Artif Intell. 2011;175(18):
2155–2169.
297. Liu W., Zhang X, Li S., Ying M. Reasoning
about cardinal directions between extended
objects. Artif Intell. 2010;174(12–13):951–
983
298. Mukerjee A, Joe G. A qualitative model for
space. In: Proceedings of 7th National Con-
ference on AI; 1990. p. 721–727.
299. Papadias D. Relation-based representation of
spatial knowledge. PhD Thesis, Department
of Electrical and Computer Engineering, Na-
tional Technical University of Athens; 1994.
300. Peuquet D.J., Ci-Xiang Z. An algorithm to de-
termine the directional relationship between
arbitrarilyshaped polygons in the plane. Pat-
tern Recognit. 1987;20(1):65–74.
301. Skiadopoulos S, Koubarakis M. Compos-
ing cardinal direction relations. Artif Intell.
2004;152(2):143–71
302. Skiadopoulos S, Koubarakis M. On the con-
sistency of cardinal directions constraints. Ar-
tif Intell. 2005;163(1):91–135.
303. Skiadopoulos S, Giannoukos C, Sarkas
N, Vassiliadis P, Sellis T, Koubarakis M.
Computing and managing cardinal direc-
tion relations. IEEE Trans Knowl Data Eng.
2005;17(12):1610–23.
304. Skiadopoulos S, Sarkas N, Sellis T, Koubara-
kis M. A family of directional relation mod-
els for extended objects. IEEE Transactions
on Knowledge and Data Engineering, vol.17,
No. 12, 2005, pp 1610–1623
305. Shekhar S., Liu X. Direction as a Spatial Ob-
ject: A Summary of Results. In R. Laurini, K.
Makki, and N. Pissinou, editors, ACM-GIS
’98, Proceedings of the 6th international sym-
posium on Advances in Geographic Informa-
tion Systems, November 6-7, 1998, Washing-
ton, DC, USA, pp. 69–75. ACM, 1998.
306. Thanasis Hadzilacos, Nectaria Tryfona. An
Extended Entity-Relationship Model for Geo-
graphic Applications. ACM SIGMOD Re-
cord, Vol. 26, No. 3, 1997, pp. 24–29
307. Shekhar S., Vatsavai R.R., Chawla S., Burke
T.E. Spatial pictogram enhanced conceptual
data models and their translation to logical
data models. In: ISD ‘99: Selected Papers
from the International Workshop on Integrat-
ed Spatial Databases, Digital Inages and GIS,
1999 pp. 77–104
308. Gandhi V., Kang J., Shekhar S. Spatial Da-
tabases. Technical Report; 07-020, 2007.
Retrieved from the University of Minne-
sota Digital Conservancy, https://hdl.handle.
net/11299/215734
309. Frederico T. Fonseca, Max J. Egenhofer. On-
tology-driven geographic information systems.
In Claudia Bauzer Medeiros, editor, ACM-GIS
’99, Proceedings of the 7th International Sym-
posium on Advances in Geographic Informa-
tion Systems, November 2-6, 1999, Kansas
City, USA, pages 14–19. ACM, 1999.
310. Simon Jonathan David Cox, Chris Little. Time
Ontology in OWL. Technical Report • July
2016. - https://www.researchgate.net/publica-
tion/305810003_Time_Ontology_in_Owl
311. Bennacer N., Aufaure M.A., Cullot N., Sot-
nykova A., Vangenot C. (2004). Representing
56
Моделі та засоби систем баз даних і знань
and reasoning for spatiotemporal ontology in-
tegration. In R. Meersman, Z. Tari, & A. Corsa-
ro (Eds.), OTM int. conf. on the move to mean-
ingful internet systems (pp. 30–31). Springer.
312. Baglioni M., Masserotti M.V., Renso C.,
Spinsanti L. (2007). Building geospatial on-
tologies from geographical databases. In F.
Fonseca, M. A. Rodríguez, & S. Levashkin
(Eds.), International conference on geospatial
semantics (pp. 195–209). Springer.
313. Hogenboom F., Borgman B., Frasincar, F. &
Kaymak U. (2010). Spatial knowledge repre-
sentation on the semantic web. Proceedings of
the IEEE 4th International Conference on Se-
mantic Computing (ICSC 2010), pp. 252-259,
September 2010.
314. Parent C., Spaccapietra S., Zimányi E. (2006).
Conceptual modeling for traditional and spa-
tio-temporal applications: The MADS ap-
proach. Springer.
315. Spaccapietra S., Cullot N., Parent C.,
Vangenot, C (2004). On spatial ontologies.
Database Laboratory, Swiss Federal Institute
of Technology. 9 p.
316. Egenhofer M.J. Toward the semantic geospa-
tial web. Proceedings of the Tenth ACM In-
ternational Symposium on Advances in Geo-
graphic Information Systems, 2002, pp. 1–4.
317. Fonseca F., Rodriguez M.A. From geo-prag-
matics to derivation ontologies: New directions
for the geospatial semantic web. Transactions
in GIS, 2007, vol. 11, No. 3, pp. 313-316.
318. Subbiah G., Alam A., Khan L. Thuraisingham
B. An integrated platform for secure geospa-
tial information exchange through the seman-
tic web. Proceedings of ACM Workshop on
Secure Web Services (SWS), 2006б George
Mason University, Fairfax, VA, USA
319. Curtin K., Noronha V., Goodchild M., Grise
S. ARCGIS transportation model (UNE-
TRANS), UNETRANS data model reference,
2003.
320. Guting R.H. GraphDB: modeling and query-
ing graphs in databases. In: VLDB ‘94: Pro-
ceedings of the 20th International Conference
on Very Large Data Bases, 1994, pp.297–308
321. Shekhar S., Liu D.R. CCAM: a connectivity-
clustered access method for networks and net-
work computations. IEEE Trans Knowl Data
Eng. 1997;9(1): 102–119.
322. Jensen C.S., Kolar J., Pederson T.B., Timko
I. Nearest neighbor queries in road networks.
In: GIS ‘03: Proceedings of the 11th ACM In-
ternational Symposium on Advances in Geo-
graphic Information System; 2003. pp. 1–8
323. Papadias D, Zhang J, Mamoulis N, Tao Y.
Query processing in spatial network data-
bases. In: VLDB ‘03: Proceedings of the 29th
international conference on Very large data
bases - Vol. 29, 2003, pp. 802–813
324. Miller H.J., Shaw S.L. GIS-T data models,
geographic information systems for transpor-
tation: principles and applications. Oxford:
Oxford University Press; 2001.
325. Anez J., de la Barra T., Perez B. Dual graph
representation of transport networks. Transp
Res. 1996;30(3):209–216.
326. Winter S. Modeling costs of turns in route
planning. GeoInformatica. 2002; 6(4):345–
361.
327. Hoel E.G., Heng W.L., Honeycutt D. High
performance multimodal networks. In: Pro-
ceedings of the 9th International Symposium
on Advances in Spatial and Temporal Data-
bases; 2005, pp. 308-327.
328. Kohler E., Langtau K., Skutella M. Time-
expanded graphs for fl ow-dependent transit
times. In: Proceedings of the 10th Annual Eu-
ropean Symposium on Algorithms; 2002, pp.
599–611
329. George B., Shekhar S. Spatio-temporal net-
work databases and routing algorithms: a
summary of results. In: Proceedings of the
10th International Symposium on Advances
in Spatial and Temporal Databases; 2007. p.
460–477.
330. George B., Shekhar S. Time-aggregated
graphs for modeling spatio-temporal networks
- an extended abstract. In: Proceedings of the
25th International Conference on Conceptual
Modeling; 2006 p. 85–99.
331. Tansel A.U, Cliff ord J., Gadia S., Jajodia S.,
Segev A., Snodgrass R.T, editors. Temporal
databases: theory, design, and implementa-
tion. Benjamin-Cummings Publishing Co.,
1993, 633 p.
332. Worboys M.F. A unifi ed model for spatial and
temporal information. Comput J. 1994;37(1):
25–34.
333. Erwig M., Güting R.H., Schneider M., Vazir-
giannis M. Spatio-temporal data types: an
approach to modeling and querying mov-
ing objects in databases. Geoinformatica.
1999;3(3):265–291.
57
Моделі та засоби систем баз даних і знань
334. Erwig M., Schneider M. Developments in
spatiotemporal query languages. In: Proceed-
ings of the IEEE International Workshop on
Spatio-Temporal Data Models and Languag-
es; 1999. p. 441–449.
335. Güting R.H., Schneider M. Moving objects
databases. San Francisco: Morgan Kaufmann;
2005
336. Erwig M., Schneider M. Spatio-temporal
predicates. IEEE Trans Knowl Data Eng.
2002; 14(4):1–42.
337. Jitkajornwanich K., Pant N., Fouladgar M.,
Elmasri R. A survey on spatial, temporal,
and spatio-temporal database research and an
original example of relevant applications us-
ing SQL ecosystem and deep learning, Jour-
nal of Information and Telecommunication,
2020, 4:4, 524-559,
338. Sistla A. P., Wolfson O., Chamberlain S., Dao
S. Modeling and Querying Moving Objects.
ICDE ‘97: Proceedings of the Thirteenth In-
ternational Conference on Data Engineering,
1997, pp. 422–432
339. Wolfson O., Chamberlain S., Dao S., Jiang L.,
Mendez G. Cost and imprecision in modeling
the position of moving objects. In: Proceed-
ings of the 14th International Conference on
Data Engineering; 1998. p. 588–596.
340. Frank A., Grumbach S., Güting R.H., Jensen
C.S., Koubarakis M., Lorentzos N., Manolo-
poulos Y. Chorochronos: a research network
for spatiotemporal database systems. ACM
SIGMOD Record, Vol. 28I, No. 3,. 1999, pp
12–21
341. Grumbach S., Rigaux Ph., Segoufi n L. The
DEDALE system for complex spatial queries
SIGMOD ‘98: Proceedings of the 1998 ACM
SIGMOD international conference on Man-
agement of data, 1998 pp. 213–224
342. Vazirgiannis M., Wolfson O. A Spatiotempo-
ral Model and Language for Moving Objects
on Road Networks. SSTD ‘01: Proceedings of
the 7th International Symposium on Advances
in Spatial and Temporal Databases, 2001, pp.
20–35
343. Güting R.H., Victor Teixeira de Almeida,
Zhiming Ding. Modeling and querying mov-
ing objects in networks The International
Journal on Very Large Data Bases, 2006, vol.
15, No. 2, pp 165–190
344. Belussi A., E. Bertino & B. Catania, Manipu-
lating Spatial Data in Constraint Databases.
5th Int. Symp. on Advances in Spatial Data-
bases (SSD’97), LNCS 1262, 115-141, 1997.
345. Rigaux P., Scholl M., Segoufi n L., Grumbach
S. Building a constraint-based spatial data-
base system: model, languages, and imple-
mentation. Inf Syst. 2003;28(6):563–595.
346. Erwig M., Güting R.H., Schneider M., Vazirgi-
annis M. Spatio-temporal data types: an approach
to modeling and querying moving objects in da-
tabases. Geoinformatica. 1999;3(3):265–291.
347. Güting R.H., Böhlen M.H., Erwig M., Jensen
C.S., Lorentzos N.A., Schneider M., Vazirgi-
annis M. A foundation for representing and
querying moving objects. ACM Trans Data-
base Syst. 2000;25(1): pp. 1–42.
348. Sistla A.P., Wolfson O., Chamberlain S., Dao
S. Querying the uncertain position of mov-
ing objects. In: Etzion O, Jajodia S, Sripada
S, editors. Temporal databases: research and
practice, LNCS, vol. 1399. Berlin: Springer;
1998. p. 310–37.
349. Trajcevski G., Wolfson O., Hinrichs K.,
Chamberlain S. Managing uncertainty in
moving objects databases. ACM Trans Data-
base Syst. 2004;29(3): 463–507.
350. Güting R.H., Böhlen M.H., Erwig M., Jensen
C.S., Lorentzos N.A., Schneider M., Vazirgi-
annis M. A foundation for representing and
querying moving objects in databases. ACM
Trans Database Syst. 2000;25(1):1–42.
351. Pelekis N, Theodoridis Y. Mobility data man-
agement and exploration. New York: Spring-
er; 2014.
352. Renso C, Spaccapietra S, Zimányi E. Mobility
data: modeling, management, and understand-
ing. Cambridge, UK: Cambridge University
Press; 2013.
353. Chandra A.K., Harel D. Horn clauses and
the fi xpoint hierarchy Proc. ACM Symp. on
the Principles of Database Systems (PODS)
(1982), pp. 158-163
354. Porter H.H., Oct. 1985. Optimizations to
Earley deduction for DATALOG programs.
Available at: http://www.cs.pdx.edu/~harry/
earley/datalog.pdf
355. Afrati C.H. Papadimitriou Ch. Papageorgiou
G. Roussou A. Sagiv Y, Ullman J.D. 1986.
Convergence of sideways query evaluation. In
ACM Symposium on Principles of Database
Systems, pp. 24–30
356. Bancilhon, R. Ramakrishnan. 1986. An ama-
teur’s introduction to recursive query process-
58
Моделі та засоби систем баз даних і знань
ing strategies. In Proc. of the 1986 ACM SIG-
MOD International Conference on Manage-
ment of Data, SIGMOD ’86, pp. 16–52.
357. Hafner C.D., Godden K. Portability of syntax
and semantics in DATALOG. ACM Trans. on
Information Systems, 1985, 3(2):141–164.
358. Zaniolo, C. [1986]. “Safety and compilation
of nonrecursive Horn clauses,” Proc. First Intl.
Conf. on Expert Database Systems, pp. 167-
178, Benjamin-Cummings, Menlo Park, CA.
359. Ramakrishnan R., Bancilhon F., Silberschatz
A. [1987]. “Safety of recur sive Horn claus-
es with infi nite relations,” Proc. 5ixth ACM
Symp. on Principles of Database Systems, pp.
328-339.
360. Bancilhon F., Ramakrishnan R. An ama-
teur’s introduction to recursive query process-
ing strategies. SIGMOD Record, v. 15, no.2,
1986, pp. 16-52
361. Apt K.R., Blair H., Walker A., Towards a The-
ory of Declarative Know ledge, in: J. Minker
(ed.), Foundations of Deductive Databases
and Logic Programming, Morgan Kaufmann,
San Mateo, CA, 1988, pp. 89-148.
362. Chandra A.K., Harel D. Horn Clause Queries
and Generalizations, J. Logic Programming
2(1):1-15 (Apr. 1985).
363. Gelfond M., Lifschitz V. The Stable Model Se-
mantics for Logic Programming, in: Proceed-
ings of the Fifth International Conference and
Symposium on Logic Programming, 1988.
364. Przymusinska H., Przymusinski T.C. Weakly
Perfect Model Semantics for Logic Programs,
in: Proceedings of the Fifth International Con-
ference/Symposium on Logic Programming,
1988.
365. Przymusinski, T.C. On the Declarative Se-
mantics of Stratifi ed Deductive Databases
in: J. Minker (ed.), Foundations of Deductive
Databases and Logic Programming, 1988, pp.
193-216.
366. Przymusinski T.C. Extended Stable-Seman-
tics for Normal and Disjunctive Programs, in:
Seventh International Conference on Logic
Programming, 1990, pp. 459-477.
367. Ross K. Modular Stratifi cation and Magic
Sets for DATALOG Programs with Negation,
in: Proceedings of the ACM Symposium on
Principles of Database Systerns, 1990, pp.
161-171.
368. Van Gelder A., Ross K., Schlipf J.S. The
Well-Founded Semantics for General Logic
Programs, Journal of he ACM 38(3):620- 650
(1991)
369. Naqvi S. A Logic for Negation in Database
Systems, in: J. Minker (ed.), Proceedings of
the Workshop on Foundations of Deductive
Databases and Logic Programming, 1986, pp.
378-387.
370. Van Gelder A. Negation as Failure Using Tight
Derivations for General Logic Programs,
Journal of Logic Programming 6(1):109-133
(1989).
371. Balbin I., Port G.S., Ramamohanarao K.,
Meenakshi K. Effi cient Bottom-Up Com-
putation of Queries of Stratifi ed Databases,
Journal of Logic Programming 11:295-345
(1991).
372. Bayer R. Query Evaluation and Recursion
in Deductive Database Systems, Techni-
cal Report 18503, Teehnisehe Universitaet
Muenchen, Feb. 1985.
373. Beeri C., Naqvi S., Ramakrishnan R., Shm-
ueli O., Tsur S. Sets and Negation in a Logic
Database Language, in: Proceedings of the
ACM Symposium on Principles
374. Kerisit J.M., Pugin J.M. Effi cient Query An-
swering on Stratifi ed Databases, in: Proceed-
ings of the International Conference on Fifth
Generation Computer Systems, Tokyo, Japan,
Nov. 1988, pp. 719-725.
375. Przymusinski T. On the Declarative Seman-
tics of Stratifi ed Deductive Databases, in J.
Minker (ed.), Foundations of Deductive Da-
tabases and Logic Programming, 193-216,
Morgan-Kaufmann, Los Altos, 1988.
376. Ross K.A. Modular Stratifi cation and Magic
Sets for Datalog Programs with Negation.
Proceedings of the ACM Symposium on Prin-
ciples of Database Systems, 161-171, Nash-
ville, 1990.
377. Warren D.S. Memoing for Logic Programs,
Communzcations of the ACM 35 (3): 93-111
(Mar. 1992)
378. Sacca D., Zaniolo C. The Generalized Count-
ing Methods for Recursive Logic Queries, in:
Proceedings of the First International Confer-
ence on Database Theory, 1986.
379. Naughton J.F., Ramakrishnan R., Sagiv Y.,
Ullman J.D. Argument Reduction Through
Factoring, in: Proceedings of the Fifteenth
International Conference on Very Large Da-
tabases, Amsterdam, The Netherlands, Aug.
1989, pp. 173-182.
59
Моделі та засоби систем баз даних і знань
380. Sagiv Y., Optimizing Datalog Programs, in: J.
Minker (ed.), Foundations of Deductive Da-
tabases and Logic Programming, Los Altos,
CA, Morgan Kaufmann, 1988, pp. 659-698.
381. Ramakrishnan R., Beeri C., Krishnamurthy
R. Optimizing Existential Datalog Queries,
in: Proceedings of the ACM Symposium on
Principles of Database Systems, Austin~ TX,
Mar. 1988, pp. 89-102.
382. Sippu S., Soisalon-Soinen E. An Optimization
Strategy for Recursive Queries in Logic Data-
bases, in: Proceedings of the Fourth Interna-
tional Conference on Data Engineering, Los
Angeles, CA, 1988.
383. Bancilhon F., Ramakrishnan R. An amateur’s
introduction to recursive query processing
strategies. SIGMOD Record, Vol. 15, No.2,
1986, pp. 16-52
384. Gallaire H., Minker J. and Nikolas J.M. Logic
and databases: a deductive approach. Com-
puting Surveys, 16:1, 1984, pp. 154-185
385. Ramakrishnan R., Ullman J.D. A survey of
deductive database systems. The Journal of
Logic Programming, 1995, Vol. 23, No 2, pp.
125-149
386. Finkelstein S.J., Mattos N., Mumick I., Pi-
rahesh H. Expressing Recursive Queries in
SQL SO/IEC JTC1/SC21 WG3 DBL MCI-
X3H2-96-075 Tech. Rep., March, 1996
387. Reznichenko V.A. Recursive SQL (Rus).
Software Engineering, 2010, vol. 4, No 4, pp.
48-65.
388. Kifer M., Lausen G. F-Logic: A Higher Order
Language for Reasoning about Objects, In-
heritance, and Schema. SIGMOD Record, v.
18, no.2,1989, pp. 139- 146.
389. Liu M. Deductive Database Languages: Prob-
lems and Solutions. ACM Computing Sur-
veys, v. 31, no. 1, 1999. pp. 27-62
390. Falcone Sampaio P.R., Paton N.W. (1997)
Deductive object-oriented database systems:
A survey. In: Geppert A., Berndtsson M. (eds)
Rules in Database Systems. RIDS 1997. Lec-
ture Notes in Computer Science, vol 1312.
Springer, Berlin, Heidelberg. pp 1-19
391. Paton N.W., Díaz O. Active database systems.
ACM Computing Surveys. 1999, vol. 31, No
1, pp. 63–103
392. Chakravarthy S, Blaustein B, Buchmann A.P,
Carey M, Dayal U, Goldhirsch D, Hsu M,
Jauhuri R. Ladin R, Livny M, McCarthy D,
McKee R, Rosenthal A. HiPAC: a research
project in active, time-constrained database
management. Technical report. CCA-88-02.
Cambridge, MA: Xerox Advanced Informa-
tion Technology; 1988
393. Paton N., Diaz O., Williams M., Campin J.,
Dinn A., Jaime A. Dimensions of active be-
haviour. In N. Paton and M. Williams Eds.,
Proc. 1st Int. Workshop on Rules In Database
Systems, Springer- Verlag., 1994, pp. 40-57.
394. Stonebraker M., Jhingran A., Goh J., Pota-
mianos S. On rules, procedures, caching and
views in database systems. In Proc. ACM
SIGMOD 1990, pp. 281-290
395. Dayal U., Buchmann A., McCarthy D. Rules
are objects too: A knowledge model for an
active object oriented database system. In
K. Dittrich Ed., Proc. 2nd Inti Workshop on
OODBS, Volume 334, 1988, pp. 129-143.
Springer-Verlag. Lecture Notes in Computer
Science
396. Widom J., Finkelstein S. Set-Oriented Pro-
duction Rules in Relational Database Sys-
tems. In Proceedings of the ACM SIGMOD
International Conference on Management of
Data,1990, pp. 259-270.
397. Dayal U, Blaustein B, Buchmann A, Chakra-
varthy S, Hsu M, Ladin R, McCarty D, Rosen-
thal A, Sarin S, Carey M.J, Livny M, Jauhari
R. The HiPAC project: combining active data-
bases and timing constraints. ACM SIGMOD
Rec. 1988;17(1):51–70.
398. Chakravarthy S, Krishnaprasad V, Anwar E,
Kim S.K Composite events for active data-
base: semantics, contexts, and detection. In:
Proceedings of the 20th International Con-
ference on Very Large Data Bases; 1994. p.
606–617.
399. Chakravarthy S, Mishra D. Snoop: an expres-
sive event specifi cation language for active
databases. Data Knowl Eng. 1994;14(1):1–26.
400. Gehani N.H., Jagadish H.V., Schmueli O.
Gehani N., Jagadish H.V., Shmueli O. COM-
POSE: A system for composite specifi cation
and detection. In: Adam N.R., Bhargava B.K.
(eds) Advanced Database Systems. 1993, pp.
3-15. Lecture Notes in Computer Science, vol
759. Springer, Berlin.
401. Gatziu S., Dittrich K. Events in an active
object-oriented database. In N. Paton and M.
Williams Eds., Proc. 1st Int. Workshop on
Rules in Database Systems, 1994, pp. 23-39.
Springer-Verlag
60
Моделі та засоби систем баз даних і знань
402. Mellin J., Berndtsson M. Event Detection. In
Encyclopedia of Database Systems, Ling Liu,
M. Tamer Özsu Editors, pp. 1361-1366
403. Mellin J., Berndtsson M. Event Specifi ca-
tion. In Encyclopedia of Database Systems,
Ling Liu, M. Tamer Özsu Editors, pp. 1389-
1393
404. Gehani N., Jagadish H.V., Smueli O. Event
specifi cation in an active object-oriented da-
tabase. In: Proceedings of the ACM SIGMOD
International Conference on Management of
Data; 1992. p. 81–90
405. Motakis I., Zaniolo C. Composite Temporal
Events in Active Databases: A Formal Seman-
tics. In: Cliff ord J., Tuzhilin A. (eds) Recent
Advances in Temporal Databases. Workshops
in Computing. Springer, London, 1995), 332-
352
406. Chakravarthy S., Anwar E., Maugis L., Mishra
D. Design of Sentinel: an object-oriented
DBMS with event-based rules. Information
and Software Technology, 1994, 36, 9, 555-
568.
407. Diaz O., Jaime, A. EXACT: an EXtensible ap-
proach to ACTive object-oriented databases.
VLDB Journal 1997,.6, 4, 282-295
408. Branding H, Buchmann A, Kudrass T, Zim-
mermann J. Rules in an open system: the
REACH rule system. In: Proceedings of the
1st International Workshop on Rules in Da-
tabase Systems, Workshops in Computing;
1994. p. 111–126
409. Agrawal R., Cochrane R., Lindsay B. On
maintaining priorities in a production rule
language. In G. Lohman, A. Sernadas, and
R. Camps Eds., Proc. 17th VLDB, 1991, pp.
479-487. Morgan-Kaufmann.
410. Widom J. The Starburst Rule System: Lan-
guage Design, Implementation, and Applica-
tions. In: IEEE Data Engineering Bul letin,
Special Issue on Active Databases, 1992,
15(4): 15-18
411. Stonebraker M., Kemnitz, G. The POST-
GRES Next-generation Database Manage-
ment System. Communications of the ACM
1991, Vol. 34, No.10, pp. 78 92
412. Hanson E.N. The Design and Implementation
of the Ariel Active Database Rule System.
IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 1996, 8(1):
157-172
413. Kotz A., Dittrich K., Mulle J. Supporting se-
mantic rules by a generalized event/trigger
mechanism. In Advance in Database Technol-
ogy, EDDT, Veniceб 1988, pp. 76 91.
414. Reddi S., Poulovassilis A., Small C. Extend-
ing a Functional DBPL With ECA-Rules. In
T. Sellis Ed., Proc. 2nd Int. Wshp. on Rules in
Database Systems 1995, pp. 101-115. Spring-
er-Verlag.
415. Kiernan G., de Maindreville C., Simon E.
Making Deductive Databases a Practical
Technology: a step forward. In II. Garcia-Mo-
lina and II. Jagadish Eds., Proc. ACM SIG-
MOD Conf. 1990., pp. 237-246
416. Zaniolo C. A Unifi ed Semantics for Active
and Deductive Databases. In: Paton N.W.,
Williams M.H. (eds) Rules in Database Sys-
tems. Workshops in Computing. Springer,
London. 1994, pp 271-287
417. Harrison J., Dietrich. S. Integrating active and
deductive rules. In N. Paton and M. Williams
Eds., Proc. 1st Int. Workshop on Rules In Da-
tabase Systems, 1994, pp. 288 305. Springer-
Verlag.
418. Widom J. Deductive and Active Databases:
Two Paradigms or Ends of a Spectrum? In
N. Paton and M. Williams Eds., Proc. 1st
Int. Workshop on Rules In Database Systems
1994, pp. 306 315. Springer-Verlag.
419. Bayer P., Jonker W. A framework for support-
ing triggers in deductive databases. In N. Pa-
ton and M. Williams Eds., Proc. 1st Int. Work-
shop on Rules In Database Systems 1994, pp.
316 330. Springer-Verlag.
420. Kulkarni K., Mattos N., Cochrane R. Active
Database Features in SQL3. In: Paton N.W.
(eds) Active Rules in Database Systems.
1999, pp. 197-219 Monographs in Computer
Science. Springer, New York, NY.
421. Chakravarthy S. Rule management and evalu-
ation: an active DBMS perspective. SIGMOD
RECORD 1989, 18, 3, 20-28.
422. Collet C., Coupaye T. and Svensen T. NAOS:
Effi cient and modular reactive capabilities in
an object-oriented database system. In J. Boc-
ca, M. Jarke, and C. Zaniolo Eds., Proc. 20th
VLDD Conf, 1994, pp. 132 -143. Morgan-
Kaufmann.
423. Ceri S., Fraternali P., Parabosciii S., Tanca,
L. Active Rule Management in Chimera. In
J. Widom and S. Ceri Eds., Active Database
Systems: Triggers and Rules for Active Data-
base Processing, 1996, pp. 151-175. Morgan
Kaufmann.
61
Моделі та засоби систем баз даних і знань
424. Gehani N. and Jagadish H. ODE as an Ac-
tive Database: Constraints and Triggers. In
R. C. G.M. Loiiman. A. Sernadas Ed., 17th
Intl. Conf. on Very Large Data Bases, Barce-
lona,1991, pp. 327-336. Morgan Kaufmann
425. Atkinson M., Bancilhon F., DeWitt D., Dit-
trich K., Maier D., Zdonik S. The object-
oriented database system manifesto. In: Pro-
ceedings of the 1st International Conference
on Deductive and Object-Oriented Databases;
1989. p. 223–240.
426. Hull R., Tanaka K., Yoshikawa M. Behavior
Analysis of Object-Oriented Databases: Method
Structure, Execution Trees, and Reachibility //
Lect. Notes Comput. Sci.- 367.- 1989.- 372-388
427. Mozaff ari M., Tanaka Y. ODM: An Object-
Oriented Data Model // New. Generat. Comp.-
7, N 1.- 1989.- 4-35
428. Beeri C. A Formal Approach to Object-Ori-
ented Databases // Data and Knowledge Eng.-
5.- 1990.- 353-382
429. Zicari R. Incomplete Information in Object-
Oriented Databases // ACM SIGMOD Re-
cord.- 19, N 3.- 1990.- 5-16
430. Hong Sh., Maryanski F. Using a Meta Model
to Represent Object-Oriented Data Models //
6th Int. Conf. Data Eng., Los Angeles, Calif.,
USA, Febr. 5-9, 1990.- 11-19
431. Cornelio, Shamkant B. Navathe, Keith L.
Doty. Extending Object-Oriented Concepts to
Support Engineering Applications // 6th Int.
Conf. Data Eng., Los Angeles, Calif., USA,
Febr. 5-9, 1990.- 220-227
432. Gunter Saake. Descriptive Specifi cation
of Database Object Behaviour // Data and
Knowledge Eng.- 6, N 1. 1991.- 47-73
433. Lellani S.K., Spiratos N. Towards a Categori-
cal Data Model Supporting Structured Ob-
jects and Inheritance // Proc. 1st Int. East/
West Database Workshop, Kiev, Oct. 1990,
Lect. Notes Comput. Sci.- 540.- 1991
434. Cattell R.G.G., Barry D.K.(eds.). The Object
Data Standard: ODMG 3.0. — San Francisco,
Calif.: Morgan Kaufmann, 2000.
435. Stonebraker M., Rowe L.A., Lindsay B.,
Gray, Carey M., Brodie M., Bernstein Ph.,
Beech D. Third-Generation Database System
Manifesto. SIGMOD Record 19(3), Septem-
ber, 1990. pp 31-43
436. Rowe L, Stonebraker M. The Postgres data
model. In: Proceedings of the 13th Interna-
tional Conference on Very Large Data Bases;
1987. p. 83–96.
437. Won Kim. UniSQL/X unifi ed relational and
object-oriented database system. SIGMOD
‘94: Proceedings of the 1994 ACM SIGMOD
international conference on Management of
dataMay 1994, p. 481
438. Darwen H., Date C.J. (March 1995). “The
third manifesto”. ACM SIGMOD Record.
New York, NY, USA: ACM Press. 24 (1):
39–49.
Одержано 27.07.2021
Про автора:
Резніченко Валерий Анатолієвич,
кандидат фізико-математичних наук,
заступник завідувача відділом.
Кількість публікацій в українських
виданнях – 61.
Кількість зарубіжнихих публікацій – 4.
Індекс Хірша – 12.
http://orcid.org/0000-0002-4451-8931.
Місце роботи автора:
Інститут програмних систем
НАН України,
03187, м. Київ-187,
проспект Академіка Глушкова, 40.
Тел.: (044) 526 3559.
E-mail: reznich@isofts.kiev.ua
|