The paper studies the rewriting problem, that is, the decision problem whether, for a given conjunctive query $Q$ and a set $\mathcal{V}$ of views, there is a conjunctive query $Q'$ over $\mathcal{V}$ that is equivalent to $Q$, for cases where the query, the views, and/or the desired rewriting are acyclic or even more restricted. It shows that, if $Q$ itself is acyclic, an acyclic rewriting exists if there is any rewriting. An analogous statement also holds for free-connex acyclic, hierarchical, and q-hierarchical queries. Regarding the complexity of the rewriting problem, the paper identifies a border between tractable and (presumably) intractable variants of the rewriting problem: for schemas of bounded arity, the acyclic rewriting problem is NP-hard, even if both $Q$ and the views in $\mathcal{V}$ are acyclic or hierarchical. However, it becomes tractable if the views are free-connex acyclic (i.e., in a nutshell, their body is (i) acyclic and (ii) remains acyclic if their head is added as an additional atom).


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
163+阅读 · 2019年10月12日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
38+阅读 · 2021年8月31日
Deep Anomaly Detection with Outlier Exposure
Arxiv
17+阅读 · 2018年12月21日
VIP会员
相关资讯
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
43+阅读 · 2019年1月3日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员