从 Datalog 到 SQL 的转换答案

【问题标题】：translation from Datalog to SQL从 Datalog 到 SQL 的转换
【发布时间】：2011-07-01 10:04:22
【问题描述】：

我还在思考如何将Datalog程序的递归转换成SQL，比如

P(x,y) <- Q(x,y).
Q(x,y) <- P(x,z), A(y).

其中A/1 是一个EDB 谓词。这就是P 和Q 之间的相互依赖关系。对于较长的查询，如何解决这个问题？

另外，有没有完全实现翻译的系统？如果有，请问我可以参考什么系统或哪篇论文？

【问题讨论】：

这个例子应该更正了。注意变量 y 没有出现在第二条规则的前提中，尽管它被用在了头部。数据记录是restricted so that all programs terminate。您是在询问消除递归以获得（可能）单个 SQL 查询等效项的方法，还是在考虑在 SQL 上下文中实现递归，这可能（有严重限制）使用存储过程？
@hardmath：抱歉，错字...谢谢指正。是的，我想用SQL实现递归，可以吗？
这是可能的，但我们可能会受到直接递归深度的限制。例如，MS SQL Server 2008 限制 the nesting depth of stored procedure calls to 32。演示一个概念可能就足够了，但不适用于生产应用程序。请注意，MS SQL Server 确实允许调用外部编码（扩展存储过程），其中调用的嵌套不受监控。
您可能对递归的间接方法感兴趣，其中重复应用“数据记录”规则以推断新结果，并且这些可以插入到一个或多个表中，直到没有新的推导可能。
@hardmath：这就是我的想法！递归将在程序上完成，而不是在 SQL 上......但是，如果存在非平凡的依赖关系，这对我来说仍然如此难以管理......

【解决方案1】：

如果您采用“列出”先前结论和对这些结论进行前向链推理的方法来推断新结论，则不需要递归“深度”。

请记住，Datalog 需要对规则和变量进行一些限制，以确保有限终止并因此得出有限多个结论。例如，变量必须具有有限范围的可能值。

假设您的示例是指常量而不是变量：

P(x,y) <- Q(x,y).
Q(x,y) <- P(x,z), A(y).

一个问题是您希望将A/1 实现为扩展存储过程或外部代码。为此，我建议在所有可能的参数（无限多）上列出调用A 的所有结果。毕竟这些都是你系统的结论（可证明的陈述）。

一旦完成，前向链接推理就会迭代地而不是递归地进行。在每个步骤中，考虑每个规则，将其与先前获得的（列出的）结论的前提（右侧）一起应用如果它会产生一个新的结论。如果在当前步骤中没有规则产生新的结论，则停止。证明程序完成。

在您的示例中，证明在所有 A 事实被引用后停止，因为没有足够的结论来应用任一规则来获得新结论。

【讨论】：

在这种情况下，它可能会起作用，但是在更大的非平凡递归的情况下呢？
我概述的是一个过程，为了符合 Datalog 程序，将推导出所有（无限多）可证明的结论。如果您将A/1 等“终端”谓词作为外部代码实现，这些谓词将作为简单事实处理，即在所有可能的输入上存储调用它们的任何成功结果（请记住，在 Datalog 中，任何变量的范围都是有限的）。所以这个“皱纹”可以归结为标准的 Datalog 事实和规则。

【解决方案2】：

一种可能的方法是在 SQL 中使用递归 CTE，它提供传递闭包的强大功能。关系代数 + 传递闭包 = Datalog。

【讨论】：

【解决方案3】：

Logica 做了这样的事情。它将一种类似数据日志的语言翻译成用于 Google BigQuery、PostgreSQL 和 SQLite 的 SQL。

【讨论】：

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