呂鵬輝
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對于大數(shù)據(jù)應用而言,函數(shù)查詢是重要操作。即便是查詢較為簡單的線性,基于大數(shù)據(jù)背景,查詢所需時間是人們難以接受的,遠超過人們可接受的范圍;在大數(shù)據(jù)時代下,對于P類函數(shù)查詢,存在較大的困難,是難以進行處理的。對于傳統(tǒng)查詢而言,主要基于數(shù)據(jù)庫,是一個從其至關系的函數(shù),然而,沒有包括查詢函數(shù)本身情況[1]。
問題解釋:已知函數(shù)查詢Qf,同時獲知擴充數(shù)據(jù)庫Bf,試問對于該查詢計算機而言,能否進行計算。依據(jù)相關計算理論得知,對于判斷某一問題能否計算,可將問題進一步轉化,來判定該問題是否屬于語言問題范疇,由此,可將問題進行如下轉化:得知語言F={
引理一,若某一語言E={B,Q(B)>}是可以進行判定的,在B中,Q(B)是可進行解答查詢的,B作為數(shù)據(jù)庫。引理2。若語言Lg1小于或者等于m Lg2,再加上可對Lg2進行判定,那么亦可對語言Lg1進行判定。定理一。若某一語言F={
現(xiàn)如今,存在諸多復雜類,比如NPTIME、PSPACE and LOGSPACE and so on。對于查詢解答的復雜,主要介紹2種方式,一種是表達復雜度,另一種是數(shù)據(jù)復雜度,接下來對這兩種衡量方法進行闡述。對于數(shù)據(jù)復雜度而言,第一步需對函數(shù)查詢進行明確,之后把查詢使用至任何一個數(shù)據(jù)庫中,之后結合數(shù)據(jù)庫函數(shù),來對數(shù)據(jù)復雜度進行判定。對于表達復雜度而言,首先需對數(shù)據(jù)庫進行確定,基于查詢語言,來對其任何一個表達式進行查詢,之后結合表達式長度,來給出相應的復雜度。定義2,一階語言。將L視為一階語言,該語言不存在函數(shù)符號,有著相應的等式,將R1,R2等視為關系符號。用Ri代表關系自身,或者表示關系,對于關系Ri而言,在上下文中可找出其元數(shù)。把First視為一種語言,由下述表達式構成,具體而言,。在其中,ψ是一階函數(shù)的公式,表示不一樣的變量向量,在其中,包括ψ公式中的全部變量;表示不一樣的謂詞符號,在其中,包括ψ公式中的全部關系。對于函數(shù)查詢而言,可借助于First語言來進行表達。
若存在絕對值等于b,關系符號的秩為ai+1,可得First的表達式,也就是,其中代表一種函數(shù)查詢,并記為Qf。定理二,對于first語言而言,其數(shù)據(jù)復雜度是LOGSPACE,也就是對數(shù)空間復雜性,其表達復雜度為PSPACE,具體而言,也就是多項式復雜性。對于函數(shù)查詢而言,其實質就是一種函數(shù),基于某一個元組查詢難度,來對函數(shù)查詢的復雜進行衡量。對于first語言數(shù)據(jù)復雜度而言,是表達式集合Gr(Qf)的復雜度。對于first語言而言,其表達復雜度為集合Grfirst(Bf)的復雜度?;诖髷?shù)據(jù)環(huán)境,對于以往P類問題而言,始終是較難的問題。例如對于掃描類查詢而言,如其數(shù)據(jù)量為1PB時,完成結果的查詢,所需時間大概為1.9天。所以,以往對查詢復雜度的分析,難以滿足大數(shù)據(jù)解答[3]。
通過以上的分析可以得知,對于數(shù)據(jù)復雜度而言,第一步需對函數(shù)查詢進行明確,之后把查詢使用至任何一個數(shù)據(jù)庫中,之后結合數(shù)據(jù)庫函數(shù),來對數(shù)據(jù)復雜度進行判定;對于函數(shù)查詢而言,可借助于First語言來進行表達;基于大數(shù)據(jù)環(huán)境,對于以往P類問題而言,始終是較難的問題;對于傳統(tǒng)查詢而言,主要基于數(shù)據(jù)庫,是一個從其至關系的函數(shù),并沒有包括查詢函數(shù)本身情況;在大數(shù)據(jù)應用過程中,函數(shù)查詢是關鍵環(huán)節(jié),在數(shù)據(jù)庫理論問題中,查詢解答問題是重要問題。