Konfluenz in aktiven DB

Konfluenz in aktiven DB

Vortragsreihe zum Thema

„Aktive Datenbanken“

des Lehrstuhls für Datenbanken und Informationssysteme

der Friedrich-Schiller-Universität Jena

Laura Elisabeth Hombach 2

Gliederung (1)

1. „Was bedeutet Konfluenz“ – an einem Beispiel

2. Lösungsansätzea. RAGb. Kommutativitätc. Erweiterte Aktionend. Beeinflussungsfreiheit

3. Laufzeitüberwachung


Gliederung (2)

4. Behandlungs-Möglichkeiten bei nicht konfluenten DB

5. Partielle Konfluenz

6. Umgang von DBMS mit Konfluenz

7. Zusammenfassung

8. Ausblick

9. Literatur


Problemstellung

Wenn n ungeordnete Paare von Regeln gleichzeitig getriggert, kann der Datenbank-

Endzustand davon abhängen, in welcher Reihenfolge die Regeln ausgeführt werden.


Ungeordnete Paare

• r1, r2 R wobei gilt:

• r1 < r2 P und

• r2 < r1 P gelten nicht


Beispiel (1)

• Regel 1 (r1): Es verringert sich der Preis eines

Buches um 5 €, wenn das Erscheinungsdatum 1 Jahr

zurückliegt

• Regel 2 (r2): Wenn der Autor eine Aus-

zeichnung bekommt, erhöht sich der Preis seiner

Bücher um 2%• Buchpreis = 10€


Beispiel (2)

• Es greifen sowohl r1 als auch r2

• Bei der Ausführungsreihenfolge r1 r2

sinkt der Buchpreis auf 5,10 €


sinkt der Buchpreis auf 5,20 €

• Die Regelmenge ist nicht konfluent


Definition - Konfluenz

„Eine Regelmenge R ist konfluent, wenn für alle denkbaren Datenbankzustände DB und

alle DML-Operationen der nach Regelauswertung erreichte Endzustand im Regelausführungsgraphen, in dem keine Regel mehr getriggert ist, eindeutig ist“

[Weik]


Lösungsansätze

• Nutzer darauf aufmerksam machen, daß Konfluenz auftreten kann

• Ein Ereignis darf max. eine Regel auslösen

• Totale Ordnung der Regelmenge

• Partielle Ordnung der Regelmenge

• Sicherung der Kommutativität von Regelmengen


Erläuterung

• Zur Konfluenz Erkennung Unterscheidung zwischen drei Regeldefinitionen (Immediate, Deferred und Decoupled)

• Immediate und Decoupled gemeinsam betrachtet werden

• Wegen hohen Komplexität wird hier auf die Unterscheidung verzichtet

(Für Weitere Informationen siehe [Weik])


Regelausführungsgraph (RAG)

• Gerichteter Graph RAG = (V,E)

• R = Regelmenge

• RT sind die Regeln der Regelmenge, welche

momentan getriggert sind

• Eckmengen E SxS (S,S‘)E mit rRT

• Ecken S = (DB, RT)

• SI = Ausgangszustand


RAG (2)

SI

S2S1

S‘

r2r1


Kommutativität

Zwei Regeln r1, r2 sind kommutativ, wenn bei

der Ausführung von r1 r2 dasselbe

Endergebnis erreicht wird wie bei der Ausführungsreihenfolge r2 r1

(ein r R ist immer mit sich selber kommutativ)


Kommutativität im RAG

SI

S2S1

S‘

r2r1

r1r2


Erweiterte Aktionen (1)

• Zwei Regeln r1, r2 R (r1 und r2 sind kommutativ)

• r1 triggert r R

• r > r2 P (wobei P die Prioritätsmenge der Regeln ist)

• Daraus ergeben sich zwei Abarbeitungs- reihenfolgen

Kein eindeutiges S‘


EA im RAG

SI

S2S1

r2r1

rr2

S1‘ S2‘

r1r


Erweiterte Aktionen (2)

• EA1 = Alle r R, welche direkt oder indirekt durch r1 getriggert werden

• EA2 = Alle r R, welche direkt oder indirekt durch r2 getriggert werden


Erweiterte Aktionen im RAG

SI

S2S1

S‘

r2r1

r1r2

S1‘ S2‘

EA2EA1

EA1EA2


Konfluenz – Erweiterte Def.

Alle ungeordneten Paare {r1} EA1 und

{r2} EA2, welche kommutativ sind und

im RAG terminieren, sind konfluent

(für Deferred Regelen reicht diese Annahme nicht aus siehe [Weik])


Kommutativität – weitere Def.

Zwei Regeln r1, r2 R sind kommutativ,

wenn sie beeinflussungsfrei sind


Beeinflussungsfreiheit

• r EA1 {r1} triggert bzw. deaktiviert r2

nicht

• r EA1 {r1} ändert nicht den

Wahrheitswert von r‘ EA2 {r2}

• r EA1 {r1} ändert nichts, was durch

r‘ EA2 {r2} gelesen bzw. geändert wird

• Und analog für r‘ EA2 {r2}


Beispiel – Beeinflussungsfreiheit (1)

• r1 = Es verringert sich der Preis eines Buches um 5 €, wenn das Erscheinungsdatum 1 Jahr zurückliegt

• EA1 r = Buchpreis 0,5 € Warnung r* = Erscheinungsdatum liegt länger als 10

Jahre zurückBuchpreis weniger 0,5€ • r2 = Wenn nur noch 1 Exemplar eines Buches

vorhanden ist, generiere eine Bestellung über 5 neue Exemplare

• EA2 Leer



• Buchpreis = 10€ • Anzahl = 2• Erscheinungsdatum = 22.06.2006




Buchpreis = 5€ und r, r* und r2 werden nicht aktiv


Buchpreis = 5€ und r, r* und r2 werden nicht aktiv



• EA1 {r1} kann r2 nicht triggern oder deaktivieren

• Die Wahrheitswerte von EA2 {r2} bleiben

unverändert

• EA1 {r1} und EA2 {r2} arbeiten auf disjunkten

Teilen der DB

Es liegt Beeinflussungsfreiheit vor

(für weitere Informationen siehe [Weik])


Bemerkung

• Kommutativität hinreichende Bedingung

• Ausgabe von Werten welche konfluent sind


Laufzeitüberwachung

• Keine Überwachung der Konfluenz

• Abbruch der Transaktion, wenn nicht Konfluenz vermutet wird (bzw. Informierung des DBA)

• Warnung der Applikationen

• Ausführung von einer begrenzten Anzahl von Alternativen auf Kopien


Behandlungs-Möglichkeiten bei nicht konfluenten DB

• Bestätigen, daß r1 und r2 doch konfluent

sind

• Definition einer Priorität zwischen r1 und r2

• Entfernen einer Priorität


Partielle Konfluenz (1)

• Die Bedingung der Konfluenz ist für manche R zu stark

• Aufteilung der Tabellenmenge T in wichtige- (T‘) und unwichtige Tabellen


Partielle Konfluenz (2)

• Nur T‘ muss konfluent sein der RAG muss nicht eindeutig sein

• Die Endzustände müssen nur für T‘ eindeutig sein

• Alle relevanten Regeln für T‘ (Sig (T‘)) müssen für sich terminieren


Partielle Konfluenz im RAG

SI

S2S1

r2r1

r1r2

S1‘ S2‘

EA2EA1

EA1EA2

1S‘ 2S‘ S‘

r1,EA1, r2,EA2Sig(T‘) r1,EA1, r2,EA2Sig(T‘)r1,EA1, r2,EA2Sig(T‘)


Umgang von DBMS mit Konfluenz

• Oracle und DB2: Wenn die Regeln eine totale Ordnung besitzen und die Regelmenge terminiert liegt, Konfluenz vor


Zusammenfassung

• Konfluenz Problem Unentscheidbar und negativer Einfluss auf aktive DBMS

• Kommutativität ist nur eine hinreichende Bedingung

• Bis heute noch keine allgemein-gültige Bedingung gefunden (die nur nicht konfluente Paare ausgibt)


Ausblick

• Implementierung des Konzeptes wünschenswert

• Kommutativität = beste bekannte Methode


Literatur

• [Weik] T. Weik, „Terminierung und Konfluenz in einer aktiven objekt-orientierten Datenbank“, Seiten 159 - 185, 246 f, infix

• [Aiken] A.Aiken, J. Widom, J. M. Hellerstein, „Behavior of Database Production Rules: Termination, Confluence, and Observable Determinism“, Seiten 4 – 8, IBM Research, 1992

• [Schl] M. Schlesinger, „ALFRED – Konzepte und Prototyp einer aktiven sicht zur Automatisierung von Geschäftsregeln“, Seiten 114 – 116, digital publications

• [Mahm] Y. Mahmud, „Aktive Datenbanken“, Seiten 29 f, Seminararbeit an der Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt am Main, Juni 1998

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