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MBDD

BASE DE DATOS DEDUCTIVAS
DEFINICIÓN
Un programa lógico;

mapeo de relaciones base hacia
hechos,

y reglas que son usadas para definir
nuevas relaciones en términos de
las relaciones base

y el procesamiento de consultas
DEFINICIÓN
Se usa un lenguaje declarativo
para especificar reglas que define
lo que un programa desea lograr, y
no los detalles de cómo lograrlo.

Una máquina de inferencia (o
mecanismo de deducción) que
puede deducir hechos nuevos a
partir de la BDD interpretando las
reglas.
DEFINICIÓN
El modelo está relacionado con:

•El modelo de datos relacional,
•El cálculo relacional.
•La programación lógica
•Con un subconjunto de Prolog
llamado Datalog

(se definen reglas declarativamente junto con
un conjunto de relaciones existentes que se
tratan como literales).
DIFERENCIAS

              BDD                       APLICACIÓN
            PASIVAS




                           Reglas        Conocimiento

 Inteligencia Artificial

                              BDD
                           DEDUCTIVAS
Lógica Matemática           (ACTIVAS)        Deducción
ESPECIFICACIONES
Utiliza dos tipos de especificaciones:

• Los hechos = relaciones - atributos. Queda
  determinado exclusivamente por su posición dentro de
  la tupla.
• Las reglas = relaciones virtuales - no están
  almacenadas, se forman a partir de hechos basados en
  las especificaciones.

Las BDD buscan derivar nuevos conocimientos a partir de
  datos existentes dando interrelaciones del mundo real
  en forma de reglas, utilizando mecanismos internos para
  la evaluación y la optimización.
REGLAS

• Las reglas que se utilizan para especificar situaciones con sus
  acciones, se les llaman reglas del tipo (ECA).

              EVENTO – CONDICION - ACCION

 El formato genérico de estas reglas es:


            ON               evento
            IF               condición
            THEN             acción
REGLAS
• El evento que dispara la regla: consulta o
  actualización, eventos temporales u otro tipo de
  eventos externos.

• La condición que determina si la acción de la regla se
  debe ejecutar. Se evalua una condición. Si no, la
  acción se ejecutaría cuando suceda el evento. Si se
  especifica, la acción se ejecutaría sólo si la condición
  es evaluada en verdadero.

• La acción a realizar: Puede ser una transacción sobre
  la BDD o un programa externo que se ejecutaría
  automáticamente.
REGLAS

• Los eventos son sentencias SQL de manejo de datos
  (INSERT, DELETE, UPDATE).

• La condición (que es opcional) es un predicado
  booleano expresado en SQL.

• La acción es una secuencia de sentencias SQL, que
  pueden estar inmersas en un lenguaje de
  programación integrado en el producto que se esté
  utilizando (por ejemplo, PL/SQL en Oracle).
CARACTERÍSTICAS

• Tener la capacidad de expresar consultas por
  medio de reglas lógicas.

• Permitir consultas recursivas y algoritmos
  eficientes para su evaluación.

• Contar con negaciones estratificadas.

• Soportar objetos y conjuntos complejos.
CARACTERÍSTICAS

• Contar con métodos de optimización que
  garanticen la traducción de especificaciones.

• La posibilidad de inferir información a partir de
  los datos almacenados.

• Modelaje como un conjunto de fórmulas
  lógicas, las cuales permiten inferir otras
  fórmulas nuevas.
PROXIMA CLASE




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Formacion critica2

  • 1. MBDD BASE DE DATOS DEDUCTIVAS
  • 2. DEFINICIÓN Un programa lógico; mapeo de relaciones base hacia hechos, y reglas que son usadas para definir nuevas relaciones en términos de las relaciones base y el procesamiento de consultas
  • 3. DEFINICIÓN Se usa un lenguaje declarativo para especificar reglas que define lo que un programa desea lograr, y no los detalles de cómo lograrlo. Una máquina de inferencia (o mecanismo de deducción) que puede deducir hechos nuevos a partir de la BDD interpretando las reglas.
  • 4. DEFINICIÓN El modelo está relacionado con: •El modelo de datos relacional, •El cálculo relacional. •La programación lógica •Con un subconjunto de Prolog llamado Datalog (se definen reglas declarativamente junto con un conjunto de relaciones existentes que se tratan como literales).
  • 5. DIFERENCIAS BDD APLICACIÓN PASIVAS Reglas Conocimiento Inteligencia Artificial BDD DEDUCTIVAS Lógica Matemática (ACTIVAS) Deducción
  • 6. ESPECIFICACIONES Utiliza dos tipos de especificaciones: • Los hechos = relaciones - atributos. Queda determinado exclusivamente por su posición dentro de la tupla. • Las reglas = relaciones virtuales - no están almacenadas, se forman a partir de hechos basados en las especificaciones. Las BDD buscan derivar nuevos conocimientos a partir de datos existentes dando interrelaciones del mundo real en forma de reglas, utilizando mecanismos internos para la evaluación y la optimización.
  • 7. REGLAS • Las reglas que se utilizan para especificar situaciones con sus acciones, se les llaman reglas del tipo (ECA). EVENTO – CONDICION - ACCION El formato genérico de estas reglas es: ON evento IF condición THEN acción
  • 8. REGLAS • El evento que dispara la regla: consulta o actualización, eventos temporales u otro tipo de eventos externos. • La condición que determina si la acción de la regla se debe ejecutar. Se evalua una condición. Si no, la acción se ejecutaría cuando suceda el evento. Si se especifica, la acción se ejecutaría sólo si la condición es evaluada en verdadero. • La acción a realizar: Puede ser una transacción sobre la BDD o un programa externo que se ejecutaría automáticamente.
  • 9. REGLAS • Los eventos son sentencias SQL de manejo de datos (INSERT, DELETE, UPDATE). • La condición (que es opcional) es un predicado booleano expresado en SQL. • La acción es una secuencia de sentencias SQL, que pueden estar inmersas en un lenguaje de programación integrado en el producto que se esté utilizando (por ejemplo, PL/SQL en Oracle).
  • 10. CARACTERÍSTICAS • Tener la capacidad de expresar consultas por medio de reglas lógicas. • Permitir consultas recursivas y algoritmos eficientes para su evaluación. • Contar con negaciones estratificadas. • Soportar objetos y conjuntos complejos.
  • 11. CARACTERÍSTICAS • Contar con métodos de optimización que garanticen la traducción de especificaciones. • La posibilidad de inferir información a partir de los datos almacenados. • Modelaje como un conjunto de fórmulas lógicas, las cuales permiten inferir otras fórmulas nuevas.