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BASES DE DATOS DEDUCTIVAS Rolando Barón Carreño Angélica Viviana Bernal González
Una base de datos deductiva es un sistema que incluye mecanismos para definir reglas que pueden inferir o deducir información adicional de los hecho almacenados en la base de datos.
META • La meta de las bases de datos deductivas es incorporar a las Bases de Datos Relacionales los beneficios de la lógica como instrumento para la formalización integrada de los aspectos estáticos y dinámicos del modelado de aplicaciones.
Las Bases de Datos Deductivas extienden la capacidad expresiva de las bases de datos relacionales incluyendo un conjunto de reglas que permiten definir conocimiento implícito
Surgen: Este tipo de bases de datos surgieron en la década de los ochenta y ha permitido aportar al campo de las bases de datos resultados y desarrollos fundamentales en el campo de la lógica, la programación lógica y la inteligencia artificial, además de ser muy usadas en campos como la deducción automática. Estas bases de datos tienen un gran nivel de lógica matemática, la cual guarda una estrecha relación con la computación, y debido a esto se les suele llamar en diferentes artículos y libros “bases de datos lógicas”.
Las BDD se basan en dos tipos de especificación para su funcionamiento: -Los Hechos, especificación de manera similar a como especifican las relaciones, excepto que no se necesitan incluir los nombres de los atributos. -Las Reglas, especifican relaciones virtuales que no están almacenadas si no que se forman a partir de hechos basados en las especificaciones, estas reglas se basan en tipo ECA es decir
Manejo De Las BDDs En un sistema de BDDs por lo regular se usa un lenguaje declarativo para especificar reglas. Con lenguaje declarativo se quiere decir un lenguaje que define lo que un programa desea lograr, en vez de especificar los detalles de cómo lograrlo. Con un subconjunto de Prolog llamado Datalog se definen reglas declarativamente junto con un conjunto de relaciones existentes que se tratan como literales en el lenguaje.
Sistema de inferencia Una inferencia dentro del sistema puede deducir hechos nuevos a partir de la base de datos interpretando las reglas. El modelo empleado en las BDDs está íntimamente relacionado con el modelo de datos relacional, y sobre todo con el formalismo del cálculo relacional. También está relacionado con el campo de la programación lógica y el lenguaje Prolog. Existen principalmente dos tipos de inferencia computacional basados en la interpretación de las reglas por la teoría de la demostración:
Mecanismo de inferencia ascendente La máquina de inferencia parte de los hechos y aplica las reglas para generar hechos nuevos. Conviene usar una estrategia de búsqueda para generar sólo los hechos que sean pertinentes a una consulta. Mecanismo de inferencia descendente Parte del predicado que es el objetivo de la consulta e intenta encontrar coincidencias con las variables que conduzcan a hechos válidos de la base de datos. Retrocede desde el objetivo buscado para determinar hechos que lo satisfacen.
Datalog Datalog es el lenguaje utilizado para la manipulación de las bases de datos deductivas y es sintácticamente un subconjunto del lenguaje Prolog. Hay dos tipos de Datalog: • Sin recursión el cual tiene el mismo poder expresivo que el álgebra relacional. • Con recursión el cual permite expresar consultas que no se pueden satisfacer en SQL2 (consultas recursivas). Datalog evalúa las consultas mediante la evaluación de cada regla y cada regla es evaluada examinando todos los hechos, ya sean hechos almacenados o hechos derivados, que unifican cada predicado en el cuerpo de una regla. SQL2:http://www2.yk.psu.edu/~lxn/IST_210/sql1_versus_sql2.html
Ventajas • Ofrecen reglas que permiten crear combinaciones de datos. • Soportan objetos y conjuntos complejos. • Ofrecen la capacidad de expresar consultas por medio de reglas lógicas. • Permiten consultas recursivas y algoritmos eficientes para su evaluación. • Cuentan con métodos de optimización que garantizan la traducción de especificaciones dentro de planes eficientes de acceso.
Desventajas • Es complicado poder encontrar buenos criterios de evaluación para las reglas lógicas por lo que es muy difícil sacar todo su potencial. • Replantear correctamente, en un contexto deductivo, las convenciones habituales en una base de datos. • Desarrollar procedimientos eficaces de deducción.
Aplicaciones Modelado de empresas:Este dominio implica modelar la estructura, los procesos y las restricciones dentro de una empresa. Es posible desarrollar varias aplicaciones útiles para los diseñadores de nuevas aplicaciones a partir de esta ”metabase de datos”, que contiene información tipo diccionario acerca de toda la empresa. Reutilización de software:El grueso del software para una aplicación se desarrolla en código estándar por procedimientos, y una pequeña fracción se basa en reglas y se codifica en LDL. Las reglas dan origen a una base de conocimientos que contienen los siguientes elementos: • Una definición de cada módulo. • Un conjunto de reglas que define las formas en que los módulos pueden exportar/importar funciones, restricciones, entre otras.
Conclusiones • Las bases de datos deductivas surgieron en la época de los ochenta y desde entonces no han sido muy usadas a nivel comercial, pero sí en entornos de investigación y campos de las ciencias aplicadas. • Para poder manejar este tipo de bases de datos hace falta tener conocimiento en el manejo de reglas deductivas, campo que es bastante complejo y no ha sido muy estudiado a nivel de bases de datos. • Al utilizar la lógica podemos otorgar a los datos una propiedades que nos permiten realizar consultas mas precisas y realizar labores de mantenimiento en bases de datos muy grandes. • Al estar basado en el modelo relacional podemos transformar cualquier base de datos a una BDD.
