Datalog 程序的模块化物化

半朴素（seminaive）算法能够物化任意 datalog 规则的所有推论，并且它也构成了在输入事实变化时更新物化的增量算法的基础。然而，某些（组合的）规则可以使用定制算法更高效地处理。为了将此类算法整合到能够处理任意规则的通用推理方法中，我们提出了一种用于物化计算及其维护的模块化框架。我们将 datalog 程序拆分为可使用专用算法处理的模块，并使用半朴素算法处理其余规则。我们还提出了两种用于计算关系的传递闭包和对称传递闭包的算法，可在我们的框架内使用。最后，我们通过实验表明，我们的框架能够处理任意 datalog 程序，同时优于现有方法，通常快几个数量级。