数据库的无歧义优先修复

在其传统定义中，不一致数据库的修复是一个一致数据库，它以“最小方式”不同于不一致数据库。通常，修复并非同等合理，因为希望偏好某一个而非另一个；例如，一个事实被认为比另一个更可靠，或较新事实应优先于较早事实。受这些考虑驱动，研究人员在拒绝约束和子集修复背景下引入并研究了优先修复框架。其中，事实间的优先关系被提升为一致数据库间的优先关系，且修复被限制为在提升意义下最优的那些。已提出三种提升（及最优修复）概念：帕累托、全局和补全。本文研究了判定优先关系是否足以无歧义地清理数据库，换言之，是否存在恰好一个最优修复的复杂性。我们展示了不同的提升语义导致高度不同的复杂性。在帕累托最优下，对于每套函数依赖（FDs），该问题在数据复杂性下是coNP完全的，除非是可处理情况（等价于）每个关系一个FD。在全局最优下，每个关系一个FD仍是可处理的，但我们确立了具有两个FD的关系的 $\Pi^{p}_{2}$ 完全性。相反，在补全最优下，该问题对每套FD都可在多项式时间内求解。事实上，我们给出了针对任意冲突超图的多项式时间算法。我们进一步表明，在传递性的一般假设下，该算法甚至对全局最优也解决问题。该算法极其简单，但其正确性证明相当复杂。