超级会员免费看
生成增量Web表：算法与实现
在处理Web数据时，我们常常需要跟踪和表示Web表中的变化。本文将介绍如何根据两个不同时间点的Web表，生成对应的增量Web表，以捕捉数据的插入、删除和修改操作。
1. 增量Web表概述
增量Web表主要有三种类型：$\Delta^+$ - Web表、$\Delta^-$ - Web表和$\Delta^M$ - Web表。$\Delta^+$ - Web表记录了在特定时间段内插入到Web表中的新节点；$\Delta^-$ - Web表记录了被删除的节点；$\Delta^M$ - Web表则记录了内容发生修改的节点。
例如，在图中展示的$\Delta^+$ - Web表中，黑色框表示在2001年1月15日至2月15日期间插入到Drugs表中的新节点。每个Web元组展示了新节点与Web表中其他相关节点的关系。
2. 算法Delta的四个阶段
算法Delta用于生成上述三种增量Web表，它主要分为四个阶段：
2.1 阶段1和2：生成连接表和识别节点ID
此阶段的主要任务是生成连接表和识别节点ID的变化。具体步骤如下：
1. 获取Web表$W_1$和$W_2$中的所有节点ID，分别记为$N_1$和$N_2$。
2. 计算可连接节点的ID集合$J$。
3. 生成右外连接表$W_{ro}$、左外连接表$W_{lo}$和连接表$W_j$。
4. 确定从$W_1$中删除的节点ID集合$delNodeSet = N_1 - N_2$。
5. 确定添加到$W_1$中的节点ID集合$addNodeSet = N_2 - N_1$。
6. 确定内容发生修改的节点ID集合$updateNodeSet = (N_1 - J - delNodeSet) \cup (N_2 - J - addNodeSet)$。
以下是该阶段的伪代码：
Input: Web tables W1 = ⟨Z1, S1, T1⟩, W2 = ⟨Z2, S2, T2⟩.
Output: Delta web tables W∆+ = ⟨Z∆+, S∆+, T∆+⟩, W∆−= ⟨Z∆−, S∆−, T∆−⟩
and W∆M = ⟨Z∆M , S∆M , T∆M ⟩.
(1) N1 = GetAllNodeIds(W1); /* Phase 1 */
(2) N2 = GetAllNodeIds(W2);
(3) J = ComputeJoinableNodeIds(N1, N2);
(4) W12 = GenerateResultTables(N1, N2, W1, W2, J)
where W12 = {Wro, Wlo, Wj};
(5) delNodeSet = N1 - N2; /* Ids of the nodes deleted from W1 */
/* Phase 2 */
(6) addNodeSet = N2 - N1; /* Ids of the nodes added to W1 */
(7) updateNodeSet = (N1 - J - delNodeSet) ∪ (N2 - J - addNodeSet);
2.2 阶段3：识别增量Web元组
此阶段的目标是识别包含插入、删除和修改节点的Web元组。具体步骤如下：
1. 计算未被连接表捕获的更新节点集合$K$。
2. 复制添加和删除节点的ID集合到$A$和$D$。
3. 确定仅在连接表中出现的修改节点集合$U$。
4. 从右外连接表$W_{ro}$中识别包含新节点的元组集合$insertTupleSet$。
5. 从左外连接表$W_{lo}$中识别包含删除节点的元组集合$deleteTupleSet$。
6. 根据插入和删除节点的识别情况，从连接表$W_j$中识别包含修改节点的元组集合$updateTupleSet$。
以下是该阶段的部分伪代码：
(8) Nj = GetAllNodeIds(Wj); /* Phase 3 */
(9) Let K = updateNodeSet - (Nj - J);
(10) Let A = addNodeSet;
(11) Let D = delNodeSet;
(12) Let U = (Nj - J) ∩ updateNodeSet;
(13) insertTupleSet = DeltasFromRightOuter(A, K, Wro, temp1, temp2);
(14) deleteTupleSet = DeltasFromLeftOuter(D, K, Wlo, temp1, temp2);
(15) if (|A| = 0 and |D| = 0) {
(16) updateTupleSet = DeltasFromJoin( Wj, U, N1, N2);
(17) else
(18) updateTupleSet = DeltasFromJoin(A, D, U, Wj, insertTupleSet,
deleteTupleSet);
(19) if (|temp1| != 0)
(20) Insert into updateTupleSet web tuples from temp1;
(21) if (|temp2| != 0)
(22) Insert into updateTupleSet web tuples from temp2;
2.3 阶段3算法详细解释
-
DeltasFromRightOuter(A, K, Wro, temp1, temp2)算法
：
该算法用于从右外连接表$W_{ro}$中识别包含新节点的元组。具体步骤如下：
Input: Right outer-joined table Wro, set of added and updated
node ids A and U respectively, temporary sets temp1 and temp2 to store tuples.
Output: Set of web tuples insertTupleSet containing new nodes.
(1) for (b = 1 to |Wro|) {
(2) Get tuple wb;
(3) tupleNodeIdSet[b] = GetTupleNodeIds(wb);
(4) if (tupleNodeIdSet[b] ∩ A != ∅) {
(5) Store wb in insertTupleSet;
(6) Insert (tupleNodeIdSet[b] ∩ A) in tempAddSet;
(7) if (K != ∅) {
(8) if (tupleNodeIdSet[b] ∩ K != ∅)
(9) Insert wb in temp2;
(10) }
(11) }
(12) else
(13) Store wb in temp1;
(14) }
(15) A = A - tempAddSet;
(16) return temp1, temp2, insertTupleSet, A, K;
-
DeltasFromLeftOuter(D, K, Wlo, temp1, temp2)算法 ：
该算法与DeltasFromRightOuter类似，用于从左外连接表$W_{lo}$中识别包含删除节点的元组，伪代码省略。 -
DeltasFromJoin(Wj, U, N1, N2)算法 ：
当所有插入和删除节点都被识别后，该算法用于从连接表$W_j$中识别包含修改节点的元组。具体步骤如下：
Input:Joined table Wj, set of updated node ids U, N1 and N2.
Output: Modified updateTupleSet.
(1) for (a = 1 to |Wj|) {
(2) Get tuple wa;
(3) tupleNodeIdSet[a] = GetTupleNodeIds(wa);
(4) Let X = tupleNodeIdSet[a] ∩ U;
(5) Retrieve node set N1(wa) such that N1(wa) ⊆ X and N1(wa) ⊂ N1;
(6) Retrieve node set N2(wa) such that N2(wa) ⊆ X and N2(wa) ⊂ N2;
(7) if (X - (N1(wa) ∩ N2(wa)) = ∅) {
(8) Store wa in updateTupleSet;
(9) }
(10) else
(11) wa is ignored;
(12) }
(13) Return updateTupleSet;
-
DeltasFromJoin(A, D, U, Wj, insertTupleSet, deleteTupleSet)算法
：
当还有插入或删除节点未被识别时，该算法用于从连接表$W_j$中识别包含修改、插入和删除节点的元组。具体步骤如下：
Input:Joined table Wj, set of added, deleted and updated node ids A, D and U
respectively, deleteTupleSet, insertTupleSet.
Output: Modified deletedTupleSet, insertTupleSet, updateTupleSet.
(1) for (a = 1 to |Wj|) {
(2) Get tuple wa;
(3) tupleNodeIdSet[a] = GetTupleNodeIds(wa);
(4) Let Y = tupleNodeIdSet[a] - (tupleNodeIdSet[a] ∩ J);
(5) if ((Y != ∅) or (Y ∩ A != ∅) or (Y ∩ D != ∅)){
(6) Retrieve node set N1(wa) such that N1(wa) ⊆ Y and N1(wa) ⊂ N1;
(7) Retrieve node set N2(wa) such that N2(wa) ⊆ Y and N2(wa) ⊂ N2;
(8) if (Y - (N1(wa) ∩ N2(wa)) = ∅) {
(9) Store wa in updateTupleSet;
(10) }
(11) else {
(12) if ((Y - (N1(wa) ∩ N2(wa))) ⊂ A ∪ D) {
(13) Extract w2 ∈ W2 from wa;
(14) Extract w1 ∈ W1 from wa;
(15) Insert wa in updateTupleSet;
(16) Insert w1 or w2 to deleteTupleSet or insertTupleSet;
(17) }
(18) else {
(19) if (A ∩ [Y - (N1(wa) ∩ N2(wa))] != ∅)
(20) Insert w2 in insertTupleSet;
(21) if (D ∩ [Y - (N1(wa) ∩ N2(wa))] != ∅)
(22) Insert w1 in deleteTupleSet;
(23) }
(24) A = A - (A ∩ [Y - (N1(wa) ∩ N2(wa))]);
(25) D = D - (D ∩ [D - (N1(wa) ∩ N2(wa))]);
(26) }
(27) }
(28) else
(29) wa is ignored;
(30) }
(31) Return insertTupleSet, deleteTupleSet, updateTupleSet;
2.4 阶段4：创建增量Web表
此阶段根据前面识别的元组集合创建三种增量Web表：
1. 创建$\Delta^M$ - Web表$W_{\Delta^M}$，通过将$updateTupleSet$中的元组实例化到$W_{\Delta^M}$的Web元组池中，并从$W_1$和$W_2$中检索修改节点的旧版本和新版本实例化到$W_{\Delta^M}$的表节点池中。
2. 创建$\Delta^+$ - Web表$W_{\Delta^+}$，通过将$insertTupleSet$中的元组实例化到$W_{\Delta^+}$中。
3. 创建$\Delta^-$ - Web表$W_{\Delta^-}$，通过将$deleteTupleSet$中的元组实例化到$W_{\Delta^-}$中。
以下是该阶段的伪代码：
(23) W∆M = CreateDeltaM(updateTupleSet, W1, W2, S12, updateNodeSet);
(24) W∆+ = CreateDeltaPlus(insertTupleSet, W1, W2, addNodeSet);
(25) W∆− = CreateDeltaMinus(deleteTupleSet, W1, W2, delNodeSet);
(26) return W∆+, W∆− and W∆M;
3. 总结
通过算法Delta的四个阶段，我们可以有效地生成$\Delta^+$ - Web表、$\Delta^-$ - Web表和$\Delta^M$ - Web表，从而跟踪和表示Web表中的数据变化。这些增量Web表对于数据同步、版本控制和数据审计等应用场景非常有用。
整个算法的流程可以用以下mermaid流程图表示：
graph TD;
A[阶段1和2: 生成连接表和识别节点ID] --> B[阶段3: 识别增量Web元组];
B --> C[阶段4: 创建增量Web表];
B1[DeltasFromRightOuter] --> B;
B2[DeltasFromLeftOuter] --> B;
B3[DeltasFromJoin] --> B;
表格总结算法Delta的四个阶段：
| 阶段 | 主要任务 |
| ---- | ---- |
| 阶段1和2 | 生成连接表，识别添加、删除和修改的节点ID |
| 阶段3 | 从连接表和外连接表中识别包含插入、删除和修改节点的元组 |
| 阶段4 | 根据识别的元组集合创建增量Web表 |
通过以上步骤和算法，我们可以准确地捕捉Web表中的数据变化，为后续的数据处理和分析提供有力支持。
生成增量Web表：算法与实现（续）
4. 算法Delta各阶段详细分析
4.1 阶段1和2的重要性
阶段1和2是算法的基础，为后续的处理提供了必要的信息。通过获取两个Web表的所有节点ID，并计算可连接节点的ID集合，我们能够清晰地了解两个Web表之间的关系。确定添加、删除和修改的节点ID集合，为后续识别包含这些节点的Web元组奠定了基础。例如，在实际应用中，如果我们需要对比不同时间点的药品信息表，通过这两个阶段，我们可以快速找出新增的药品、删除的药品以及信息发生修改的药品。
4.2 阶段3中各算法的协同作用
阶段3中的四个算法相互配合，共同完成了增量Web元组的识别任务。
-
DeltasFromRightOuter算法
：主要从右外连接表中识别包含新节点的元组。在处理过程中，它会将包含新节点的元组存储到
insertTupleSet
中，并将相关信息存储到临时集合中，以便后续处理。
-
DeltasFromLeftOuter算法
：与
DeltasFromRightOuter
类似，从左外连接表中识别包含删除节点的元组，确保所有删除的节点都能被正确识别。
-
DeltasFromJoin算法（无插入和删除节点情况）
：当所有插入和删除节点都被识别后，该算法从连接表中识别包含修改节点的元组。它会检查每个元组是否同时包含修改节点的旧版本和新版本，只有满足条件的元组才会被存储到
updateTupleSet
中。
-
DeltasFromJoin算法（有插入或删除节点情况）
：当还有插入或删除节点未被识别时，该算法不仅会从连接表中识别包含修改节点的元组，还会处理包含插入和删除节点的情况。它会根据节点的情况，将元组插入到相应的集合中，并更新相关的节点ID集合。
这些算法的协同作用，确保了所有插入、删除和修改的节点都能被准确识别，并存储到相应的元组集合中。
4.3 阶段4的实际意义
阶段4根据前面识别的元组集合创建三种增量Web表。这些增量Web表具有重要的实际意义：
-
$\Delta^M$ - Web表
：记录了内容发生修改的节点，通过将旧版本和新版本的节点信息存储在一起，我们可以清晰地看到节点的变化情况。这对于数据审计和版本控制非常有用，例如在药品信息表中，我们可以查看哪些药品的信息发生了修改，以及修改前后的具体内容。
-
$\Delta^+$ - Web表
：记录了新增的节点，方便我们了解在特定时间段内新添加的数据。在药品信息表中，我们可以快速找出新上市的药品。
-
$\Delta^-$ - Web表
：记录了删除的节点，帮助我们跟踪数据的删除情况。例如，在药品信息表中，我们可以知道哪些药品已经下架。
5. 实际应用案例
假设我们有一个药品信息的Web表，在不同时间点进行了两次查询，得到了两个Web表$W_1$和$W_2$。我们可以使用算法Delta来生成增量Web表，具体步骤如下：
1.
阶段1和2
：
- 获取$W_1$和$W_2$的所有节点ID。
- 计算可连接节点的ID集合。
- 生成右外连接表、左外连接表和连接表。
- 确定添加、删除和修改的节点ID集合。
2.
阶段3
：
- 计算未被连接表捕获的更新节点集合。
- 复制添加和删除节点的ID集合。
- 确定仅在连接表中出现的修改节点集合。
- 从右外连接表中识别包含新节点的元组集合。
- 从左外连接表中识别包含删除节点的元组集合。
- 根据插入和删除节点的识别情况，从连接表中识别包含修改节点的元组集合。
3.
阶段4
：
- 创建$\Delta^M$ - Web表，将修改节点的信息存储在一起。
- 创建$\Delta^+$ - Web表，记录新增的节点。
- 创建$\Delta^-$ - Web表，记录删除的节点。
通过以上步骤，我们可以清晰地看到药品信息表在两个时间点之间的变化情况，包括新增的药品、删除的药品以及信息发生修改的药品。
6. 总结与展望
算法Delta通过四个阶段的处理，有效地生成了$\Delta^+$ - Web表、$\Delta^-$ - Web表和$\Delta^M$ - Web表，为跟踪和表示Web表中的数据变化提供了一种有效的方法。这些增量Web表在数据同步、版本控制和数据审计等领域具有广泛的应用前景。
在未来的研究中，我们可以进一步优化算法的性能，提高识别增量Web元组的效率。例如，可以采用并行计算的方法，同时处理多个外连接表和连接表，减少算法的执行时间。此外，我们还可以将算法应用到更多的领域，如社交网络数据、金融数据等，为这些领域的数据处理和分析提供支持。
整个算法Delta的处理流程可以用以下mermaid流程图更详细地表示：
graph TD;
A[阶段1和2: 生成连接表和识别节点ID] --> B[阶段3: 识别增量Web元组];
B --> C[阶段4: 创建增量Web表];
B1[DeltasFromRightOuter] --> B;
B2[DeltasFromLeftOuter] --> B;
B3[DeltasFromJoin(无插入和删除节点)] --> B;
B4[DeltasFromJoin(有插入或删除节点)] --> B;
A1[获取节点ID] --> A;
A2[计算可连接节点ID] --> A;
A3[生成连接表] --> A;
A4[确定添加、删除和修改节点ID] --> A;
C1[创建$\Delta^M$ - Web表] --> C;
C2[创建$\Delta^+$ - Web表] --> C;
C3[创建$\Delta^-$ - Web表] --> C;
表格再次总结算法Delta各阶段的关键信息：
| 阶段 | 主要任务 | 关键算法 |
| ---- | ---- | ---- |
| 阶段1和2 | 生成连接表，识别添加、删除和修改的节点ID | GetAllNodeIds、ComputeJoinableNodeIds、GenerateResultTables |
| 阶段3 | 从连接表和外连接表中识别包含插入、删除和修改节点的元组 | DeltasFromRightOuter、DeltasFromLeftOuter、DeltasFromJoin |
| 阶段4 | 根据识别的元组集合创建增量Web表 | CreateDeltaM、CreateDeltaPlus、CreateDeltaMinus |
通过以上的分析和总结，我们可以更好地理解算法Delta的工作原理和实际应用价值，为在实际项目中应用该算法提供了有力的支持。
扫一扫
9798
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
