Abstract
Информационные системы, использующие базы данных, являются гибкими в той мере, в какой они позволяют пользователям запрашивать необходимые им данные. Язык SQL ограничен точной обработкой данных и не позволяет напрямую выразить нечеткие понятия естественного языка. Следовательно, придание SQL некоторой гибкости может помочь пользователям улучшить взаимодействие с информационными системами, не требуя от них изучения совершенно нового языка. Актуальной является задача снижения трудоемкости процесса интеграции механизмов нечетких запросов к уже действующим информационным системам. В статье показана ограниченность четких запросов, рассмотрены различные формы нечетких запросов. Проанализированы известные подходы к реализации нечетких запросов к четким реляционным базам данных. Представлен подробный анализ нечетких запросов, а также их преобразование в стандартные SQL-запросы с помощью MySQL. Предлагается метод реализации запросов к реляционным базам данных, объединяющий теорию нечетких множеств и SQL. Предлагаемый метод реализации возможности работы с нечеткими запросами основан на расширении четкой базы данных хранимыми функциями, без изменения структуры и состава ее таблиц. Преимуществами метода являются: повышение удобочитаемости и понимания SQL-запросов; простота интеграции с уже существующими базами данных информационных систем; гибкая настройка функции принадлежности лингвистических переменных в соответствии с потребностями пользователя базы данных. Применение метода показано на примере адаптации базы данных MySQL. Предложенный метод адаптации может быть широко использован для реализации нечетких запросов к базам данных различных реляционных СУБД, поддерживаюших работу с хранимыми функциями.
Abstract – Information systems that use databases are flexible to the extent that they allow users to request the data they need. SQL is limited to precise data processing and does not directly express fuzzy concepts of natural language. Therefore, giving SQL some flexibility can help users improve interaction with information systems without requiring them to learn a completely new language. The task of reducing the labor intensity of the process of integrating the mechanisms of fuzzy requests to existing information systems is urgent. The article shows the limitations of clear queries, considers various forms of fuzzy queries. Known approaches to implementing fuzzy queries to relational databases were analyzed. Provides a detailed analysis of fuzzy queries, as well as their conversion to standard SQL queries using MySQL. The proposed method for implementing the ability to work with fuzzy queries is based on expanding a clear database with stored functions, without changing the structure and composition of its tables. The advantages of the method are: increased readability and understanding of SQL queries; ease of integration with existing databases of information systems; flexible adjustment of the linguistic variable membership function in accordance with the needs of the database user. The application of the method is shown by the example of adapting a MySQL database. The proposed adaptation method can be widely used to implement fuzzy queries to databases of various DBMS that support work with stored functions.
Publisher
Ultrasound Technology Center of Altai State Technical University
Reference11 articles.
1. Естефеев, В.И. Нечеткие запросы к реляционной базе данных в информационной системе подбора персонала / В.И. Естефеев, И.Ю. Балашова // Образование и наука в современных условиях. - 2016. - № 2-2 (7). - C. 69-72.
2. Рыбанов, А.А. Метрики разнообразия типов данных в физической схеме базы данных MySQL // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки. - 2019. - № 4 (251). - С. 87-90.
3. Smolka P., Bradac V. “Fuzzy queries above relational database”, Paper presented at the AIP Conference Proceedings, vol. 1906, 2017, doi:10.1063/1.5012350
4. Hudec M. “An approach to fuzzy database querying, analysis and realization”, Computer Science and Information Systems, vol. 6, pp. 127-140, 2009, doi: 10.2298/CSIS0902127H
5. Mama R., Machkour M. “Fuzzy querying with SQL: Fuzzy view-based approach”, Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, vol. 40(5), pp. 9937-9948, 2021, doi:10.3233/JIFS-202551