スキーマに依存しないデータベース

スキーマに依存しないデータベースまたは語彙に依存しないデータベースは、ユーザーがデータの表現から抽象化され、クエリとデータベース間の自動的なセマンティック マッチングをサポートすることを目的としています。スキーマに依存しないということは、ユーザーの用語と構造を使用して発行されたクエリをマッピングし、それをデータセットの語彙に自動的にマッピングするデータベースの特性です。

データベース スキーマのサイズと意味の異質性が増大すると、構造化データのクエリと検索を行うユーザーに対して新たな要件が生じます。この規模では、データ コンシューマーがクエリを実行するためにデータの表現に精通することが不可能になる可能性があります。この議論の中心にあるのは、ユーザーとデータベース間の意味のギャップであり、データの規模と複雑さが増すにつれて、このギャップはより重要になります。

複数のデータソースからのデータ消費に向けたデータ環境の進化と、スキーマのサイズ、複雑性、動的性、分散化（SCoDD）の増加^{[1] [2] [3]により、現代のデータ管理の複雑さが増しています。SCoDDの傾向は、}ビッグデータシナリオにおける中心的なデータ管理上の懸念事項として浮上しており、ユーザーとアプリケーションは、異なるセマンティック仮定と使用コンテキストの下で、独立したデータソースによって生成された、より完全なデータを求めています。これは、セマンティックWebデータアプリケーションの典型的なシナリオです。

異種データ環境へのデータベースの進化は、構造化クエリ、キーワードベースの検索、ビジュアル クエリ システムなどの既存のデータ アクセス方法の背後にある使いやすさ、記号論、および意味の前提に大きく影響します。スキーマのないデータベースには、動的に変化する属性が何百万も含まれる可能性があるため、一部のユーザーにとっては、データベースをクエリするために「スキーマ」または語彙を意識することが不可能になります。この規模では、構造化クエリを構築するためにスキーマを理解する努力は、法外なものになる可能性があります。

スキーマに依存しないクエリは、構造化データベースに対するクエリ アプローチとして定義できます。これにより、ユーザーはデータベースの表現 (スキーマ) を理解しなくても、複雑な情報ニーズを満たすことができます。同様に、Tran ら^{[4] は}これを「ユーザーがデータの基になるスキーマを知る必要がない検索アプローチ」と定義しています。データベースに対するキーワード ベースの検索などのアプローチにより、ユーザーは構造化クエリを使用せずにデータベースをクエリできます。ただし、Tran らは次のように説明しています。「これらの点から、ユーザーは複雑な情報ニーズに対応するために、さらにナビゲーションと探索を行う必要があります。単純なニーズに焦点を当てた Web で使用されるキーワード検索とは異なり、ここで説明するキーワード検索は、より複雑な結果を取得するために使用されます。単一のリソース セットではなく、複雑なリソース セットとその関係を計算することが目標です。」

データベース上で自然言語インターフェース(NLI) をサポートするアプローチの開発は、スキーマに依存しないクエリという目標を目指してきました。補完的に、キーワード検索に基づくいくつかのアプローチは、より複雑な情報ニーズを表現するキーワードベースのクエリを対象としています。他のアプローチは、スキーマ制約を緩和できるデータベース上での構造化クエリの構築を模索してきました。これらすべてのアプローチ (自然言語、キーワードベースの検索、構造化クエリ) は、クエリとデータ間の柔軟なセマンティック マッチングをサポートするという問題に対処する際に、セマンティックの考慮がまったくない状態から、より原則的なセマンティック モデルまで、さまざまなレベルの洗練度を目標としています。スキーマに依存しないことの要求は、構造化データ上のセマンティック検索および自然言語クエリ システム全体で暗黙の要件となっていますが、概念として、また現代のデータベース管理システムの必須要件として十分に個別化されていません。最近の研究では、スキーマに依存しないクエリに関係するセマンティックの側面を定義し、モデル化し始めています。^{[1] [5] [6]}

構造化された標準の構文 ( SQL、SPARQLなど) に従った、スキーマに依存しないクエリで構成されます。演算子の構文とセマンティクスは維持されますが、異なる用語が使用されます。

選択?y{
  ビル・クリントンには娘がいます。
  ?x は ?y と結婚しました。
}

これは、データセット語彙内の 次のSPARQLクエリにマッピングされます。

プレフィックス :  <http://dbpedia.org/resource/>
プレフィックス dbpedia2 :  <http://dbpedia.org/property/>
プレフィックス dbpedia :  <http://dbpedia.org/ontology/>
プレフィックス skos :  <http://www.w3.org/2004/02/skos/core#>
プレフィックス dbo :  <http://dbpedia.org/ontology/>

SELECT    ?y   { 
 : Bill_Clinton  dbpedia : child  ?x  . 
 ?x  dbpedia2 : spouse  ?y  . 
 }

SELECT    ?x  { 
         ?x  isA  book  . 
         ?x  by  William_Goldman  . 
         ?x  has_pages  ?p  . 
         FILTER  ( ?p  >  300 ) 
  }

これは、データセット語彙内の 次のSPARQLクエリにマッピングされます。

プレフィックス rdf :  <http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#>
プレフィックス :  <http://dbpedia.org/resource/>
プレフィックス dbpedia2 :  <http://dbpedia.org/property/>
プレフィックス dbpedia :  <http://dbpedia.org/ontology/> 
SELECT  ?x  { 
         ?x  rdf : type  dbpedia : Book  . 
         ?x  dbpedia2 : author  : William_Goldman  .  
         ?x  dbpedia : numberOfPages  ?p  . 
FILTER ( ?p  >  300 ) 
}

キーワード クエリを使用したスキーマに依存しないクエリで構成されます。この場合、演算子の構文とセマンティクスは、構造化クエリ構文とは異なります。

「ビル・クリントンの娘が結婚」

「ウィリアム・ゴールドマン著、300ページ以上の本」

2016年現在、スキーマに依存しないクエリの概念は主に学術界で開発されてきました。スキーマに依存しないクエリシステムのほとんどは、データベース上またはセマンティックウェブ上の自然言語インターフェースのコンテキストで調査されてきました。^{[7]これらの研究では、大規模で異種かつスキーマのないデータベースに対する}セマンティック解析技術の適用について検討されています。最近では、スキーマに依存しないクエリシステムとデータベースの概念の個別化が文献の中でより明確に現れています。^{[1] [5] [6]} Freitasら^[8]は、スキーマに依存しないクエリのマッピングの意味的複雑性に関する確率モデルを提供しています。