主动数据库规则行为分析：重写逻辑与策略应用

### 主动数据库规则行为分析：重写逻辑与策略应用 #### 1. 重写逻辑下的主动面向对象系统规范 在重写逻辑（RL）中，系统通过签名（静态部分）和一组重写规则（动态部分）来描述。签名给出了对象、事件和配置的基本语法，如下所示： ```plaintext module Signature import global Oid Cid Aid Value; (1) sort Attribute ListAttributes Event Object Configuration; (2) op global Tuple(@':'@|@) : (Oid Cid ListAttributes) Object; (3) @':'@ : (Aid Value) Attribute; (4) @':'Tuple(@) : (Aid ListAttributes) Attribute; (5) @ : (Attribute) ListAttributes; (6) @,@ : (ListAttributes ListAttributes) ListAttributes (AC); (7) @ : (Object) Configuration; (8) @ : (Event) Configuration; (9) @ @ : (Configuration Configuration) Configuration (AC); (10) endop end of module ``` 重写规则（RR）描述了系统各组件之间的通信，其执行是一种非确定性和并发的执行，基于结构公理（结合律、交换律和恒等律，即 ACI）。RR 的一般形式为： ```plaintext E O1 ... Om => O'1...O'm E1 ... Ek [Cond] 或更明确地 E Tuple(Oid1 : Cid1 | ListAttributes1) ... Tuple(Oidm : Cidm | ListAttributesm) => Tuple(Oid1 : Cid1 | ListAttributes'1) ... Tuple(Oidm : Cidm | ListAttributes'm) E1 ... Ek [Cond] ``` 其中，E 是一个简单或复合事件，Oidi 是类 Cidi 的对象，[Cond] 是规则的触发条件，ListAttributesi 指定对象 Oidi 在触发时的状态，ListAttributes'i 指定规则触发后对象 Oidi 的新状态。触发规则需要事件 E 存在、对象处于指定状态且条件 [Cond] 为真。触发结果是事件 E 消失，对象状态可能改变，并发送新事件 E1 ... Ek。 #### 2. 三种基本策略 由于 RR 以并发和非确定性方式执行，需要一些策略来约束并发重写的执行，从而控制 RR 的应用以满足应用需求。三种基本策略如下： - `don't know(action_list)`（缩写为 dk）：激活列表中的所有动作（动作可以是规则或策略）。 - `don't care(action_list)`（缩写为 dc）：从列表中选择不超过一个动作。 - `while <strategy> endwhile`：迭代执行策略 `<strategy>` 直到失败，并返回最后一次成功调用的结果。 这些策略可以用不同的编程语言表达，如 BeBOP 和 ELAN。BeBOP 结合了并行逻辑编程和面向对象编程的特点，通过转换为 NU - Prolog 及其并行扩展 PNU - Prolog 实现。ELAN 是基于 RL 的规范语言。这三种基本策略可以组合形成更复杂的策略。 #### 3. 考虑主动规则维度 借助 RR 的语义和策略，可以考虑各种主动规则维度。这些维度及其形式化总结如下表： | 维度 | 值 | 对应的基本策略或其他构造 | | --- | --- | --- | | 事件处理粒度 | 1. 实例导向<br>2. 集合导向 | 隐式<br>- | | 事件消费模式 | 1. 消费<br>2. 保留<br>无再生<br>再生 | - | | 事件消费时间 | 1. 评估<br>2. 执行 | -<br>隐式 | | 事件消费范围 | 1. 局部<br>2. 全局<br>并行执行<br>无并行执行 | - | | 规则执行模式 | 1. 原子<br>2. 可中断 | 隐式<br>- | | 规则触发模式 | 1. 简单（单次）<br>2. 多次（永久） | dk(r1)<br>while dk(r1) endwhile | | 耦合模式 | 1. 立即<br>2. 延迟<br>3. 分离 | 隐式<br>通过分层<br>- | | 局部策略 | 1. 随机顺序<br>2. 有序顺序<br>3. 并行执行<br>4. 选择一个规则 | dk(dk(r1) dk(r2) || dk(r2) dk(r1))<br>dk(dk(r1) dk(r2))<br>dk(r1 r2)<br>dc(r1 r2) | | 净效果 | 布尔值 | 是或否 | | 全局策略 | 1. 扁平（或均匀）浏览<br>2. 深度浏览<br>3. 广度浏览 | 分层（算法 1）<br>分层（算法 2）<br>分层（算法 3） | #### 4. 分层算法 由于一个规则可能产生多个事件触发其他规则，需要对所有规则的全局执行进行调度。根据触发树的浏览方式，可以区分三种不同的全局策略：扁平（或均匀）浏览、深度浏览和广度浏览。为处理这些全局策略，我们提出了分层算法，其原理是将规则组织成层。 以深度浏览触发树的分层算法为例，步骤如下： 1. **阶段 1**： - 确定对应于首先可触发规则的初