![ Conjuntos difusos
Gradualidad de membrecía
Agenda Función en el intervalo [0,1]
• Introducción
• El Problema Representación Trapezoidal
• Objetivos
• Justificación
1
• Marco Teórico
• Metodología
• Resultados
• Conclusiones
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x1 x2 x3 x4
x1 , x 2 , x 3 , x 4
A](https://image.slidesharecdn.com/postgresqlf-121112171837-phpapp01/85/Cuantificadores-Difusos-PostgreSQLf-18-320.jpg)
![ Consultas flexibles sobre Bases de Datos
Relacionales.
Agenda
• Introducción Basado en la Teoría de Conjuntos
• El Problema Difusos.
• Objetivos
• Justificación CREATE [ABSOLUTE/RELATIVE]
• Marco Teórico QUANTIFIER <nombre> AS <cjto
Metodología
difuso>
•
• Resultados
• Conclusiones SELECT <atributos>
FROM <tablas>
WHERE <condición difusa>
Cuantificación: Q (fc1, fc2, …, fcn)](https://image.slidesharecdn.com/postgresqlf-121112171837-phpapp01/85/Cuantificadores-Difusos-PostgreSQLf-21-320.jpg)
![Fase de Diseño
Requerimientos:
Agenda
◦ CREATE [ABSOLUTE/RELATIVE] QUANTIFIER <nombre> AS
• Introducción
<conj>
• El Problema
◦ SELECT Att FROM R WHERE Q(fc1, fc2, …, fcn)
• Objetivos
• Justificación
• Marco Teórico
• Metodología
• Resultados
• Conclusiones](https://image.slidesharecdn.com/postgresqlf-121112171837-phpapp01/85/Cuantificadores-Difusos-PostgreSQLf-27-320.jpg)
Subido porGustavo Bazan Maal
Cuantificadores Difusos-PostgreSQLf
El documento aborda la implementación de cuantificadores difusos en el sistema de gestión de bases de datos PostgreSQL para permitir consultas flexibles y mejorar la expresión de requerimientos imprecisos. Se analiza la necesidad de un sistema que maneje la imprecisión del lenguaje natural y se detallan los objetivos, justificación, y la metodología de investigación. Además, incluye un desarrollo del sistema y pruebas funcionales para validar su eficacia.
Cuantificadores Difusos-PostgreSQLf
- 1. Implementación de CuantificadoresDifusos Sobre el SGBD PostgreSQL Autor: Tutora: Gustavo Bazán Ana Aguilera
- 2. Introducción El Problema Objetivos Justificación Marco Teórico Metodología Resultados Conclusiones
- 3. Agenda • Introducción • El Problema • Objetivos • Justificación • Marco Teórico • Metodología • Resultados • Conclusiones
- 4. Agenda • Introducción • El Problema • Objetivos Un objeto de • Justificación 1500Kg se • Marco Teórico aproxima a tu • Metodología cabeza a 50Km/s ¡CUIDADO! • Resultados • Conclusiones
- 5. Cuantificación Lingüística: “Un hotel que satisface la mayoría de los Agenda siguientes criterios: no muy caro, cercano al • Introducción centro de convenciones, cercano a una estación • El Problema del metro, con piscina, con buenas áreas de • Objetivos recreación, cercano a un centro comercial” • Justificación • Marco Teórico “Los pacientes que presenten la mayoría de los • Metodología síntomas: fiebre alta, tensión baja, tos grave” • Resultados “Los empleados tengan al menos 2 de las Conclusiones • siguientes características: ser buen trabajador, mal pagado y vivir lejos”
- 6. Consulta Clásica Agenda "Un hotel que no cuesta más de Bs. 500 • Introducción por día, con piscina y a no más de 5 Km de • El Problema distancia del centro de convenciones, del • Objetivos metro y de un centro comercial ". • Justificación • Marco Teórico • En SQL: Metodología SELECT * FROM HOTELS • • Resultados • Conclusiones WHERE price < 500 AND distance_conference < 5 AND distance_sub < 5 AND distance_mall < 5 AND pool=true
- 7. Requerimientos que impliquen términos como “la mayoría” o “aproximadamente Agenda 4” no pueden ser expresados por medio • Introducción de lenguajes de consultas, basados en el • El Problema paradigma relacional. • Objetivos • Justificación • Marco Teórico Los requerimientos del usuario deben • Metodología ser expresados de forma precisa. • Resultados • Conclusiones Los Sistemas Clásicos de Manipulación de Bases de Datos no permiten expresar requerimientos graduales.
- 8. Aplicaciones a nivel de capa lógica resuelven el problema, pero sus costos Agenda computacionales son muy elevados. • Introducción • El Problema • Objetivos • Justificación • Marco Teórico • Metodología • Resultados • Conclusiones
- 9. Objetivo General Desarrollar un sistema que permita hacer Agenda consultas de tipo flexible haciendo uso de • Introducción • El Problema cuantificadores difusos en un Sistema Gestor • Objetivos de bases de Datos Relacionales (SGBDR). • Justificación • Marco Teórico • Metodología Requerimientos: Resultados Deberá acoplarse de manera fuerte con el • • Conclusiones SGBDR PostgreSQL Debe brindar mecanismos que puedan ayudar de cierta forma a manejar la imprecisión del lenguaje natural.
- 10. Objetivos Específicos Agenda • Introducción Estudiar el uso de los diferentes tipos de • El Problema Cuantificadores difusos, así como su • Objetivos interpretación en consultas cuantificadas. • Justificación • Marco Teórico • Metodología Analizar la infraestructura del SGBDR Resultados • • Conclusiones PostgreSQL con la finalidad de poder determinar las diferentes áreas que se deben modificar para la implementación de PostgreSQLf.
- 11. Objetivos Específicos Agenda • Introducción Implementar la funcionalidad de creación y • El Problema evaluación de Cuantificadores difusos. • Objetivos • Justificación • Marco Teórico Integrar la implementación de Metodología • • Resultados Cuantificadores Difusos con el resto de • Conclusiones PostgreSQLf. Evaluar el desempeño de PostgreSQLf en términos de eficiencia y funcionalidad de los cuantificadores difusos.
- 12. Mecanismos de calidad para accesos a datos: Agenda ◦ Mejorar la expresividad del lenguaje mediante el uso de cuantificadores lingüísticos. • Introducción • El Problema • Objetivos ◦ Flexibilizar el acceso a la información. • Justificación • Marco Teórico La resistencia al uso por su costo Metodología computacional. • • Resultados • Conclusiones Aplicabilidad en áreas reales. Desarrollo en el marco de transferencia tecnológica.
- 13. Trabajos Relacionados: SQLf: A Relational Database Language for Fuzzy Agenda Querying. (Bosc, P., & Pivert, O. (1995)). • Introducción • El Problema • Objetivos Interrogaciones Flexibles en Bases de Datos • Justificación Relacionales. (Tineo, L. (1998)). • Marco Teórico • Metodología • Resultados Una Contribución a la Interrogación Flexible de • Conclusiones Bases de Datos: Evaluación de Consultas Cuantificadas Difusas. (Tineo, L. (2005)). Reingeniería del Sistema de Consultas Difusas a Bases de Datos SQLfi. (Crespo, V. (2006)).
- 14. Trabajos Relacionados: Una Contribución a la Interrogación Flexible de Agenda Bases de Datos: Optimización y Evaluación a • Introducción • El Problema Nivel Físico. (Cadenas, J. (2006)). • Objetivos • Justificación PostgreSQLf: Sistema de Consultas Flexibles • Marco Teórico Fuertemente Acoplado con el SGBD PostgreSQL. • Metodología • Resultados (Rossodivita, A.). • Conclusiones PostgreSQLf: Implementación de Extensiones Difusas de manera Fuertemente Acoplada sobre el RDBMS PostgreSQLf. (Bracho, A.).
- 15. Trabajos Relacionados: Implementación de Primitivas SQL para Reglas de Agenda Asociación en una Arquitectura Fuertemente • Introducción • El Problema Acoplada.(Timarán, R.(2005)). • Objetivos Justificación • RT-PostgreSQL: extensión de PostgreSQL para el • Marco Teórico • Metodología manejo de datos con Frecuencias Temporales en • Resultados base a una Arquitectura Fuertemente Acoplada. • Conclusiones (García, L. (2008)). On Extending PostgreSQL with the Skyline Operator. (Reinhard, P. (2009)).
- 16. Trabajo Elaborado por: Implementación Una Contribución a la Interrogación José T. Cadenas Predicados difusos por trapecio, Flexible de Bases de Datos: Tesis de Maestría operador AND. Optimización y Evaluación a Nivel Físico, Universidad Simón Bolívar, Diciembre (2006). PostgreSQLf: Sistema de Consultas Arturo Rossodivita Predicados difusos por Expresión y Flexibles Fuertemente Acoplado con Extensión, operador OR, el SGBD PostgreSQL modificadores difusos. PostgreSQLf: Implementación de Armando Bracho Consultas particionadas GROUP BY, Extensiones Difusas de manera HAVING, UPDATE vistas, y Fuertemente Acoplada sobre el operación de unión difusa. RDBMS PostgreSQL, PostgreSQLf: Implementación de Gustavo Bazán Consultas con Cuantificación Cuantificadores Difusos Difusa. Sobre el SGBD PostgreSQL Operaciones conjuntistas, sub Rodolfo Vegas Comparadores, operaciones consultas difusas y comparadores Trabajo de investigación y desarrollo conjuntistas y sub consultas difusas difusos para PostgreSQLf en el FROM.
- 17. Basado en el concepto matemático Agenda de relación. • • Introducción El Problema Lenguajes de consultas para la • Objetivos manipulación de los datos: • Justificación • Marco Teórico ◦ Procedimentales como el álgebra • Metodología relacional. • Resultados • Conclusiones ◦ No procedimentales como el SQL (Structured Query Language) o lenguaje de consulta estructurado.
- 18. Conjuntos difusos Gradualidad de membrecía Agenda Función en el intervalo [0,1] • Introducción • El Problema Representación Trapezoidal • Objetivos • Justificación 1 • Marco Teórico • Metodología • Resultados • Conclusiones 0 x1 x2 x3 x4 x1 , x 2 , x 3 , x 4 A
- 19. Booleana: Existe (∃) y Para Todo Agenda (∀). • • Introducción El Problema Difusa: “la mayoría de”, “pocos • Objetivos de”, “aproximadamente la mitad de”, “aproximadamente • Justificación • Marco Teórico • • Metodología Resultados cinco”, “cerca de 3”. • Conclusiones Se clasifican según su interpretación.
- 20. Por su naturaleza Cuantificador Absoluto o Relativo Agenda • Introducción Por su Comportamiento • El Problema Cuantificador Creciente, Decreciente o Unimodal • Objetivos • Justificación Absolutos Relativos • Marco Teórico 1 1 • Metodología • Resultados Creciente • Conclusiones 0 0 0 2 4 6 8 0 0.25 0.5 0.75 1 1 1 Decreciente 0 0 0 2 4 6 8 0 0.25 0.5 0.75 1 1 1 Unimodales 0 0 0 1 2 3 4 5 6 7 0 0.25 0.5 0.75 1
- 21. Consultas flexibles sobre Bases de Datos Relacionales. Agenda • Introducción Basado en la Teoría de Conjuntos • El Problema Difusos. • Objetivos • Justificación CREATE [ABSOLUTE/RELATIVE] • Marco Teórico QUANTIFIER <nombre> AS <cjto Metodología difuso> • • Resultados • Conclusiones SELECT <atributos> FROM <tablas> WHERE <condición difusa> Cuantificación: Q (fc1, fc2, …, fcn)
- 22. Reducir el número de filas consultadas por cada operación. Agenda • Introducción Emplea la relación entre condiciones • El Problema difusas y booleanas. • Objetivos • Justificación Transformaciones lógicas. • • Marco Teórico Metodología Conseguir las mismas filas con una • Resultados consulta clásica que con una difusa. • Conclusiones
- 23. SGDB de Código Abierto Agenda • Introducción • El Problema • Objetivos • Justificación • Marco Teórico • Metodología • Resultados • Conclusiones
- 24. Backend de Postgres Agenda • Introducción • El Problema • Objetivos • Justificación • Marco Teórico • Metodología • Resultados • Conclusiones
- 25. Cascada Agenda • Introducción • El Problema • Objetivos • Justificación • Marco Teórico • Metodología • Resultados • Conclusiones
- 26. Fase de Análisis Agenda • Introducción El reconocimiento del problema implicó: • El Problema • Objetivos • Justificación ◦ Estudio del sistema de consultas flexibles • Marco Teórico SQLf. • Metodología • Resultados • Conclusiones ◦ Uso de Cuantificación difusa para SQLf. ◦ Estudio del diseño y estructura de PostgreSQL.
- 27. Fase de Diseño Requerimientos: Agenda ◦ CREATE [ABSOLUTE/RELATIVE] QUANTIFIER <nombre> AS • Introducción <conj> • El Problema ◦ SELECT Att FROM R WHERE Q(fc1, fc2, …, fcn) • Objetivos • Justificación • Marco Teórico • Metodología • Resultados • Conclusiones
- 28. Fase de Implementación Agenda Catálogo • Introducción ◦ Almacenamiento de los cuantificadores • El Problema ◦ Tabla del sistema pg_fuzzyquan. • Objetivos • Justificación ◦ Manejo del catalogo. • Marco Teórico • Metodología • Resultados • Conclusiones
- 29. Fase de Implementación Agenda Parser • Introducción ◦ Nuevos Nodos • El Problema CreateFuzzyQuanStmt • Objetivos A_FuzzyQuan • Justificación • Marco Teórico ◦ Nueva semántica para la creación de • Metodología cuantificadores difusos (gram.y) Resultados • ◦ Interceptar una consulta cuantificada • Conclusiones Validar exista el cuantificador Generar un árbol de consulta difuso Derivar el árbol difuso a un árbol clásico.
- 30. Fase de Implementación Agenda Parser • Introducción ◦ Árbol de consulta Difuso • El Problema Select • Objetivos • Justificación • Marco Teórico • Metodología • Resultados Atributos Tablas Where • Conclusiones Cuantificador Difuso Predicado difuso Predicado difuso
- 31. Fase de Implementación Parser Agenda ◦ Consulta difusa • Introducción • El Problema SelectStmt ResTarget Attr unique relname “empleado” • Objetivos unionall: false val attr • Justificación targetList Marco Teórico fromClause Value • val.str whereClause • Metodología groupClause RangeVar name Resultados “empleado” • havingClause relExpr “id_num” • Conclusiones sortClause A_FuzzyPred A_FuzzyQuan Predname: Predname: alto al_menos3 Minfp: 1 Begd: 0 Core1: 3 Begd: 300 Core2: 0 Minfp: 100 Maxfp: 0 Core1: 300 Typefp: 3 Core2: 0 Typefq: 1 Maxfp: 0 args Typefp: 3
- 32. Fase de Implementación Parser Agenda ◦ Derivación de una consulta difusa • Introducción • El Problema SELECT Att FROM R WHERE OR AND DNC fc i , , t • Objetivos I comb n , lb i I • Justificación Select • Marco Teórico • Metodología • Resultados Atributos Tablas Where • Conclusiones OR AND AND Condición Condición derivada derivada …
- 33. Fase de Implementación Parser Agenda ◦ Consulta derivada • Introducción • El Problema BoolExpr BoolExpr OpExpr • Objetivos OR AND Opno… A_FuzzyPred Var • Justificación args args args … … • Marco Teórico • Metodología OpExpr Var A_FuzzyPred • Resultados Opno… … … • Conclusiones BoolExpr args AND Var A_FuzzyPred OpExpr args … Opno… … args OpExpr Var A_FuzzyPred Opno… … … … args
- 34. Fase de Implementación Traffic Cop (Tcop) Agenda ◦ Manejo de la expresión simple para crear cuantificadores. • Introducción • El Problema • Objetivos • Justificación • Marco Teórico • Metodología • Resultados • Conclusiones Planner/Optimizer ◦ Mantener la información de los valores de cada cuantificador difuso y sus predicados.
- 35. Fase de Implementación Executor Agenda ◦ Calculo del grado de membrecía. • Introducción • El Problema • Objetivos • Justificación • Marco Teórico • Metodología • Resultados • Conclusiones
- 36. Fase de Integración Agenda Integrar con el resto de las • Introducción funcionalidades de PostgreSQLf • El Problema • Objetivos • • Justificación Marco Teórico Fase de Pruebas • Metodología Pruebas de funcionalidad y rendimiento • Resultados • Conclusiones
- 37. Pruebas Funcionales Uso de la base de datos lab_marcha, facilitada por el Agenda Laboratorio De Marcha Del Hospital Ortopédico • Introducción Infantil. • El Problema • Objetivos • Justificación Creación de Cuantificadores Difusos • Marco Teórico • Metodología lab_marcha=# CREATE ABSOLUTE QUANTIFIER al_menos3 AS (1.0, 3.0, infinite, infinite); • Resultados CREATE FUZZY QUANTIFIER • Conclusiones lab_marcha=# lab_marcha=# CREATE RELATIVE QUANTIFIER aprox_la_mitad AS (0.25, 0.5, 0.5, 0.75); CREATE FUZZY QUANTIFIER lab_marcha=#
- 38. Pruebas Funcionales Validación del catálogo lab_marcha=# SELECT * FROM pg_fuzzyquan; quanname | quanminfp | quancore1 | quancore2 | quanmaxfp | quantypefp | quantypefq ----------------+-----------+-----------+-----------+-----------+------------+------------ al_menos3 | 1.0 | 3.0 | 0.0 | 0.0 | 3 | 1 a_lo_sumo_2 | 0.0 | 0.0 | 2.0 | 3.0 | 2 | 1 aprox_5 | 3.0 | 4.0 | 6.0 | 7.0 | 1 | 1 la_mayoria | 0.5 | 0.75 | 1.0 | 1.0 | 3 | 2 la_minoria | 0.0 | 0.0 | 0.25 | 0.5 | 2 | 2 aprox_la_mitad | 0.25 | 0.5 | 0.5 | 0.75 | 1 | 2 (6 rows) lab_marcha=#
- 39. Pruebas Funcionales Selección de datos Agenda Se desea conocer la edad, talla y peso de los pacientes que • Introducción cumplan con la mayoría de las siguientes condiciones: ser • El Problema viejo, alto y gordo. • Objetivos lab_marcha=# SELECT edad, talla, peso • Justificación FROM estudio • Marco Teórico WHERE la_mayoria(edad=viejo, talla=alto, peso=gordo); • Metodología edad | talla | peso | Gr.Memb. ------+-------+-------+---------- • Resultados 52 | 1.66 | 85.6 | 0.56 • Conclusiones 57 | 195.5 | 110.7 | 0.85 57 | 195.5 | 110.2 | 0.85 57 | 195.5 | 109.8 | 0.85 57 | 195.5 | 109.8 | 0.85 57 | 195.5 | 109.6 | 0.85 57 | 195.5 | 110 | 0.85 57 | 195.5 | 110.3 | 0.85 57 | 195.5 | 110.3 | 0.85 57 | 195.5 | 110.1 | 0.85 57 | 195.5 | 110.1 | 0.85 51 | 1.81 | 94 | 0.55 (12 rows) lab_marcha=#
- 40. Pruebas de Rendimiento Verificar si el uso de cuantificadores afecta el Agenda • Introducción tiempo de una consulta con respecto a una • El Problema clásica equivalente. • Objetivos Herramienta TPC-H. • Justificación • Marco Teórico Dos volúmenes de datos (1 y 5 GB). • Metodología Variación el número de predicados a cuantificar • Resultados (2 o 4 predicados). • Conclusiones Análisis de Varianza (ANOVA) para varios factores. 72 pruebas variando los distintos factores.
- 41. Pruebas de Rendimiento Tabla ANOVA Agenda • Introducción Factor Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) • El Problema TIPO 2 9377784 4688892 0.3361 0.7159 • Objetivos NUMERO 1 2377027462 2377027462 170.3782 < 2.2e-16 *** • Justificación VOLUMEN 1 5101153794 5101153794 365.6354 < 2.2e-16 *** • Marco Teórico TIPO:NUMERO 2 244581 122291 0.0088 0.9913 • Metodología TIPO:VOLUMEN 2 21411603 10705802 0.7674 0.4687 • Resultados NUMERO:VOLUMEN 1 1568508521 1568508521 112.4260 2.222e-15 *** • Conclusiones TIPO:NUMERO:VOLUMEN 1 3316498 1658249 0.1189 0.8881 Residuals 60 837088575 13951476
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- 43. Trabajo Realizado Agenda • Introducción Implementación de la estrategia del • El Problema programa derivado para cuantificación • Objetivos • Justificación difusa sobre el kernel de PostgreSQL. • Marco Teórico • Metodología • Resultados Nuevas herramientas que faciliten la • Conclusiones obtención de información sobre PostgreSQL. Sencillez para realizar consultas, lenguaje mas natural.
- 44. Aportes Agenda • Introducción PostgreSQLf, una alternativa para • El Problema • Objetivos cuantificación basada en lógica difusa. • Justificación • Marco Teórico • Metodología Una guía de referencia para futuras • • Resultados Conclusiones extensiones sobre PostgreSQL. Pruebas estadísticas de la mejoras de tiempo al implementar de manera fuertemente acoplada.
- 45. Recomendaciones Agenda • Introducción Implementación del resto de las • El Problema • Objetivos características de SQLf sobre • Justificación PostgreSQLf. • Marco Teórico • Metodología • • Resultados Conclusiones Revisión de la estructura y código final de PostgreSQLf. Fomentar desarrollos que ayuden a la independencia tecnológica.
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