DATALOGリファレンス

DATALOGでの自己学習に最適なリファレンスは何ですか？私は特に表現力、複雑さの結果、評価方法、否定によるDATALOGの拡張などに興味があります。これらすべてをカバーする本や論文はありますか？

あなたが探しているもののほとんどは調査で十分にカバーされています

• Stefano Ceri、Georg Gottlob、およびLetizia Tanca、Datalogについて常に知りたかったこと（そして決して尋ねたことはありません）、IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 1 146–166、1989。（リンク、再印刷）

とその参照。その後、フィールドは長い間かなり静かになりました。

最近、Datalogのさまざまな拡張機能が大きな注目を集めており、2010年のDatalog 2.0カンファレンスには多くの人が参加しました。個人的には、拡張機能のDatalog±ファミリーに非常に不慣れです。これにより、いくつかの種類の記述ロジックを、動作がよく理解された古典的なロジックのフラグメントに取り込むことができます。

• AndreaCalì、Georg Gottlob、およびThomas Lukasiewicz、Datalog±：オントロジーと整合性制約への統合アプローチ、ICDT 2009、14–30。（リンク）

標準のリファレンス（Ceri et alの調査より完全で最新）は、Abiteboul、Hull、およびVianuによるFoundations of Databasesです。（幸い、Addison-Wesleyは著者にPDFをオンラインで投稿する許可を与えた。）