Tổ chức xử lí tri thức đồng thời trên các cụm máy của máy tính hiệu năng cao : Đề tài NCKH QT.07.08

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC T ự NHIÊN > [« » * * t« « # » [« wjw » Ị 1* ì ị » *ỊW » Ị » » Ị * r p r ] S « n TÊN ĐỂ TÀI Tổ chức xử lí tri thức đồng thời cụm m áy M áy tính hiệu cao MẢ SỐ: QT 0708 CHỦ TRÌ ĐÊ T À I: PGS TS Đỗ Trung Tuấn CÁC CÁN BỘ THAM GIA: Ths Trần Thị Thúy Ths Đỗ Văn Bình Ks Đỗ Minh Tiến Ks Đỗ Thị Phương Ngân TS Nguyễn Văn Tảo Ths Nguyễn Thị Thanh Duyên Ks Lê Trung Nghĩa HÀ NỘI - 2007 Đ A I H O C Q U Ố C G IA HÀ N Ộ I TRƯNG TẦM T H Ò N G TlN THƯ VIỀN Dĩ / BÁO CÁO TÓM TẮT a Tên đề t ỉ : Tổ chức xử lí tri thức đồng thịi cụm máy Máy tính hiệu cao b Mã s ố : QT 0708 c Chủ trì đề t i : PGS TS Đỗ Trung Tuấn Các cán tham gia Ths Trần Thị Thúy Ths Đỗ Vãn Bình Ks Đỗ Minh Tiến Ks Đỗ Thị Phương Ngân TS Nguyễn Văn Tảo Ths Nguyễn Thị Thanh Duyên Ks Lê Trung Nghĩa d Mục tiêu nội dung nghiên cứu Mục tiêu : Tim hiểu nghiên cứu chương trình xử lí tri thức máy tính cụm Trung tâm tính tốn hiệu cao, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội Nội dung : ■ Tim hiểu hệ thống máy tính hiệu cao; ■ Cài đặt thử nghiệm chương trình GNƯ Prolog; ■ Đề xuất xử lí tri thức máy tính cụm e Các kết đạt ■ Tìm hiểu máy tính cụm Trung tâm Tính tốn hiệu cao, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội; ■ Cài đặt chương trình cho phép xử lí tri thức GNU Prolog máy tính hiệu cao; ■ Chương trình thử nghiệm ngổn ngữ Prolog máy tính hiệu nãng cao ; ■ Một số luận vãn tốt nghiệp đại học, cao học liên quan đến đề tài; ■ Bài báo khoa học f Tình hình kinh phí đề tài Tổng kinh phí 20.000.000 đ (Hai mươi triệu đồng chẵn) KHOA QUẢN LÝ (Ký ghi rõ họ tên) CHÚ TRÌ ĐỂ TÀI (Ký GS TS Nguyễn Hữu D TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌ C T ự NHIÊN Dỗ Trung T BRIEF REPORT a Project title Organizing knowledge simultaneously in clusters of High Performance Computer b Project code QT 0708 c Responsible Ass Prof Dr Tuan DoTrung Participants ■ ■ ■ ■ ■ * ■ MA Thuy TranThi MA Binh DoVan Tien DoMinh Ngan DoThiPhuong Dr Tao NguyenVan MA Duyen NguyenThiThanh Nghia LeTrung d Project Objective and Content Objective : Researching and studying on programs for manipulating knowledge on clusters of High Performance Computer, University of Science, Vietnam National University, Hanoi C ontent: ■ Studying about High Performance Computer systems; ■ Installing and testing GNU Prolog programs; ■ Proposals of knowledge manipulation in clusters e Some results ■ Studying about High Performance Computer systems, University of Science, Vietnam National University, Hanoi; ■ Installing and testing GNU Prolog programs on High Performance Computer; ■ Some test programs in GNU Prolog; ■ Thesis concerning the project content; ■ Some articles Lời cám ơn ĐỀ tài nghiên cứu khoa học cấp Đại học Quốc gia Hà Nội mã số QT0708 xin chân thành cảm ơn : ũ Ban khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội; □ Trường Đại học Khoa học tự nhiên, đặc biệt Phòng quản ỉý khoa học cơng nghệ, Phịng Tài vụ; Khoa Toán Cơ Tin học, tạo điều kiện cho cán tham gia đề tài nghiên cứu tìm hiểu, thừ nghiệm tri thức xử ỉỉ tri thức hệ thống mảy tính hiệu cao Xin chân thành cám om lãnh đạo, cán nhân viên Trung tâm tính tốn hiệu cao Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội tạo điêu kiện đẻ đề tài thực Hà nôi, / 2008 Thav mặt đề tài Ẩ X f ' Báo cáo kêt đê tàỉ nghiên cứu khoa học câp Đ ại học Q uôc gia Hà Nội • _ Đề tài mã số QT 07 08 Tên để tài : Tổ chức xử lí tri thức đồng thời cụm máy Máy tính hiệu cao Chủ nhiệm đề tài : PGS TS Đỗ Trung Tuấn, Khoa Toán Cơ Tin học, trường Đại học Khoa học tự nhiên Đại học Quốc gia Hà nội Đe tài nghiên cứu thực nhiệm vụ đăng kí hợp đồng nghiên cứu khoa học, kí ũ Trường Đại học Khoa học tự nhiên, Đại diện : GS TS Trần Nghi, Phó Hiệu trường, Trường Đại học Khoa học tự nhiên, Q Chủ nhiệm đề tài, PGS TS Đỗ Trung Tuấn Đề tài thực công việc với kinh phí cấp năm 2007 20.000.000 đ (hai mươi triệu đồng chẵn) Các kết kèm theo gồm : ■ Tìm hiểu máy tính cụm Trung tâm Tính tn hiệu cao, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quổc gia Hà Nội; ■ Cài đặt chương trình cho phép xử lí tri thức GNU Prolog máy tính hiệu cao; ■ Chương trình thử nghiệm; ■ Một số luận văn tổt nghiệp đại học, cao học liên quan đến đề tài; ■ Bài báo khoa học Hà nội, 15 tháng năm 2008 Chù nhiệm đề tài 201606 Đồ Trung Tuấn M u• _# c lu c Giới thiệu hệ thống máy tính cao Cài đặt phần mềm GNƯProlog máy tính hiệu cao trang trang 11 Phần mềm xử lí tri thức GNU Prolog Thử nghiệm chương trình với phần mềm cài đặt trang 17 Một số luận văn trang 40 Báo cáo khoa học trang 41 Tài liệu tham khảo trang 42 Các thành VĨ2r L Ì tài Trần Thị Thú'/ Đỗ Văn Binh Đỗ Minh Tiến Đỗ Thị phirơng N sln Nguyễn V'ln T NgiiVcn thị Thanh Duvên Lê Truns Nghĩa w w Thời gian thực đề tà i: thán-: 4/ 2C07 - 4/ 2CCS Giới thiệu hệ thống máy tính hiệu nảng cao 1.1 hệ thống máy tính cụm Địi hỏi xử lí nhiều liệu, song song cấu trúc liệu phức tạp dẫn đến nhu cầu nhiêu máy tính làm việc đồng thời, có liên kết với Người dùng máy tính người dùng đa dạng, ln có u cầu dịch vụ giá tính tốn Giải pháp tính tốn cụm với cụm nhiều máy tính đáp ứng u cầu Lắp cụm máy tính sử dụng nhiều máy tính tính hiệu cao, đảm bảo khơng tốc độ tính tốn, mà cịn giảm chi phí cho người dùng Đặc biệt số vấn đề trí tuệ nhân tạo, cơng nghệ, tài chính, dự báo, máy tính cụm có tác dụng hẳn nhiều máy tính đơn Máy tính cụm thực chất liên kết nhiều xử lí để hợp tác việc giải toán thực thể đom Do quản lí nhiệm vụ xử lí, quản trị tài nguyên, nhớ, thời gian cần đến kĩ thuật phù hợp Do máy tính cụm làm việc thực thể nên tạo số điểm lợi bật, bao gồm Khả tính tốn cao, kết hợp lực nhiều xử lí thiết bị phức tạp; Quản lí tài nguyên hợp lí Đối với vấn đề yêu cầu tài nguyên, xử lí, thời gian, nhớ, thiết bị ngoại vi hệ thống điều phối kết hợp nhiều tài nguyên nhỏ lẻ với nhau; Sử dụng tối ưu tài nguyên Máy tính cụm chia sẻ nhiều tài ngun, có nhìn tổng qt tài ngun Điều tạo điều kiện để thực nhiệm vụ cách hợp lí, tiến đến tối ưu; Phục vụ theo vùng địa lí Việc chia sẻ tài nguyên với hạ tầng mạng khơng bị khơng gian địa lí hạn chế; Đảm bảo phục vụ đặn giảm rủi ro Do tập xử lí làm việc liên tục, thay qua hệ thống quản lí tài nguyên, người dùng phục vụ liên tục; Khắc phục lỗi Các sau sót, rủi ro máy tính kiểm định thực đối chứng máy tính khác Một máy tính hỏng máy tính khác chia sẻ nhiệm vụ thay Máy tính khơng thiết vùng có sai sót; Phân tán theo chiều khơng gian thời gian Việc dùng chung xử lí thiết bị ngoại vi cho phép thể tính phân tán theo nhiều chiều; Quản lí hệ thống tập trung Cơng ty lớn IBM cho phép bảo trì hệ thống cụm phân tán số trạm định Kiến trúc quản lí tập trung hiệu 1.2 Hệ thống máy tính cụm IBM 1600 Máy tính cụm IBM 1600 kết hợp máy tính dịch vụ IBM POWER5™ POWER5+™ với đa xử lí đối xứng (SMP) Hệ thống điều hành sử dụng AIX 5L™ hay Linux® Máy tính cụm 1600 sử dụng cho mơ hình tính tốn đa hướng, cho phép xây dựng v ề liên kết mạng, hệ thống IBM 1600 dùng mạng Ethernet, mạng InfiniBand hay Chuyển mạch hiệu cao IBM Hệ thống phần mềm quản trị cụm CSM quản lí Đây công cụ thiết kế phù hợp cho hệ thống máy tính cụm 1.2.1 Một số nét chung • • • • • • • • Các giải pháp AIX 5L hay Linux phù họp đổi với mơ hình hóa tính tốn qui mơ lớn, sở liệu lớn trung tâm liệu hiệu quả, máy tính chủ; Hệ thống quản trị cụm CSM cho phép quản lí mềm dẻo, linh động; Các tùy chọn kết nối cụm : dùng mạng Ethernet 1/ 10Gb AIX 5L hay Linux, dùng chuyển mạch hiệu cao IBM đổi với AIX 5L CSM; Tùy chọn hệ thống điều hành : AIX 5L thể hệ 5.2 hay 5.3, dùng Server Linux SUSE 8/ 9, dùng Linux Red Hat 4; Bộ phần mềm hoàn thiện cho phép tạo, tinh chinhe ứng dụng song song ESSL (Engineering & Scientific Subroutine Library), ESSL song song, môi trường song song, Fortran XL, hay VisualAge c++; Hệ thong file song song đổi với cụm GPFS, có độ sẵn sàng hiệu cao; Phần mềm đặt lịch công việc để tối ưu tài nguyên thông lượng truyền thông cụm; Phần mềm HACMP™ (High Availability Cluster Multiprocessing) cho phép truy cập phần mềm ứng dụng 1.2.2 Tổng quát phần cứng Các máy chủ POWERS+ IBM POWERS phù hợp với : • IBM System p5™ 595, 590, 575, 570, 560Q, 550Q, 550, 520Q, 520, 510Q, 510, 505Q 505 • IBM eServer™ p5 595, 590, 575, 570, 550, 520, 510 Người ta dùng đến 128 máy chủ hay máy LPAR, tức hệ thống điều hành máy AIX 5L hay Linux, cụm, tùy theo phần cứng Hình Máy tính cụm IBM coi sở liệu tổng quát, gồm (i) miền liệu; (ii) kiện; (iii) điều kiện toàn vẹn: (iv) luật suy diễn Một kiên trúc vê sở liệu động, tính đến khía cạnh nêu trên, đáp ửn2 việc xử lí liệu xử lí tri thức mức đơn giản đóng aóp báo III Kiến trúc đề xuất Dựa tren cac phan tích ve ưng dụng sờ dừ liệu, kiên trúc hệ thống sở liệu động mơ tả hình * A cm «#!*■ ũ Giao diện người-máy J] Xử lí thống kê Hỏi liệu Hỏi tri thức 7T“ Thể đổ hoa Mơ tả liệu, tri thức 3E Quản tri • Quản trị liệu • Quàn trị kiện, luật, hành động / // ' / ế — I - Kĩ thuật phân tích liệu k Kĩ thuật khai phá liệu Cơ ché' lập luận 4.4 Toàn vẹn liệu 75 -» • t i Tối ưu liệu, lọc liệu iỊ - ĩ— - T Y Máy chủ Cơ sở liệu sở tri thức Cơ' ^ liệu Cơ s’ Hình Kiến trúc sờ liệu động Liên quan đến khối chức mà kiến trúc đề xuất, có đường truvền thơne kí hiệu đường nét đúp đường nét chấm chấm Các đường truyền thông nét đúp thể đường truyền thống hệ quản trị liệu hay tri thức Qua thử nghiệm cài đặt chức kiến trúc sờ liệu động, có sổ lưu ý : Người dùng truy cập chức lập luận với tri thức Hệ thống sử dụng ngôn ngữ Prolog chẻ suy luận Giao diện với neười dùng trườn? hợp dựa logic vị từ Người dùng mô tả kiện luật EF THEN theo mệnh đề Hom Đường chấm chấm thứ nhât cho phép người dùng đặt câu hỏi theo giao diện hỏi liệu, theo khuôn dạna Visual Basic Hệ thống chuyển càu hỏi dừ liệu sang dạng vị từ, thực lập luận; Xử lí tri thức theo đường chẩm chấm số 2, trực tiếp tới sờ tri thức Thực có thẻ kết hợp sờ với sở liệu; tổ chức sờ tri thức dạng liệu liệu meta sở liệu quan hệ Việc xử lí tri thức theo đường nàv thực nhờ ngơn ngừ Prolog Có thể xem phần chương trình Datalog, tạo nên sờ liệu suy diễn Kĩ thuật phân tích liệu hay khai phá liệu, với thuật toán phân tích, thốns; kẻ, làm tinh, phát tri thức, nhăm tăng thông tin sở liệu Do đường chấm chấm số cho biết việc cập nhật liệu cách tự động nhờ việc tự kích hoạt kĩ thuật Các hành động thực kĩ thuật điều khiển nhờ chế kích hoạt qui luật điều kiện thoả mãn; Các điêu kiện toàn vẹn thường xuvên hệ quản trị sờ liệu rà soát Khi vi phạm điều kiện toàn vẹn, người dùng hay hệ thống cần cập nhật đữ liệu để sờ dừ liệu bền vững cỏns việc thực theo đường truyền thông số 4; Cơ sờ liệu cập nhật, người dùng, điều kiện tồn vẹn hav q trình khai phá liệu không cần thiết Tuy kiến trúc chưa đề xuất giải pháp tối ưu liệu giải pháp [7, 8], số kĩ thuật lọc lấy liệu cần thiết hơn, hay lược bị liệu bổ sung mà khơng mang nhiều thông tin cần nhúng hệ quản trị sờ liệu IV Kết luận Dù có số sờ liệu suy diễn, dùng logic vị từ, cho phép xử lí tri thức, người ta nghiên cứu mơ hình sờ liệu suy diễn với mong muốn thu mơ hình liệu hoàn chinh, lập luận với tri thức Cơ sờ liệu động xây dựng sờ liệu quan hệ, với khía cạnh động điều kiện toàn vẹn liệu, số qui tắc, kiện lập ỉuận đon giản phương án tạm thời Tài liệu tham khảo [1], B Yang et al., Deductive synthesis of workflows for e-science, IEEE inter Symposium on cluster computing and the grid, p 168- 175, 2005 [2], c Lee., M Chen, Progressive partition miner : an efficient algorithm for mining general temporal association rules, EEEE tran on knowledge and data engineering, V 15, N 4, 1004-1017,2003 [3] c Zaniolo, H Wang, Logic-based user-defined aggregates for the next generation of database systems, in “The logic programming paradigm : a 25 year perspective”, Ed Springer, p 401-426 [4], c Zaniolo, Mining databases and data streams with query languages and rules, 14 p., 2005 [5] D Botzer, o Etzion, Self-tuning of relationships among rule’s components in active databases systems, IEEE tran on knowledge and data engineering, V, 16, N 3, p 375­ 379,2004 ' [6] J D Ưllman, Nguyên lí hệ sở liệu sờ tri thức, T 1, 2, Ed Thông kê, 2000 [7], [8] [9] [10] [11], [12], [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19], [20] Jiuyong Li, On Optimal rule discovery, IEEE tran on knowledge and data engineering Vol 18, N 4, 2006 Jiuyong Li, Robust Rule-based pred:c*:ion, IEEE tran on knowledge and data engineering Vol 18, N 8,2006 K Sagonas, T Swift, D S Warren, XSB as an efficient deductive database engine Proc of SIGMOD, p 442- 453, 1994 M Liu, Deductive database languages : problems and solutions, ACM computing surveys V 31, N 1, p 27-59, 1999 M Liu, Design and implementation of the ROL system, Journal of intelligent information systems, N 14, p 1-21, 2000 Maja van der Velden, Knowledge facts, knowledge fiction, Journal of international Development, J Wiley & son, 15 p., 2002 S Ceri, Effective scheduling of detached rules in active databases, IEEE tran on knowledge and data engineering, V 15, N 1, p 2- 13, 2003 S Flesca, S Greco, Declarative semantics for active rules, 27 p., 2003 Sudermier A., Dietrich Suzannne W\, Shah V., An active database approach to integrating black-box software components, Arizona state University, 1998 Urban S D et al., An evaluation of distributed computing options for a rule-based approach to black-box software component integration, Proc of 3rd int workshop advanced issues of e-commerce and web-based information systems (WECWIS'01), 2001 Urban S D et al., Delta Abstractions : a technique for managing database states in runtime debugging of active database rules, IEEE tran on knowledge and data engineering V 15, N 3, p 597- 612, 2003 www nwlink com/~donclark/knowledge/knowledge html, 2006 Xindong Wu, Synthesizing High-frequency Rules from different data sources, IEEE tran on knowledge and data engineering, V 15, N 2, p 353- 367, 2003 Y Law, H Wang, C Zaniolo, Query languages and data models for database sequences and data streams, Proc of the 30,h VLDB conference, 12 p., 2004 End-user Interface for Active databases Do TrungTuan Prolog may present facts, inference, recursive function, query, updating integrity' constraints by same way The XBS [4] is deductive d atab as e p ro po ses fa c ilitie s to access to d a ta an d known as successful one with the language HiLog that is knowledge a c c u m u la te d in bases A lo t o f k in d s o f lan gu ag es developed on Prolog jllow users to q u e r y d a ta in th e e n v ir o n m e n t o f d a ta b a s e , an d Database researches show resemble among the relational certain lan gu ag es a llo w users to q u e ry k n o w le d g e a fte r database and logic programming Conversion predicate clauses knowledge e n g in e e rin g A n a c tiv e d a ta b a s e is fo r c o m p le x ity o f data and k n o w le d g e , w it h m a n ip u la t in g o p e tio n T h e p a p e r to relational algebra clauses is not complicated However the aims at a fo rm o rie n te d in te r fa c e fo r a c tiv e d a ta b a s e s , in o rd e r to are problems (i) the effect ness when a big amount of query both d a ta a n d k n o w le d g e knowledge is used; (ii) query languages in relational model can not inference Besides the relational language is week for Index T erm s — H C I ; A c tiv e D a ta b a s e ; F o r m ; Q u e r y exhibiting all application data; it demands traditional programming language Some deductive model focused I INTRODUCTION simultaneously on Prolog language and relational data n knowledge manipulation, there are different manipulation functions Datalog is a restricted form of the directions of research; a lot o f problems were solved Prolog language, accepting the negation, is used in deductive Techniques of knowledge representation are satisfied models in the years of 90's researchers Kinds o f knowledge are (i) declarative; (ii) From the users part in deductive models, there are problems procedural; (iii) meta; (iv) heuristics; and (v) structured Some concerning the user interface [3] : mown techniques for knowledge representation are (i) deductive database uses flat structure which does not be ittribute-object-value; (ii) rule: (iii) semantic net; (iv) frame; displayed, does not support complex value data in new y) dependency concept; (vi) logic A lot of applied artificial database applications; ¡ystems, expert systems were referenced • the integration of objects to database for modeling Concerning database systems, there are some data models : possibility increasing is net easy; he hierarchical model, 1960; the network model, 1968; and • deductive model needs the unified way for he relational model, 1970 These models allows to describe presenting data schema and data higher levels; ind to manipulate data Database management systems have • updating in logic database mictions permitting to design, to build database applications For solving these problems, there are some research \fter the year o f 1990, advanced data models such as (i) directions [3] : listributed model; (ii) object oriented model; and (iii) Deductive language with complex valued data leductive model, respond the need practical problems The researches cited are data models with )eductive model is for knowledge manipulation in database embedded, complex valued data on relationship It ystems uses the first normal form relations; therefore In the years o f 80’s, 90’s, it existed proposals for linking Datalog can not present embedded n_tuple, sets latabase systems to artificial systems A couple of expert Using functions is solution for that problem ystems and relational databases is known [4, 5] Each strict Datalog is developed; they achieved certain ouple or loose couple allows to apply a mechanism focusing language, such as (i) LDL; (ii) COL: (iii) HiLog; ) knowledge activities and (iv) Relationalog; The results on logic programming permit to prove theories Object oriented deductive language The object utomatically, to determine the relationship between facts and oriented approach intends (i) objects; (ii) complex sasoning The proving theory and model theory are used for valued data; (iii) methods; (iv) classes; (v) lowledge manipulation The proving theory uses the heritage; (vi) encapsulation Languages in this lecification of reasoning process on premise; the model approach are (i) O-logic; (ii) F-logic; (iii) ROL; eory uses interpretability o f clauses on facts The Prolog and (iv) IQL; nguage uses Horn clause and backward-chaining inference, Data schema and data higher levels In the second ises on the semantic of the proving theory and model theory generation o f database management systems, data schema permits to describe database structure, integrity constraints But deductive model has not Do TrungTuan is lecturer at Vietnam National University, Hanoi Abstract— E n d -u s e r fr ie n d s h ip in te r a c tiv e in te rfa c e O ETNAM, phone: (84 -04) 8 , e-mail: tuandt@ vnu.edu.vn fo r a End-user Interface for Active databases D o T ru n g T u a n Prolog may present facts, inference, recursive function, query, updating integrity' constraints by same way The XBS [4] is deductive d atab as e p ro po ses fa c ilitie s to access to d a ta and known as successful one with the language HiLog that is knowledge a c c u m u la te d in bases A lo t o f kin d s o f languages developed on Prolog allow users to q u e ry d a ta in th e e n v ir o n m e n t o f d a ta b a s e , an d Database researches show resemble among the relational «rtain languages a llo w u sers to q u e ry k n o w le d g e a fte r database and logic programming Conversion predicate clauses knowledge e n g in e e rin g A n a c tiv e d a ta b a s e is fo r c o m p le x ity o f data and k n o w le d g e , w ith m a n ip u la tin g o p e tio n T h e p a p e r to relational algebra clauses is not complicated However the aims at a fo rm o rie n te d in te rfa c e fo r a c tiv e d atab as es , in o rd e r to are problems (i) the effect ness when a big amount of query both d a ta a n d k n o w le d g e knowledge is used; (ii) query languages in relational model can not inference Besides the relational language is week for Index T erm s — H C I ; A c tiv e D a ta b a s e ; F o r m ; Q u e r y exhibiting all application data; it demands traditional programming language Some deductive model focused I INTRODUCTION simultaneously on Prolog language and relational data n knowledge manipulation, there are different manipulation functions Datalog is a restricted form of the directions of research; a lot of problems were solved Prolog language, accepting the negation, is used in deductive Techniques of knowledge representation are satisfied models in the years of 90‘s researchers Kinds o f knowledge are (i) declarative; (ii) From the users part in deductive models, there are problems procedural; (iii) meta; (iv) heuristics; and (v) structured Some concerning the user interface [3] : known techniques for knowledge representation are (i) deductive database uses flat structure which does not be attribute-object-vaiue; (ii) rule; (iii) semantic net; (iv) frame; displayed, does not support complex value data in new (v) dependency concept; (vi) logic A lot of applied artificial database applications; systems, expert systems were referenced • the integration of objects to database for modeling Concerning database systems, there are some data models : possibility increasing is net easy; the hierarchical model, 1960; the network model, 1968; and • deductive model needs the unified way for the relational model, 1970 These models allows to describe presenting data schema and data higher levels; and to manipulate data Database management systems have • updating in logic database functions permitting to design, to build database applications For solving these problems, there are some research After the year of 1990, advanced data models such as (i) directions [3] : distributed model; (ii) object oriented model; and (iii) Deductive language with complex valued data deductive model, respond the need practical problems The researches cited are data models with Deductive model is for knowledge manipulation in database embedded, complex valued data on relationship It systems uses the first normal form relations; therefore In the years of 80’s, 90’s, it existed proposals for linking Datalog can not present embedded n_tuple, sets database systems to artificial systems A couple of expert Using functions is solution for that problem systems and relational databases is known [4, 5], Each strict Datalog is developed; they achieved certain couple or loose couple allows to apply a mechanism focusing language, such as (i) LDL; (ii) COL: (iii) HiLog; to knowledge activities and (iv) Relationalog; The results on logic programming permit to prove theories Object oriented deductive language The object automatically, to determine the relationship between facts and oriented approach intends (i) objects; (ii) complex reasoning The proving theory and model theory are used for valued data; (iii) methods; (iv) classes; (v) knowledge manipulation The proving theory uses the heritage; (vi) encapsulation Languages in this specification of reasoning process on premise; the model approach are (i) O-logic; (ii) F-logic; (iii) ROL; theory uses interpretability o f clauses on facts The Prolog and (iv) IQL; language uses Horn clause and backward-chaining inference, Data schema and data higher levels In the second Jases on the semantic of the proving theory and model theory generation of database management systems, data schema permits to describe database structure, integrity constraints But deductive model has not Do TrungTuan is lecturer at Vietnam National University, Hanoi Abstract— E n d -u s e r fr ie n d s h ip in te r a c tiv e in te rfa c e O VIETNAM, phone: (84-04) 858 , e-mail: tuandt i?vnu edu fo r a yet described data schema clearly For reasoning on data schema It is preferred to use schema variable, logic which is higher than the first order predicate logic Languages allowing to manipulate data schema are : (i) HiLog; (ii) L:; (iii) F-losic; and (iv) ROL; Knowledge updating The important aspects in database systems are (i) updating extension database and intention database; (ii) updating un­ defined data; (iii) updating sets; and (iv) updating according to conditions previous version [9], the interface is composed of components corresponding to either data or knowledge In this paper, a form oriented interface is implemented It bases on graphic facilities, presents forms for filling in tiẳà Ito4ki E ị inta'jnty canK ra^t 09