এটি বড় ডেটা দৃষ্টিকোণ থেকে আসে। মূলত, অনেক ফ্রেমওয়ার্ক (অ্যাপাচি স্পার্কের মতো) ফান্টেক্টর / মোনাড-এর মতো ইন্টারফেস সরবরাহ করে সম্পর্কের ক্রিয়াকলাপের অভাবকে "ক্ষতিপূরণ" দেয় এবং বিড়াল থেকে এসকিউএল রূপান্তরগুলি (স্ক্যালায় স্ক্লিক) এর দিকে একই রকম চলন রয়েছে। উদাহরণ হিসেবে বলা যায়, আমরা প্রাকৃতিক যোগদানের প্রয়োজন এসকিউএল দৃষ্টিকোণ থেকে ভেক্টর উপাদান ভিত্তিক গুণ, যা হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে জন্য (ইনডেক্স কোন পুনরাবৃত্তির অভিমানী) zip + map(multiply) (স্পার্ক এর MLib অবশ্য ইতিমধ্যে ElementwiseProduct) শ্রেণী তত্ত্ব এর অ্যাপ্লিকেশন।
সহজভাবে বলতে (নীচের উদাহরণগুলি স্কালায় রয়েছে):
যোগদানের রেফারেন্সযুক্ত সাবকেসটিকে অ্যাপ্লিকটিভ ফান্টেক্টর (ওভার সাজানো সংগ্রহ) হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে, যা এর পরিবর্তে আমাদের দেয়
zip:List(1,2,3).ap(List(2,4,8).map(a => (b: Int) => a * b))->(List(1,2,3) zip List(2,4,8)).map(x => x._1 * x._2)। তদুপরি, আমরা কিছু প্রিপ্রোসেসিং (groupByঅপারেটর বা স্রেফ সার্জেকশন, বা সাধারণত - একটি এপিওমরফিজম) ধরে ধরে এটি অন্য কয়েকটি যোগ দিয়ে যোগ দিতে পারি ।অন্যান্য যোগদান এবং নির্বাচনকে মোনাড হিসাবে ভাবা যায়। উদাহরণস্বরূপ,
WHEREঠিক:List(1,2,2,4).flatMap(x => if (x < 3) List(x) else List.empty)->List(1,2,2,4).filter(_ < 3)ডেটা নিজেই কেবল এডিটি (জিএডিটিও?), যা তার পালাটিকে একটি সাধারণ সেট-বিভাগের মতো দেখায় (বা আরও সাধারণভাবে বলা হয় - কার্টেসিয়ান-বদ্ধ), সুতরাং এটি (আমার ধারণা) সেট-ভিত্তিক ক্রিয়াকলাপগুলি আবশ্যক (কারি- এর কারণে) হাওয়ার্ড-ল্যামবেক নিজেই) এবং অপারেশনগুলিও
RENAME(অন্তত অনুশীলনে)।সমষ্টিটি
fold/reduce(রূপান্তর) এর সাথে মিলে যায়
সুতরাং, আমি যা জিজ্ঞাসা করছি তা কি আমরা বিভাগের তত্ত্ব এবং (পুরো) সম্পর্কের বীজগণিতের মধ্যে আইসোমর্ফিজম তৈরি করতে পারি বা কিছু উন্মুক্ত রয়েছে? যদি এটি কাজ করে তবে বিভাগগুলির সঠিক "সাবসেট "টি রিলেজেব্রার আইসোমর্ফিক?
আপনি দেখতে পাচ্ছেন যে আমার নিজস্ব অনুমানগুলি বেশ বিস্তৃত এবং যুক্তি-বিড়াল-ল্যাম্বদা সম্পর্কিত কারি-হাওয়ার্ড-ল্যামব্যাকের মতো আনুষ্ঠানিক সমাধানগুলি আরও সুনির্দিষ্ট - তাই আসলে আমি একটি দক্ষ গবেষণার জন্য একটি রেফারেন্স চাইছি (যা প্রত্যক্ষ সম্পর্ক দেখায়) ) স্কেলা / হাস্কেলের আরও উদাহরণ সহ।
সম্পাদনা : গৃহীত উত্তরে আমাকে মনে হয়েছে যে আমি একটি মনাদ হিসাবে উপস্থিত এবং শর্তগুলির প্রতিনিধিত্ব করে অনেক দূরে গিয়েছি (বিশেষত একটি খালি মান যা ফলসকে কার্যকরভাবে কার্যকর করে), আমি মনে করি এসকিউএল-এর রিলেজগ্রাবার উপসেটের জন্য পুলব্যাকস কমপক্ষে যথেষ্ট হবে। গ্রাড বাই গ্রোপের মতো উচ্চতর অর্ডার (নেস্টিং) স্টাফের জন্য মনডগুলি ভাল।