Anchor modeling — Agile information modeling in evolving data environments

Rönnbäck, Lars; Regardt, Olle; Bergholtz, Maria; Johannesson, Paul; Wohed, Petia

doi:10.1016/j.datak.2010.10.002

Cited by 28 publications

(17 citation statements)

References 12 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…AM cung cấp cơ chế mở rộng không huỷ (non-destructive extensibility mechanisms), theo đó cho phép khả năng quản trị thay đổi dữ liệu rất mạnh và mềm dẻo [1]. Các thao tác dữ liệu thông thường làm cho người dùng chỉ có thể truy cập đến phiên bản dữ liệu cuối cùng, không thể truy cập đến các phiên bản dữ liệu trong quá khứ.…”

Section: A Mô Hình Hoá Dữ Liệu Với Anchor Modelingunclassified

“…Phép nối và phép gộp nhóm là hai phép toán đắt đỏ nhất của truy vấn chọn dữ liệu trong mô hình dữ liệu quan hệ. Tuy nhiên, theo các thử nghiệm trên lượng dữ liệu lớn (hàng chục GB với hàng chục triệu bản ghi) [1], cho thấy việc phát triển CSDL quan hệ theo mô hình AM không gây ra vấn đề. Đạt được điều này khả năng là nhờ chi phí tài nguyên tiết kiệm được nhờ không phải quét qua dữ liệu liên quan các thuộc tính không cần thiết cho truy vấn đủ bù đắp cho phần thực thi phép nối.…”

Section: A Mô Hình Hoá Dữ Liệu Với Anchor Modelingunclassified

See 1 more Smart Citation

Sinh Tự Động Trigger Trên Ngôn Ngữ T-SQL Hỗ Trợ Anchor Modeling Trong SQL Server

Vinh¹,

Hiệp²,

Hưng³

et al. 2017

Fair - Nghiên Cứu Cơ Bản Và Ứng Dụng Công Nghệ Thông Tin - 2016

View full text Add to dashboard Cite

Từ khóa-Anchor modeling; can thiệp mã nguồn; dữ liệu trong quá khứ; sinh tự động trigger; T-SQL I. GIỚI THIỆUDữ liệu tiến hoá là dữ liệu thường xuyên có sự thay đổi về nội dung, cấu trúc, các ràng buộc, biểu diễn, nguồn gốc và tính xác thực. Cơ sở dữ liệu (CSDL) thông thường lưu trữ dữ liệu và cho phép tìm kiếm trên đó. CSDL thời gian (temporal database) là CSDL lưu trữ dữ liệu trong quá trình tiến hoá (under evolution) và cho phép tìm kiếm lịch sử trên đó. Cụ thể, CSDL thời gian cho phép truy cập đến dữ liệu ở thời điểm cuối cùng, một thời điểm bất kỳ trong quá khứ hoặc truy cập đến lịch sử thay đổi dữ liệu trong một khoảng thời gian nào đó. Dữ liệu phụ thuộc vào thời gian và thời điểm thay đổi dữ liệu phải được ghi lại.Anchor Modeling (AM) [1; 2] kết hợp chuẩn hoá lược đồ quan hệ và tính cạnh tranh (emulation) để cung cấp kỹ thuật mô hình hoá CSDL linh hoạt (agile) cho dữ liệu tiến hoá. AM cung cấp hệ thống các nguyên tắc [3], theo đó, mô hình thu được có thể được triển khai theo mô hình dữ liệu quan hệ một cách đơn giản. Kết quả trực tiếp là CSDL thời gian đạt chuẩn 6NF.AM cung cấp kỹ thuật mô hình hoá dữ liệu tiến hoá, công cụ mô hình hoá trực quan trong chế độ tương tác, khả năng sinh tự động các kịch bản để chuyển từ sơ đồ thiết kế được sang CSDL vật lý trong mô hình dữ liệu quan hệ. AM hỗ trợ nhiều hệ quản trị (HQT) CSDL khác nhau như Oracle, SQL Server, PostgreSQL… AM cũng sinh tự động các khung nhìn và các hàm giúp truy cập đến dữ liệu ở thời điểm cuối cùng, dữ liệu ở thời điểm bất kỳ trong quá khứ hoặc truy vấn thông tin thay đổi dữ liệu trong một khoảng thời gian hay toàn bộ quá trình thay đổi của CSDL. Các đối tượng dữ liệu đặc biệt này trên thực tế sử dụng phép nối ngoài, truy vấn lồng đồng bộ hoặc truy vấn lồng bao gồm phép gộp nhóm và hàm MAX như là bảng ảo [1; 2; 4]. Rõ ràng, các truy vấn này có thể yêu cầu tài nguyên của hệ thống rất lớn.Khung nhìn thực (materialized view) cho phép tăng đáng kể tốc độ thực thi truy vấn [5][6][7][8], có thể được sử dụng để giải quyết vấn đề này. Tuy nhiên, khung nhìn thực còn gọi là khung nhìn chỉ mục hoá trong SQL Server không cho phép nối ngoài, phép gộp nhóm và hàm gộp MAX [8].Nghiên cứu này thực hiện điều chỉnh mã nguồn của công cụ mô hình hoá AM để: -Sinh các bảng thực khung nhìn cuối (BTKNC) thay vì sinh các khung nhìn cuối (latest view) khi được người dùng lựa chọn. Các BTKNC này sẽ lưu trữ kết quả thực thi của khung nhìn cuối.-Sinh các bảng thực hàm theo thời điểm (BTHTTĐ) thay vì sinh các hàm theo thời điểm (point-in-time function) khi được người dùng lựa chọn. Các hàm theo thời điểm này sẽ lưu trữ kết quả thực thi của hàm theo thời điểm.-Sinh tự động các bẫy sự kiện (trigger) trên tất cả các bảng liên quan để thực hiện cập nhật gia tăng đồng bộ BTKNC và BTHTTĐ ứng với mỗi giao tác thay đổi dữ liệu thông qua thao tác thêm mới bản ghi trong AM (các thao tác thêm, sửa, xoá trong CSDL thông thường) trên các bảng đó.-Cuối cùng, xây dựng các kịch bản đánh giá được xây dựng, thực thi và so sánh giữa giải pháp đề xuất và trường hợp CSDL AM nguyên bản.Trong phần...

show abstract

Section: A Mô Hình Hoá Dữ Liệu Với Anchor Modelingunclassified

Sinh Tự Động Trigger Trên Ngôn Ngữ T-SQL Hỗ Trợ Anchor Modeling Trong SQL Server

Vinh¹,

Hiệp²,

Hưng³

et al. 2017

Fair - Nghiên Cứu Cơ Bản Và Ứng Dụng Công Nghệ Thông Tin - 2016

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…This technique offers mechanisms for non-destructive extensibility, thereby enabling the robust and flexible management of changes in source systems [26]. Although using 6NF leads to an explosion of tables, modern databases can prune the tables by select queries using a join elimination to eliminate those that are not required and thus speed up the queries that only access several attributes.…”

Section: Research In the Field Of High Normalizationmentioning

confidence: 99%

“…In this section our temporal model is compared with Anchor Modelling [26] and 5NF/6NF proposal [7]. Both similarities and differences can be considered in turn, and comparison can be made describing them.…”

Section: Model Comparisonmentioning

confidence: 99%

See 1 more Smart Citation

Relational model of temporal data based on 6th normal form

Golec

Mahnič²,

Kovač

2017

Teh. vjesn.

View full text Add to dashboard Cite

Original scientific paper This paper brings together two different research areas, i.e. Temporal Data and Relational Modelling. Temporal data is data that represents a state in time while temporal database is a database with built-in support for handling data involving time. Most of temporal systems provide sufficient temporal features, but the relational models are improperly normalized, and modelling approaches are missing or unconvincing. This proposal offers advantages for a temporal database modelling, primarily used in analytics and reporting, where typical queries involve a small subset of attributes and a big amount of records. The paper defines a distinctive logical model, which supports temporal data and consistency, based on vertical decomposition and sixth normal form (6NF). The use of 6NF allows attribute values to change independently of each other, thus preventing redundancy and anomalies. Our proposal is evaluated against other temporal models and super-fast querying is demonstrated, achieved by database join elimination. The paper is intended to help database professionals in practice of temporal modelling. Keywords: logical model; relation; relational modelling; 6 th Normal Form; temporal dataRelacijski model vremenskih podataka zasnovan na 6. normalnoj formi Izvorni znanstveni članak Ovaj rad povezuje dva različita područja istraživanja, tj. Temporalne podatke i Relacijsko modeliranje. Temporalni podaci su podaci koji predstavljaju stanje u vremenu, a temporalna baza podataka je baza podataka s ugrađenom podrškom za baratanje s podacima koji uključuju vrijeme. Većina temporalnih sustava pruža dovoljno temporalnih karakteristika, ali su relacijski modeli nepravilno normalizirani, a pristupi modeliranju nedostaju ili nisu uvjerljivi. Ovim se prijedlogom daju prednosti modeliranja temporalne baze podataka, prvenstveno korištene u analitici i izvještavanju, gdje tipična pretraživanja uključuju mali podniz atributa i veliku količinu zapisa. U radu se definira posebni logički model koji podržava temporalne podatke i konzistenciju, zasnovan na vertikalnoj dekompoziciji i šestoj normalnoj formi (6NF). Primjena 6NF omogućuje neovisnost u promjeni atributnih vrijednosti i tako sprečava redundanciju i anomalije. Naš je model uspoređen s drugim temporalnim modelima i demonstrirano je super brzo pretraživanje postignuto eliminacijom spajanja baze podataka (database join elimination). Svrha je rada pomoći stručnjacima koji se bave bazama podataka u primjeni temporalnog modeliranja.

show abstract

Evaluation of Different Designs to Represent Missing Information in SQL Databases

Eessaar

Saal

2012

Lecture Notes in Electrical Engineering

View full text Add to dashboard Cite

Anchor modeling — Agile information modeling in evolving data environments

Cited by 28 publications

References 12 publications

Sinh Tự Động Trigger Trên Ngôn Ngữ T-SQL Hỗ Trợ Anchor Modeling Trong SQL Server

Sinh Tự Động Trigger Trên Ngôn Ngữ T-SQL Hỗ Trợ Anchor Modeling Trong SQL Server

Relational model of temporal data based on 6th normal form

Evaluation of Different Designs to Represent Missing Information in SQL Databases

Contact Info

Product

Resources

About