bancos de dados pós-relacionais

Bancos de Dados Pós-Relacionais

Jacques Robin & Bernadette Lóscio

CIn-UFPE

Mapa dos BD pós-relacionais

Orientado a Objetos

MultidimensionaisRelacional

Multimídia

Distribuídos Heterogêneos

Objeto-Relacional

Warehouse

Espaço-Temporal

Espaçiais

AD

ADOO

Ativos

AOO COO

Dedutivos

DOO

DT

IndutivosTemporal

Probabilísta

Restrições

Pluridisciplinaridade e origens dos BD pós-relacionais

Multimídia

Distribuídas

Heterogêneos

Multi- Dimensionais

Data Warehouse

OO

AD ADOO

Ativos AOO

Restrições COO

DedutivosDOO

Temporal

Espaço-Temporal

Espaçiais

DT

Inteligência Artificial

Linguagens deProgramação

Web

SistemasDistribuídos

Sistemasde Apóioa Decisão

Indutivos

Probabilísta

Novos BD para novas aplicações de BD

Suporte a decisão: • Data Warehouse e

BD multidimensionais

• BD indutivos, dedutivos e probabilistas

Re-engenharia de negócio:• BD de workflows, 00,

de restrições e temporais

Monitoramento e controle:• BD ativos, temporais e

probabilistas

CAD/CAM:• BD de restrições, dedutivos,

multimídia, espaciais, temporais, 00

Sistemas de informação geográficos:• BD espaciais, temporais, 00

e de restrições

Publicação/Bibliotecas digitais:• BD multimídia, distribuídos

Comércio eletrónico:• BD distribuídas,

heterogêneas, multimídia, dedutivos, 00, de restrições, espaciais, temporais, indutivos

Requisitos das Novas Aplicações de BD

Visualização dos dados:

• Multidimensional

• Multigranular

Integração entre dados e programas:

• Integrar funcionalidades comuns de muitas aplicações de BDs no SGBD

• Integração com sistemas de raciocínio e representação de conhecimento

• Integração com linguagens de programação


Recuperação de Informações através da Internet/Intranet:

• Distribuição dos dados

replicação e reconciliação

interoperabilidade

¤ semântica do esquema

¤ linguagem de consulta

autonomia

confiabilidade/origem

segurança

• Integração de Informações Heterogêneas


Manipulação de objetos complexos:• Multimídia e Objetos n-dimensionais

Novos tipos de Dados

Consultas multiresolução

Suporte para Interface com o usuário

• Objetos reais com estrutura

e comportamento

Resumindo...

Abstrações para facilitar a interação DADOS + CONSULTAS + USUÁRIO

Resumindo...

Abstrações para facilitar a interação DADOS + CONSULTAS + USUÁRIO

Limitações dos BDs Relacionais

Não possuem mecanismos para definição/manipulação de:

• dados complexos

• dados de grandes tamanhos

• dados incertos ou não deterministas

• comportamentos

• consultas ad-hoc ou aproximativas

Baixa performance e dificuldades de implementação para aplicações mais complexas

Linguagem de consulta não computacionalmente completas

“Pontos Fortes” dos BDs Relacionais

• declaratividade

• robustez

• simplicidade (usa poucos conceitos poderosos)

• fundamentos formais

• tecnologia madura e eficiente para: oferecer persistência

garantir segurança

gerenciar memória secundária

controlar transações

Extensões ou novos modelos devem oferecer:

Sistemas de BDs Pós-Relacionais

BD x DSS:

• BD Multidimensional

• Data Warehouse/Data Mart

• BD Temporal

BD x Aplicações:

• BD Ativo

• BD Orientado a Objetos

• BD Objeto-Relacional

BD x SIG

• BD Espacial

• BD Espaço-temporal

BD x Sist. Distribuídos/Internet:

• BD Distribuídos BD Federados Arquitetura de Mediadores

• BD Multimídia

BD x IA:

• BD Dedutivo

• BD Dedutivo OO

• BD de Restrições

• BD Probabilistas

BD Multidimensional

• Dimensões: diferentes perspectivas de visualização dos dados (podem ser compostas por múltiplos níveis)

• Elementos (ou membros): posições segundo uma dimensão

• Medidas: conteúdo de uma célula

Armazena os dados em arrays multidimensionais com um número fixo de dimensões

Permite uma visualização multidimensional e multigranular dos dados

Tem

po

5 1 68

Produto

P1 P2 P3 P4

Jan./99

Fev./99

FORTALEZASOBRAL

NORDESTE

CEARÁ

SUDESTE

RIO DE JANEIRO

PERNAMBUCO

SÃO PAULO

...

BD x DSS

Loja

BD Multidimensional - Exemplo

5 1 68

3

Pro

du

to

Tempo

Impressora

MW

PCC

Obter respostas a questões típicas de análise dos negócios de uma empresa geralmente requer a visualização dos dados segundo diferentes perspectivas

Obter respostas a questões típicas de análise dos negócios de uma empresa geralmente requer a visualização dos dados segundo diferentes perspectivas

Tabela relacional

BD x DSS

Produto Loja UnidadesTempo

Monitor

Monitor

Monitor

Monitor

Impressora

Scanner

MW

MW

MW

MW

PCC

MW

Jan/99 5

1

8

6

5

3

Abr/99

Fev/99

Fev/99

Mar/99

Mar/99

Jan/99 Fev/99 Mar/99 Abr/99

Monitor

Scanner

5

Data Warehouse

Características:• Orientado por temas• Integrado• Variante no tempo• Não volátil

Questões críticas:• Integração de dados e metadados de várias fontes• Qualidade dos dados: limpeza e refinamento• Resumir e agregar os dados• Sincronização das fontes com o DW• Problemas de desempenho (unir em um mesmo

ambiente os BDs corporativos operacionais e o DW)

Contém dados extraídos (selecionados, depurados e integrados) do ambiente de produção da empresa, sendo otimizado para processamento de consultas ad-hoc e não para transações

BD x DSS

Data Mart

É uma implementação de um DW no qual o escopo dos dados é limitado, contém dados agregados apenas a nível departamental

Uma maneira de construir um DW é através da criação e integração progressiva de data marts

Problemas:

• escalabilidade em situações onde pequenos data marts iniciais crescem em múltiplas dimensões

• integração de dados (diferentes estruturas)

BD x DSS

OLAP (On-Line Analytical Processing)

Processamento e ferramentas voltados para análise de dados típica do suporte à decisão

• Os dados são apresentados através de uma visão multidimensional e multigranular

• A visão dos dados é independente de como eles estão armazenados (MOLAP x ROLAP)

• Eficiente para consultas ad-hoc complexas

• Exemplos de consultas:

Quais os produtos que vendem bem?

Qual o "ranking" dos vendedores da Região Nordeste?

BD x DSS

OLAP x OLTP

OLTP

Modelo de dados Relacional

Dados Atômicos

Apenas informações atuais

Orientados ao Processo

Poucos tipos de consultas simples

Atualizações e leituras rápidas

OLAP Modelo de dados

Multidimensional

Dados Agregados

Também informações históricas

Orientados ao Negócio

Grande variedade de consultas complexas

Apenas leitura

BD x DSS

BD Temporais

Bancos de dados temporais apresentam rótulos temporais associados aos dados.

• (i) bancos de dados de tempo de transação: associam aos dados o o instante em que foram inseridos no banco de dados;

• (ii) bancos de dados de tempo de validade: associam aos dados o seu tempo de validade na realidade modelada;

• (iii) bancos de dados bitemporais: associam o tempo de transação e o tempo de validade

Aspectos temporais podem ser: pontuais, intervalos de tempo ou relacionamentos abstratos (antes, depois, durante,...)

BD x DSS

BD Ativo SGBD capaz de responder automaticamente a eventos ocorrendo:

• internamente (ex: atualizações no BD, restrições de integridade)

• externamente (ex: dispositivos de monitoramento, falhas de hardware)

Capaz de monitorar e reagir a circunstâncias específicas de relevância para a aplicação (o comportamento reativo da aplicação é colocado dentro do SGBD)

Abordagem comum: regras Evento-Condição-Ação especificando comportamento reativo

Evento: descreve um acontecimento

Condição: examina o contexto onde o evento ocorreu

Ação: descreve as tarefas que devem ser executadas

Evento: descreve um acontecimento

Condição: examina o contexto onde o evento ocorreu

Ação: descreve as tarefas que devem ser executadas

BD x Aplicações

BD Ativo (cont.)

Vantagens:

Não acarreta mudanças nas aplicações Incrementa a funcionalidade dos SGBDs Atende aos requisitos de restrições temporais

das aplicações

Vantagens:

Não acarreta mudanças nas aplicações Incrementa a funcionalidade dos SGBDs Atende aos requisitos de restrições temporais

das aplicações

SGBD Ativo

Consultas e atualizações

Eventos externos

Especificação de eventos econdições a serem monitoradas

Ações

BD x Aplicações

BD Ativo - Exemplo

Empregado(#emp, nome, salario, #gerente)Gerente(#gerente, #depto)

Regra1:on update to salario of empregadoif new.salario > update.gerente.salariodo abort

Regra2:on update to salario of empregado or insert to empregadoif new.salario > update.gerente.salariodo instead <informe o administrador do sistema>

Regras podem ser disparadas e executadas da seguinte forma: immediate deferred detached

Regras podem ser disparadas e executadas da seguinte forma: immediate deferred detached

BD x Aplicações

Regras Ativas - Aplicações

Manutenção:

• Restrições de Integridade

• Visões materializadas

Descrever o comportamento/semântica das aplicações

• monitorar vendas em um BD para controle de estoque

Em conjunto com dispositivos de monitoramento, podem ser usadas para registrar e responder a situações externas ao BD

• aplicações médicas

• sistemas de monitoramento de tráfego aéreo

BD x Aplicações

BD Orientado a Objetos (BDOO)

Combina o paradigma OO com a tecnologia de BD

Um SGBDOO é um SGBD com um modelo de dados OO

Os requisitos para suportar um modelo de dados OO são:• identidade de objetos• objetos complexos• classes• encapsulamento• herança• overriding, overloading e ligação dinâmica• extensibilidade

Funcionalidades dos BDs: dados persistentes gerenciamento de grandes conjuntos

de dados gerenciamento de memória

secundária gerenciamento de transações linguagem de consulta declarativa




BD x Aplicações

BD Orientado a Objetos (cont.)

OO em BD combina conceitos de várias áreas:

• Linguagens de Programação: tipos de dados abstratos e encapsulamento

• Tecnologia de Software: extensibilidade e reusabilidade de código e o princípio da modularização

• Modelagem de dados: relações aninhadas ou generalizações do modelo relacional, juntamente com os modelos de dados semânticos

BD x Aplicações

Companhia

Subsidiária

Pessoa

Empregado

nome_comp

localização#companhia

nome_sub rua localização

qualificação

salário

nome idade

domicílioVeículo

produz é-um

modelo fabricantecor

Exemplo - Modelo ER

possui

administra

trabalha

rua

gerencia

possui_frota #pessoa

1 1

1

1

n

1

1

n

n 1

n

1

1

1

1

classe3:Endereço: [

rua: String,localização: String]

classe4:Pessoa: [

nome: String,idade: Integer;domicilio: Endereço,Frota: {Veiculos}]

classe5:Empregado is-a Pessoa: [

qualificações: {String},salário: Integer;Familiares: {Pessoa}]

BD Orientado a Objetos - Exemplo

classe1:

Companhia: [

nome: String,

matriz: Endereço;

Subsidiarias: {Subsidiaria},

Presidente: Empregado]

classe2:

Subsidiaria: [

nome: String,

escritório: Endereço;

Gerente: Empregado,

Empregados: {Empregado}]

BD x Aplicações

BD Objeto Relacional (BDOR)

Combina os benefícios do modelo Relacional com a tecnologia de Orientação a Objetos

O modelo de dados OR é uma extensão do modelo Relacional:

• permite estender o banco de dados com tipos e funções específicas da aplicação

• A linguagem de consulta OR (SQL3) é uma extensão da linguagem SQL para suportar o modelo de objetos

As extensões incluem consultas envolvendo objetos, atributos multivalorados, TADs, métodos e funções como predicados de busca em uma consulta

BD x Aplicações

BD Objeto Relacional - Exemplo

CREATE TYPE Endereço ( RuaNo VARCHAR(60), Cidade VARCHAR(40),);

CREATE TYPE Fornecedor ( CodFornec CHAR(4) NomeFornec VARCHAR(40) EndFornec endereço,);

CREATE TYPE empregado( nome CHAR(20), salário DECIMAL(10,2),);

CREATE TABLE Fornecedor OF Fornecedor

CREATE TABLE empregados OF

Empregado

CREATE TYPE Companhia( NomeComp String,

Matriz endereço,Subsidiarias SET(REF(Subsidiaria)),Presidente REF(Empregado),

);

CREATE TYPE Subsidiaria(

NomeSub String,Escritório endereço,Empregados SET(REF(Empregado)),

);

Criação de Tipos:

Criação de Tabelas:

BD x Aplicações

BD Dedutivo (BDD) Utiliza regras para deduzir ou inferir informações

adicionais a partir dos fatos armazenados no BD

Um BDD possui dois tipos principais de especificações:

• Fatos (são similares as tabelas dos BDs Relacionais)

• Regras (são similares as visões em BDs Relacionais)

Os requisitos para suportar dedução são:

• linguagem declarativa predicados

variáveis lógica

• unificação de termos com variáveis

• mecanismo de dedução

BD x IA







BD Dedutivo (cont.)

A linguagem Datalog é um subconjunto de Prolog utilizada em sistemas de BDD para definir regras e fatos

A notação usada em Datalog é baseada em predicados com um número fixo de argumentos usados para definir fatos e regras

• se todos os argumentos de um predicado são constantes, então o predicado estabelece que um certo fato é verdade

• se um predicado tem variáveis como argumentos, então ele é considerado uma consulta, ou parte de uma regra ou restrição

BD x IA

BD Dedutivo - Exemplo

Fatossupervisiona(helena, maria)supervisiona(joão, luís)supervisiona(joão, josé)supervisiona(paula, helena) supervisiona(paula, pedro)

...

Regrassuperior(X,Y) :- supervisiona(X,Y)superior(X,Y) :- supervisiona(X,Z),

supervisiona(Z,Y)subordinado(X,Y) :- supervisor(Y,X)

Consultassuperior(paula, Y)?superior(paula, maria)superior(joão, maria)

Consultassuperior(paula, Y)?superior(paula, maria)superior(joão, maria)

Uma consulta pode retornar:

1. As diferentes combinações de constantes que, quando unificadas às variáveis, podem tornar o predicado verdadeiro

2. Verdadeiro ou falso

Uma consulta pode retornar:

1. As diferentes combinações de constantes que, quando unificadas às variáveis, podem tornar o predicado verdadeiro

2. Verdadeiro ou falso

BD x IA

BD Dedutivo Orientado a Objetos (BDDOO)

BDD:• alta capacidade de inferência

• fundamentos formais

• pobre poder de modelagem

BDOO:• rica capacidade de modelagem

• alta extensibilidade

• falta de consenso sobre o modelo de dados

• baixa capacidade de inferência

• fundamentos não tão bem formalizados quando os de BDD

BDDOO:• deve combinar as vantagens dos dois métodos acima

BD x IA

BD Dedutivo Orientado a Objetos

BD x IA

Requisitos OO:•identidade de objetos•objetos complexos•classes•encapsulamento•herança•overriding, overloading e ligação dinâmica•extensibilidade

Requisitos Raciocínio:

•linguagem declarativa

•predicados

•variáveis lógica•unificação de termos com variáveis

•mecanismo de dedução

Requisitos BD:•dados persistentes•gerenciamento de grandes conjuntos de dados•gerenciamento de memória secundária•gerenciamento de transações•linguagem de consulta declarativa

BDDOOBDDOO

BDDOO - Exemplo

A hierarquia é-um:

• empl::person

• student::person

• child(person)::person

• faculty::empl

• manager::empl

• yuppie::young

• yuppie::midaged

• article::report

• cacm::article

• jacm::article

• john:student

• john:empl

• sally:student

• sally:empl

• alice:child(john)

• mary:faculty

• bob:faculty

• bob:manager

• phil:empl

• 20:young

• 30:yuppie

• 40:midaged

• codd70:cacm

• flogic94:jacm

• cs1:dept

• cs2:dept

• integer:datatype

• string:datatype

• “CS”:string

• “Mary”:string

• “Bob”:string

• ms:degree

• phd:degree

BD x IA

BDDOO - Exemplo (cont.)

Assinatura de Classes: faculty [boss=>(faculty, manager);

age=>midaged;highestDegree=>degree;papers->>article;highestDegree*->phd;avgSalary->50000]

person [name=>string; friends=>>person;children=>>child(person);

empl [affiliation=>dept;boss=>empl;jointWorks@empl=>>report]

dept [assistants=>>(student, empl);mngr=>empl]

BD x IA

BDDOO - Exemplo (cont.) Fatos da base (BD extensional)

bob [name-> “Bob”; age->40;affiliation->cs1[dname-> “CS”;

mngr ->bob;assistants->> {john, sally}]]

mary [name-> “Mary”;highestDegree->ms; friends->>{bob, sally} affiliation->cs2[dname->”CS”]]

Regras dedutivas: E[boss->M] :- E:empl ^ D:dept

^ E[affiliation->D[mngr->M:empl]]

X [jointWorks@Y->>Z] :- Y:faculty ^ X:faculty^ Y [papers->>Z] ^ X [papers->>Z]

BD x IA

BDDOO - Exemplo (cont.)

Consultas:

• Quem são os empregados de meia idade do departamento CS e quem são os seus gerentes?

?- X:empl ^ X [boss-> Y;age->Z:midaged;

affiliation->D[dname->”CS”]].

• Quem publicou juntamente com Mary no Jornal da ACM?

?- mary[jointWorks@Y->>jacm90].

• Onde Mary tem publicações em conjunto com Phil?

?- mary[jointWorks@phil->>Z].

BD x IA

Banco de Dados de Restrições Generalizam BD Relacionais através de

representações finitas de relações infinitas

Modelo de Dados de Restrições:

BD x IA

Entrada:BD Relacional

Entrada:BD Relacional

Entrada:BD de

Restrições

Saída:BD Relacional

Saída:BD Relacional

Saída:BD de

RestriçõesConsulta de RestriçõesConsulta de Restrições

Consulta RelacionalConsulta Relacional

Banco de Dados de Restrições - Exemplo

Representação Relacional:

• Tuplas: (n,a,b,c,d)

• Consulta:

{(n1,n2)|n1 n2 (a1,a2,b1,b2,c1,c2,d1,d2)(R(n1,a1,b1,c1,d1)

R(n2,a2,b2,c2,d2) ( x,y{a1,a2,b1,b2,c1,c2,d1,d2}) (a1 x c1

b1 y d1 a2 x c2 b2 y d2))}

BD x IA

(a1,d1) (c1,d1)

(a1,b1) (c1,b1)

(a2,d2) (c2,d2)

(a2,b2) (c2,b2)

Problema:Um BD consiste em um conjunto de retângulos em um plano, e queremos computar os pares de retângulos distintos onde existe uma interseção

Banco de Dados de Restrições - Exemplo

Representação com Restrições:

• R (z,x,y)

• Tupla generalizada: (z=n (a x c)(b y d))

• Consulta: {(n1,n2)|n1 n2 ( x,y)(R(n1,x,y) R(n2,x,y)}

BD x IA

(a1,d1) (c1,d1)

(a1,b1) (c1,b1)

(a2,d2) (c2,d2)

(a2,b2) (c2,b2)

Problema:Um BD consiste em um conjunto de retângulos em um plano, e queremos computar os pares de retângulos distintos onde existe uma interseção

BD Distribuídos

Rede de Comunicação

SGBD Distribuído

Fortaleza São Paulo

Salvador

Banco de Dados 1

Brasília

Banco de Dados 2

Banco de Dados 4Banco de Dados 3

BD x Internet/Sist.Distribuídos

BD Distribuídos Classificação quanto ao grau:

• de Heterogeneidade

• de Autonomia Local

• de Transparência de Distribuição/Integração

Enfoques para Integração de Informações:

• Materializado :as informações relevantes são extraídas, filtradas e integradas previamente, de formas a agilizar as consultas

• Virtual: as informações são extraídas das fontes de informação somente quando requisitadas

BD Federados

Mediadores


BD Federados - Arquitetura

Esquema Exportado 1

Esquema Exportado 1

Esquema Exportado 2

Esquema Exportado 2

Esquema Exportado n

Esquema Exportado n

Esquema Componente 1

Esquema Componente 1

Esquema Componente n

Esquema Componente n

Esquema Global

Esquema Global

Esquema Externo 1Esquema Externo 1

Esquema Externo 2Esquema Externo 2

Esquema Externo nEsquema Externo n

Esquema Local 1Esquema Local 1 Esquema Local nEsquema Local n

DBS Componente 1 DBS Componente n

…

…

…

…

…

BD x Internet/Sist.DistribuídosEnfoque Fortemente Acoplado

Mediadores - Arquitetura

Mediador 1 Mediador 2

Tradutor 1 Tradutor 2 Tradutor 3

BD1BD1 BD2BD2 BD3BD3

Consultas através de mediadores:

1. As consultas são submetidas ao sistema, via mediador, e este as transforma em subconsultas a serem enviadas às bases de dados.

2. As subconsultas geradas pelo mediador devem ser traduzidas para linguagens de consultas de cada SGBD componente.

3. Os resultados das consultas são traduzidos e a resposta é devolvida ao usuário

Consultas através de mediadores:

1. As consultas são submetidas ao sistema, via mediador, e este as transforma em subconsultas a serem enviadas às bases de dados.

2. As subconsultas geradas pelo mediador devem ser traduzidas para linguagens de consultas de cada SGBD componente.

3. Os resultados das consultas são traduzidos e a resposta é devolvida ao usuário

BD x Internet/Sist.DistribuídosEnfoque Fracamente Acoplado

BD x Agentes

Dedução embutida

Atualização de DW/Data Mart

Personalização de interfaces

Variedades de aplicações integrando BD com Internet

Os agentes podem ter diferentes funções:

• notificação

• mediação

• aquisição de conhecimento


BD Multimídia

Armazenam informações que se originam de diferentes tipos de mídia: textos, imagens, áudio e vídeo

Os requisitos para suportar dados multimídia são:

• Novos tipos de Dados

• Qualidade do Serviço

• Consultas multiresolução

• Suporte para Interface com o usuário


BD Multimídia - Aplicações

Gerenciamento de documentos

• os dados podem incluir projetos de engenharia, registros médicos, etc

Disseminação do conhecimento

• bibliotecas digitais, livros eletrônicos e repositórios de informação

Monitoramento e controle em tempo real

• juntamente com BD Ativo pode ser muito útil para o controle de operações nucleares, pacientes em UTIs, sistemas de transporte, etc


BDs Espaciais Oferecem tipos de dados espaciais em seu modelo de dados e

linguagem de consulta

Estes sistemas devem:• combinar informações geométricas e temáticas• ser o mais geral possível• ter uma semântica formalmente definida• ser independente de SGBD, mas cooperativo com qualquer SGBD• usar técnicas de implementação eficientes para operações em objetos n-

dimensionais• ter uma interface visual para os usuários

Aplicações:• Sistemas de Informação Geográficas

• CAD/CAM

• Robótica

BD x SIG

Banco de Dados x KDD

Vantagens da aprendizagem a partir de BDs:

• Os dados são armazenados de maneira mais ou menos estruturada

• Algum conhecimento do domínio é implicitamente armazenado no BD

• Ferramentas de consultas, manipulação de dados e transações estão disponíveis

• O número de BD com dados aplicáveis as técnicas de mineração é grande e continua crescendo!

Banco de Dados x KDD

Restrições da aprendizagem a partir de BDs:

• O volume de dados é tipicamente muito grande

• Os dados podem conter ruídos e informações incompletas

• Os dados não foram coletados com o propósito de descoberta de conhecimento

Conhecimento pode ser descoberto a partir de diferentes fontes de dados• Dados relacionais

• Dados OO

• Dados textuais

• Dados temporais

• Dados espaciais

• Dados na Web

• Dados de DW

Bibliografia

Database research: achievements and opportunities for the 21st century

The emergence of post-relational databases byRichard Currier, Chairman - Strategic Marketing - April 1997

The Asilomar Report on Database Research

Fundamentals of Database Systems

Database Issues in Knowledge Discovery and Data Mining

Bibliografia

Logic and databases: a 20 year retrospective

A survey of research on deductive database systems

Active database systems

Comparing deductive and active databases

Object-oriented DBMS and beyond

Constraint Databases: A Survey

bancos de dados pós-relacionais

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