Representação e execução de consultas por similaridade em SQL Padrão

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dataload.collectionmapped02 - Mestrado - Ciência da Computaçãopt_BR
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dc.contributor.advisorKaster, Daniel dos Santos [Orientador]pt_BR
dc.contributor.authorSiqueira, Pedro Henrique Bragapt_BR
dc.contributor.bancaBarioni, Maria Camila Nardinipt_BR
dc.contributor.bancaBaccarin, Evandropt_BR
dc.coverage.spatialLondrinapt_BR
dc.date.accessioned2024-05-01T14:19:03Z
dc.date.available2024-05-01T14:19:03Z
dc.date.created2018.00pt_BR
dc.date.defesa14.09.2018pt_BR
dc.description.abstractResumo: Esta Dissertação aborda o armazenamento e a recuperação de dados complexos em SGBDRs (Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados Relacionais), que depende de funções de distância para a avaliação da dissimilaridade dos dados Neste sentido, um conjunto de ferramentas que armazenam dados complexos e utilizam operadores por similaridade na recuperação dos mesmos foram desenvolvidas em trabalhos anteriores Entretanto, tanto a análise empírica de estratégias para armazenamento de dados complexos quanto a definição de uma representação adequada para operadores por similaridade ainda são questões em aberto na literatura Este trabalho busca preencher essas lacunas através da classificação, implementação e avaliação de abordagens existentes para armazenamento de dados complexos de acordo com quatro abordagens suportadas pela linguagem SQL (Structured Query Language) padrão, a saber relacional,objeto-relacional, binário e semi-estruturado Além disso, também é discutida uma representação abrangente para operadores por similaridade para recuperação de dados complexos que é consistente com o padrão SQL É apresentada uma representação para funções de distância, que permite ao processador de consultas do SGBDR detectar e executar operadores por similaridade físicos Foram avaliados a recuperação, inserção e armazenamento de dados complexos em diferentes cenários, considerando tabelas de entrada de diferentes tamanhos e dados complexos de diferentes dimensionalidades Nestes cenários foram consideradas também três funções de distância que apresentam diferentes custos computacionais Os resultados experimentais indicam que (i) as estruturas relacionais e objeto-relacionais superam em eficiência os outros dois concorrentes na maioria dos cenários, enquanto (ii) a estratégia objeto-relacional além de apresentar bom desempenho permite o uso de uma representação mais limpapt_BR
dc.description.abstractother1Abstract: This dissertation addresses complex data storage and retrieval in RDBMS (Relational Data Base Systems), concerning distance functions for the assessment of data dissimilarity In this direction, a set of tools which store complex data and use similarity operators were developped by previous works However, both the empirical analysis of strategies for complex data storage and the definition of a suitable representation for similarity query operators are still open issues in literature In this work, we aim at fulfilling those gaps through the classification, implementation, and evaluation of existing approaches for complex data storage according to four approaches supported by standard SQL (Structured Query Language), namely relational, object-relational, binary and semi-structured Moreover, we also discuss a comprehensive representation for similarity operators for complex data retrieval that is consistent with the SQL standard Accordingly, a distance function representation is presented, which enables the RDBMS query processor to detect and execute physical similarity operators We evaluated the retrieval, insertion and storage of complex data considering a set of scenarios, in which the input tables are of different sizes and dimensionalities Additionally, these scenarios consider three distance functions with different computational costs The experimental results indicate that (i) the relational and object-relational structures outperform the other two competitors in the majority of scenarios, whereas (ii) the object-relational strategy enables the use of a cleaner representationpt_BR
dc.description.notesDissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Londrina, Centro de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.uel.br/handle/123456789/13804
dc.languagepor
dc.relation.coursedegreeMestradopt_BR
dc.relation.coursenameCiência da Computaçãopt_BR
dc.relation.departamentCentro de Ciências Exataspt_BR
dc.relation.ppgnamePrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.subjectBanco de dadospt_BR
dc.subjectGerênciapt_BR
dc.subjectSQL (Linguagem de programação de computador)pt_BR
dc.subjectDatabase managementpt_BR
dc.subjectSQL (Computer program language)pt_BR
dc.titleRepresentação e execução de consultas por similaridade em SQL Padrãopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR

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