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Bancos de Dados Pós-Relacionais Bernadette Farias Lóscio DI-UFPE.

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Bancos de Dados Pós-Relacionais Jacques Robin & Bernadette Lóscio CIn-UFPE.

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Apresentação em tema: "Bancos de Dados Pós-Relacionais Bernadette Farias Lóscio DI-UFPE."— Transcrição da apresentação:

1 Bancos de Dados Pós-Relacionais Bernadette Farias Lóscio DI-UFPE

2 Plano de Aula * Integração de BDs com outras áreas Visão dos sistemas Visão das aplicações * Requisitos das novas aplicações * Limitações dos BDs Relacionais * Sistemas de BDs Pós-Relacionais * Banco de Dados x KDD

3 Sist. de Suporte a Decisão Outras áreas Linguagens de Programação Inteligência Artificial Sistemas Distribuídos & Internet Sistemas de Bancos de Dados Integração de BD com outras áreas (Sistemas de BDs) Temporal Espacial Espaço Temporal BD Multimídia BD Dimensional DW BD Distribuídos BDOO BDDOO BD Ativo BDD BDD Ativo BDOO Ativo BD de Restrições BD OO Espacial

4 Linguagens de Programação Inteligência Artificial Sist. de Suporte a Decisão Outras áreas Sistemas Distribuídos & Internet Aplicações de Bancos de Dados Integração de BD com outras áreas (Aplicações) BD Espacial DW BDOO BD Distribuídos BD Temporal BD Multimídia DW BDD BD Ativo Comércio Eletrônico OLAP Monitoramento Digital Publishing Restrições integridade Diagnóstico Data Mining CAD/CAM/SIGs

5 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

6 Requisitos das Novas Aplicações de BD * Recuperação de Informações através da Internet/Intranet: Distribuição dos dados t replicação e reconciliação t interoperabilidade ¤semântica do esquema ¤linguagem de consulta t autonomia t confiabilidade/origem t segurança Integração de Informações Heterogêneas

7 Requisitos das Novas Aplicações de BD * Manipulação de objetos complexos: Multimídia e Objetos n-dimensionais t Novos tipos de Dados t Consultas multiresolução t Suporte para Interface com o usuário Objetos reais com estrutura e comportamento Resumindo... * Abstrações para facilitar a interação DADOS + CONSULTAS + USUÁRIO

8 Limitações dos BDs Relacionais * Não possuem mecanismos para a definição e manipulação de tipos de dados complexos * Não suportam itens de dados de grandes tamanhos * Permitem apenas consultas com noções precisas * Não permitem consultas ad-hoc * Baixa performance e dificuldades de implementação para aplicações mais complexas

9 Pontos Fortes dos BDs Relacionais declaratividade robustez simplicidade (usa poucos conceitos poderosos) fundamentos formais tecnologia madura e eficiente para: t oferecer persistência t garantir segurança t gerenciar memória secundária t controlar transações * Extensões ou novos modelos devem oferecer:

10 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 IA: BD Dedutivo BD Dedutivo OO BD de Restrições * BD x Sist. Distribuídos/Internet: BD Distribuídos t BD Federados t Arquitetura de Mediadores BD x Agentes BD Multimídia * BD x SIG BD Espacial

11 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 Tempo 5168 Produto P1 P2P3P4 Jan./99 Fev./99 FORTALEZA SOBRAL NORDESTE CEARÁ SUDESTE RIO DE JANEIRO PERNAMBUCO SÃO PAULO... BD x DSS

12 Loja BD Multidimensional - Exemplo Produto 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 Tabela relacional BD x DSS ProdutoLojaUnidadesTempo Monitor Impressora Scanner MW PCC MW Jan/ Abr/99 Fev/99 Mar/99 Jan/99Fev/99Mar/99Abr/99 Monitor Scanner 5

13 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

14 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

15 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: t Quais os produtos que vendem bem? t Qual o "ranking" dos vendedores da Região Nordeste? BD x DSS

16 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

17 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

18 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 E vento: descreve um acontecimento C ondição: examina o contexto onde o evento ocorreu A ção: descreve as tarefas que devem ser executadas BD x Aplicações

19 BD Ativo (cont.) 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 e condições a serem monitoradas Ações BD x Aplicações

20 BD Ativo - Exemplo Empregado(#emp, nome, salario, #gerente) Gerente(#gerente, #depto) Regra1: on update to salario of empregado if new.salario > update.gerente.salario do abort Regra2: on update to salario of empregado or insert to empregado if new.salario > update.gerente.salario do instead Regras podem ser disparadas e executadas da seguinte forma: * immediate * deferred * detached BD x Aplicações

21 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

22 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

23 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

24 Companhia Subsidiária Pessoa Empregado nome_comp localização #companhia nome_subrualocalização qualificação salário nome idade domicílio Veículo produz é-um modelo fabricantecor Exemplo - Modelo ER possui administra trabalha rua gerencia possui_frota #pessoa n 1 1 n n 1 n

25 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

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

27 BD Objeto Relacional - Exemplo CREATE TYPE Endereço ( RuaNoVARCHAR(60), CidadeVARCHAR(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, Matrizendereço, Subsidiarias SET(REF(Subsidiaria)), PresidenteREF(Empregado), ); CREATE TYPE Subsidiaria ( NomeSub String, Escritório endereço, Empregados SET(REF(Empregado)), ); Criação de Tipos: Criação de Tabelas: BD x Aplicações

28 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 t predicados t variáveis lógica unificação de termos com variáveis mecanismo de dedução BD x IA Funcionalidades dos BDs: * dados persistentes * gerenciamento de grandes conjuntos de dados * gerenciamento de memória secundária * gerenciamento de transações * linguagem de consulta declarativa

29 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

30 BD Dedutivo - Exemplo Fatos supervisiona(helena, maria) supervisiona(joão, luís) supervisiona(joão, josé) supervisiona(paula, helena) supervisiona(paula, pedro)... Regras superior(X,Y) :- supervisiona(X,Y) superior(X,Y) :- supervisiona(X,Z), supervisiona(Z,Y) subordinado(X,Y) :- supervisor(Y,X) Consultas superior(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 BD x IA

31 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

32 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 BDDOO

33 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

34 BDDOO - Exemplo (cont.) * Assinatura de Classes: t faculty [boss=>(faculty, manager); age=>midaged; highestDegree=>degree; papers->>article; highestDegree*->phd; avgSalary->50000] t person [name=>string; friends=>>person; children=>>child(person); t empl [affiliation=>dept; boss=>empl; t dept [assistants=>>(student, empl); mngr=>empl] BD x IA

35 BDDOO - Exemplo (cont.) * Fatos da base (BD extensional) t bob [name-> Bob; age->40; affiliation->cs1[dname-> CS; mngr ->bob; assistants->> {john, sally}]] t mary [name-> Mary; highestDegree->ms; friends->>{bob, sally} affiliation->cs2[dname->CS]] * Regras dedutivas: t E[boss->M] :- E:empl ^ D:dept ^ E[affiliation->D[mngr->M:empl]] t X :- Y:faculty ^ X:faculty ^ Y [papers->>Z] ^ X [papers->>Z] BD x IA

36 BDDOO - Exemplo (cont.) * Consultas: Quem são os empregados de meia idade do departamento CS e quem são os seus gerentes? t ?- X:empl ^ X [boss-> Y; age->Z:midaged; affiliation->D[dname->CS]]. Quem publicou juntamente com Mary no Jornal da ACM? t ?- Onde Mary tem publicações em conjunto com Phil? t ?- BD x IA

37 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 de Restrições Saída: BD Relacional Saída: BD de Restrições Consulta de Restrições Consulta Relacional

38 Banco de Dados de Restrições - Exemplo * Representação Relacional: Tuplas: (n,a,b,c,d) Consulta: {(n 1,n 2 )|n 1 n 2 ( a 1,a 2,b 1,b 2,c 1,c 2,d 1,d 2 )(R(n 1,a 1,b 1,c 1,d 1 ) R(n 2,a 2,b 2,c 2,d 2 ) ( x,y {a 1,a 2,b 1,b 2,c 1,c 2,d 1,d 2 }) (a 1 x c 1 b 1 y d 1 a 2 x c 2 b 2 y d 2 ))} BD x IA (a 1,d 1 ) (c 1,d 1 ) (a 1,b 1 ) (c 1,b 1 ) (a 2,d 2 ) (c 2,d 2 ) (a 2,b 2 ) (c 2,b 2 ) Problema: Um BD consiste em um conjunto de retângulos em um plano, e queremos computar os pares de retângulos distintos onde existe uma interseção

39 Banco de Dados de Restrições - Exemplo * Representação com Restrições: R (z,x,y) Tupla generalizada: (z =n ( a x c) ( b y d)) Consulta: {(n 1,n 2 )|n 1 n 2 ( x,y)(R(n1,x,y) R(n2,x,y)} BD x IA (a 1,d 1 ) (c 1,d 1 ) (a 1,b 1 ) (c 1,b 1 ) (a 2,d 2 ) (c 2,d 2 ) (a 2,b 2 ) (c 2,b 2 ) Problema: Um BD consiste em um conjunto de retângulos em um plano, e queremos computar os pares de retângulos distintos onde existe uma interseção

40 BD Distribuídos Rede de Comunicação SGBD Distribuído Fortaleza São Paulo Salvador Banco de Dados 1 Brasília Banco de Dados 2 Banco de Dados 4 Banco de Dados 3 BD x Internet/Sist.Distribuídos

41 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 t BD Federados t Mediadores BD x Internet/Sist.Distribuídos

42 BD Federados - Arquitetura Esquema Exportado 1 Esquema Exportado 2 Esquema Exportado n Esquema Componente 1 Esquema Componente n Esquema Global Esquema Externo 1 Esquema Externo 2 Esquema Externo n Esquema Local 1 Esquema Local n DBS Componente 1DBS Componente n … … … … … BD x Internet/Sist.Distribuídos Enfoque Fortemente Acoplado

43 Mediadores - Arquitetura Mediador 1 Mediador 2 Tradutor 1Tradutor 2Tradutor 3 BD1BD2BD3 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.Distribuídos Enfoque Fracamente Acoplado

44 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 x Internet/Sist.Distribuídos

45 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 x Internet/Sist.Distribuídos

46 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 BD x Internet/Sist.Distribuídos

47 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

48 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!

49 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

50 Bibliografia * Database research: achievements and opportunities for the 21st century * The emergence of post-relational databases by Richard Currier, Chairman - Strategic Marketing - April 1997 * The Asilomar Report on Database Research * Fundamentals of Database Systems * Database Issues in Knowledge Discovery and Data Mining

51 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


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