Bancos de Dados Pós-Relacionais

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

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

Integração de BD com outras áreas (Sistemas de BDs) Sistemas de Bancos de Dados Sist. de Suporte a Decisão Outras áreas Linguagens de Programação Inteligência Artificial Sistemas Distribuídos & Internet 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

Integração de BD com outras áreas (Aplicações) Linguagens de Programação Inteligência Artificial Sist. de Suporte a Decisão Outras áreas Sistemas Distribuídos & Internet Aplicações de Bancos de Dados 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

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

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

“ 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 IA:

BD Dedutivo

BD Dedutivo OO

BD de Restrições

BD x Sist. Distribuídos/Internet:

BD Distribuídos

BD Federados

Arquitetura de Mediadores

BD x Agentes

BD Multimídia

BD x SIG

BD Espacial

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 Produto P1 P2 P3 P4 Jan./99 Fev./99 BD x DSS 5 1 6 8 FORTALEZA SOBRAL NORDESTE CEARÁ SUDESTE RIO DE JANEIRO PERNAMBUCO SÃO PAULO ...

BD Multidimensional - Exemplo Loja 5 1 6 8 3 Produto Tempo Impressora MW PCC Tabela relacional BD x DSS Jan/99 Fev/99 Mar/99 Abr/99 Monitor Scanner 5

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

Produto Loja Unidades Tempo 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

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

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

BD Ativo (cont.)

Vantagens:

Não acarreta mudanças nas aplicações

Incrementa a funcionalidade dos SGBDs

Atende aos requisitos de restrições temporais das aplicações

SGBD Ativo BD x Aplicações Consultas e atualizações Eventos externos Especificação de eventos e condições a serem monitoradas Ações

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 <informe o administrador do sistema>

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

BD x Aplicações

Funcionalidades dos BDs:

dados persistentes

gerenciamento de grandes conjuntos de dados

gerenciamento de memória secundária

gerenciamento de transações

linguagem de consulta declarativa

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 qualificação salário nome idade domicílio Veículo produz é-um modelo fabricante cor 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 nome_sub rua localização

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

Funcionalidades dos BDs:

dados persistentes

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

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) BD x IA 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 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

BDDOO

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

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

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

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

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

BD Distribuídos 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 Rede de Comunicação SGBD Distribuído

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 x Internet/Sist.Distribuídos

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

Mediadores - Arquitetura Mediador 1 Mediador 2 Tradutor 1 Tradutor 2 Tradutor 3 BD1 BD2 BD3 BD x Internet/Sist.Distribuídos Enfoque Fracamente Acoplado 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 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

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!

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 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

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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