New Perspectives for NoSQL Database Design: A Systematic Review

The use of NoSQL databases has increasingly become a trend in software development, mainly due to the expansion of Web 2.0 systems. However, there is not yet a standard to be used for the design of this type of database even with the growing number of studies related to this subject. This paper presents a systematic review looking for new trends regarding strategies used in this context. The result of this process demonstrates that there are still few methodologies for the NoSQL database design and there are no design methodologies capable of working with polyglot persistence

The potential of semantic paradigm in warehousing of big data

Big data have analytical potential that was hard to realize with available technologies. After new storage paradigms intended for big data such as NoSQL databases emerged, traditional systems got pushed out of the focus. The current research is focused on their reconciliation on different levels or paradigm replacement. Similarly, the emergence of NoSQL databases has started to push traditional (relational) data warehouses out of the research and even practical focus. Data warehousing is known for the strict modelling process, capturing the essence of the business processes. For that reason, a mere integration to bridge the NoSQL gap is not enough. It is necessary to deal with this issue on a higher abstraction level during the modelling phase. NoSQL databases generally lack clear, unambiguous schema, making the comprehension of their contents difficult and their integration and analysis harder. This motivated involving semantic web technologies to enrich NoSQL database contents by additional meaning and context. This paper reviews the application of semantics in data integration and data warehousing and analyses its potential in integrating NoSQL data and traditional data warehouses with some focus on document stores. Also, it gives a proposal of the future pursuit directions for the big data warehouse modelling phases

Querying heterogeneous data in NoSQL document stores

La problématique de cette thèse porte sur l'interrogation de données hétérogènes dans les systèmes de stockage "not-only SQL" (noSQL) orientés documents. Ces derniers ont connu un important développement ces dernières années en raison de leur capacité à gérer de manière flexible et efficace d'importantes masses de documents. Ils reposent sur le principe "schema-less" consistant à ne plus considérer un schéma unique pour un ensemble de données, appelé collection de documents. Cette flexibilité dans la structuration des données complexifie l'interrogation pour les utilisateurs qui doivent connaître l'ensemble des différents schémas des données manipulées lors de l'écriture de requêtes. Les travaux développés dans cette thèse sont menés dans le cadre du projet neoCampus. Ils se focalisent sur l'interrogation de documents structurellement hétérogènes, en particulier sur le problème de schémas variables. Nous proposons la construction d'un dictionnaire de données qui permet de retrouver tous les schémas des documents. Chaque clef, entrée du dictionnaire, correspond à un chemin absolu ou partiel existant dans au moins un document de la collection. Cette clef est associée aux différents chemins absolus correspondants dans l'ensemble de la collection de documents. Le dictionnaire est alors exploité pour réécrire de manière automatique et transparente les requêtes des utilisateurs. Les requêtes utilisateurs sont établies sur la base des clés du dictionnaire (chemins partiels ou absolus) et sont automatiquement réécrites en exploitant le dictionnaire afin de prendre en compte l'ensemble des chemins absolus existants dans les documents de la collection. Dans cette thèse, nous menons une étude de l'état de l'art des travaux s'attachant à résoudre l'interrogation de documents structurellement hétérogènes, et nous en proposons une classification. Ensuite, nous comparons ces travaux en fonction de critères qui permettent de positionner et différencier notre contribution. Nous définissions formellement les concepts classiques liés aux systèmes orientés documents (document, collection, etc), puis nous étendons cette formalisation par des concepts supplémentaires : chemins absolus et partiels, schémas de document, dictionnaire. Pour la manipulation et l'interrogation des documents, nous définissons un noyau algébrique minimal fermé composé de cinq opérateurs : sélection, projection, des-imbrication (unnest), agrégation et jointure (left-join). Nous définissons chaque opérateur et expliquons son évaluation par un moteur de requête classique. Ensuite, nous établissons la réécriture de chacun des opérateurs à partir du dictionnaire. Nous définissons le processus de réécriture des requêtes utilisateurs qui produit une requête évaluable par un moteur de requête classique en conservant la logique des opérateurs classiques (chemins inexistants, valeurs nulles). Nous montrons comment la réécriture d'une requête initialement construite avec des chemins partiels et/ou absolus permet de résoudre le problème d'hétérogénéité structurelle des documents. Enfin, nous menons des expérimentations afin de valider les concepts formels que nous introduisons tout au long de cette thèse. Nous évaluons la construction et la maintenance du dictionnaire en changeant la configuration en termes de nombre de structures par collection étudiée et de taille de collection. Puis, nous évaluons le moteur de réécriture de requêtes en le comparant à une évaluation de requête dans un contexte sans hétérogénéité structurelle puis dans un contexte de multi-requêtes. Toutes nos expérimentations ont été menées sur des collection synthétiques avec plusieurs niveaux d'imbrications, différents nombres de structure par collection, et différentes tailles de collections. Récemment, nous avons intégré notre contribution dans le projet neOCampus afin de gérer l'hétérogénéité lors de l'interrogation des données de capteurs implantés dans le campus de l'université Toulouse III-Paul Sabatier.This thesis discusses the problems related to querying heterogeneous data in document-oriented systems. Document-oriented "not-only SQL" (noSQL) storage systems have undergone significant development in recent years due to their ability to manage large amounts of documents in a flexible and efficient manner. These systems rely on the "schema-less" concept where no there is no requirement to consider a single schema for a set of data, called a collection of documents. This flexibility in data structures makes the query formulation more complex and users need to know all the different schemas of the data manipulated during the query formulation. The work developed in this thesis subscribes into the frame of neOCampus project. It focuses on issues in the manipulation and the querying of structurally heterogeneous document collections, mainly the problem of variable schemas. We propose the construction of a dictionary of data that makes it possible to find all the schemas of the documents. Each key, a dictionary entry, corresponds to an absolute or partial path existing in at least one document of the collection. This key is associated to all the corresponding absolute paths throughout the collection of heterogeneous documents. The dictionary is then exploited to automatically and transparently reformulate queries from users. The user queries are formulated using the dictionary keys (partial or absolute paths) and are automatically reformulated using the dictionary to consider all the existing paths in all documents in the collection. In this thesis, we conduct a state-of-the-art survey of the work related to solving the problem of querying data of heterogeneous structures, and we propose a classification. Then, we compare these works according to criteria that make it possible to position our contribution. We formally define the classical concepts related to document-oriented systems (document, collection, etc). Then, we extend this formalisation with additional concepts: absolute and partial paths, document schemas, dictionary. For manipulating and querying heterogeneous documents, we define a closed minimal algebraic kernel composed of five operators: selection, projection, unnest, aggregation and join (left join). We define each operator and explain its classical evaluation by the native document querying engine. Then we establish the reformulation rules of each of these operators based on the use of the dictionary. We define the process of reformulating user queries that produces a query that can be evaluated by most document querying engines while keeping the logic of the classical operators (misleading paths, null values). We show how the reformulation of a query initially constructed with partial and/or absolute paths makes it possible to solve the problem of structural heterogeneity of documents. Finally, we conduct experiments to validate the formal concepts that we introduce throughout this thesis. We evaluate the construction and maintenance of the dictionary by changing the configuration in terms of number of structures per collection studied and collection size. Then, we evaluate the query reformulation engine by comparing it to a query evaluation in a context without structural heterogeneity and then in a context of executing multiple queries. All our experiments were conducted on synthetic collections with several levels of nesting, different numbers of structures per collection, and on varying collection sizes. Recently, we deployed our contributions in the neOCampus project to query heterogeneous sensors data installed at different classrooms and the library at the campus of the university of Toulouse III-Paul Sabatier

Teaching Tip: Teaching NoSQL Databases in a Database Course for Business Students

NoSQL databases have been used in organizations for decades. Few database textbooks on the market, however, have suitable materials about NoSQL beyond general introductions for typical business students. In fact, users of the typical NoSQL systems on the software market need to have certain computer programming skills. This teaching tip introduces a small unit on NoSQL databases in a traditional database course for students in all business majors. The unit uses a Microsoft Excel-based NoSQL database example to explain the basis of NoSQL, describes the four essential types of NoSQL databases, and discusses representative NoSQL database management systems on the software market. As this unit does not require computer programming skills, it can be easily integrated into an existing relational database course for business students. The unit was tested twice. Students have demonstrated positive first-hand practice experiences of NoSQL beyond general concepts of NoSQL

Physical database design in document stores

Tesi en modalitat de cotutela, Universitat Politècnica de Catalunya i Université libre de BruxellesNoSQL is an umbrella term used to classify alternate storage systems to the traditional Relational Database Management Systems (RDBMSs). Among these, Document stores have gained popularity mainly due to the semi-structured data storage model and the rich query capabilities. They encourage users to use a data-first approach as opposed to a design-first one. Database design on document stores is mainly carried out in a trial-and-error or ad-hoc rule-based manner instead of a formal process such as normalization in an RDBMS. However, these approaches could easily lead to a non-optimal design resulting additional costs in the long run. This PhD thesis aims to provide a novel multi-criteria-based approach to database design in document stores. Most of such existing approaches are based on optimizing query performance. However, other factors include storage requirement and complexity of the stored documents specific to each use case. There is a large solution space of alternative designs due to the different combinations of referencing and nesting of data. Thus, we believe multi-criteria optimization is ideal to solve this problem. To achieve this, we need to address several issues that will enable us to apply multi-criteria optimization for the data design problem. First, we evaluate the impact of alternate storage representations of semi-structured data. There are multiple and equivalent ways to physically represent semi-structured data, but there is a lack of evidence about the potential impact on space and query performance. Thus, we embark on the task of quantifying that precisely for document stores. We empirically compare multiple ways of representing semi-structured data, allowing us to derive a set of guidelines for efficient physical database design considering both JSON and relational options in the same palette. Then, we need a formal canonical model that can represent alternative designs. We propose a hypergraph-based approach for representing heterogeneous datastore designs. We extend and formalize an existing common programming interface to NoSQL systems as hypergraphs. We define design constraints and query transformation rules for representative data store types. Next, we propose a simple query rewriting algorithm and provide a prototype implementation together with storage statistics estimator. Next, we require a formal query cost model to estimate and evaluate query performance on alternative document store designs. Document stores use primitive approaches to query processing, such as relying on the end-user to specify the usage of indexes instead of a formal cost model. But we require a reliable approach to compare alternative designs on how they perform on a specific query. For this, we define a generic storage and query cost model based on disk access and memory allocation. As all document stores carry out data operations in memory, we first estimate the memory usage by considering the characteristics of the stored documents, their access patterns, and memory management algorithms. Then, using this estimation and metadata storage size, we introduce a cost model for random access queries. We validate our work on two well-known document store implementations. The results show that the memory usage estimates have an average precision of 91% and predicted costs are highly correlated to the actual execution times. During this work, we also managed to suggest several improvements to document stores. Finally, we implement the automated database design solution using multi-criteria optimization. We introduce an algebra of transformations that can systematically modify a design of our canonical representation. Then, using them, we implement a local search algorithm driven by a loss function that can propose near-optimal designs with high probability. We compare our prototype against an existing document store data design solution. Our proposed designs have better performance and are more compact with less redundancy.NoSQL descriu sistemes d'emmagatzematge alternatius als tradicionals de gestió de bases de dades relacionals (RDBMS). Entre aquests, els magatzems de documents han guanyat popularitat principalment a causa del model de dades semiestructurat i les riques capacitats de consulta. Animen els usuaris a utilitzar un enfocament de dades primer, en lloc d'un enfocament de disseny primer. El disseny de dades en magatzems de documents es porta a terme principalment en forma d'assaig-error o basat en regles ad-hoc en lloc d'un procés formal i sistemàtic com ara la normalització en un RDBMS. Aquest enfocament condueix fàcilment a un disseny no òptim que generarà costos addicionals a llarg termini. La majoria dels enfocaments existents es basen en l'optimització del rendiment de les consultes. Aquesta tesi pretén, en canvi, proporcionar un nou enfocament basat en diversos criteris per al disseny de bases de dades en magatzems de documents, inclouen el requisit d'espai i la complexitat dels documents emmagatzemats específics per a cada cas d'ús. En general, hi ha un gran espai de solucions de dissenys alternatives. Per tant, creiem que l'optimització multicriteri és ideal per resoldre aquest problema. Per aconseguir-ho, hem d'abordar diversos problemes que ens permetran aplicar l'optimització multicriteri. En primer, avaluem l'impacte de les representacions alternatives de dades semiestructurades. Hi ha maneres múltiples i equivalents de representar dades semiestructurades, però hi ha una manca d'evidència sobre l'impacte potencial en l'espai i el rendiment de les consultes. Així, ens embarquem en la tasca de quantificar-ho. Comparem empíricament múltiples representacions de dades semiestructurades, cosa que ens permet derivar directrius per a un disseny eficient tenint en compte les opcions dels JSON i relacionals alhora. Aleshores, necessitem un model canònic que pugui representar dissenys alternatius i proposem un enfocament basat en hipergrafs. Estenem i formalitzem una interfície de programació comuna existent als sistemes NoSQL com a hipergrafs. Definim restriccions de disseny i regles de transformació de consultes per a tipus de magatzem de dades representatius. A continuació, proposem un algorisme de reescriptura de consultes senzill i proporcionem una implementació juntament amb un estimador d'estadístiques d'emmagatzematge. Els magatzems de documents utilitzen enfocaments primitius per al processament de consultes, com ara confiar en l'usuari final per especificar l'ús d'índexs en lloc d'un model de cost. Conseqüentment, necessitem un model de cost de consulta per estimar i avaluar el rendiment en dissenys alternatius. Per això, definim un model genèric propi basat en l'accés a disc i l'assignació de memòria. Com que tots els magatzems de documents duen a terme operacions de dades a memòria, primer estimem l'ús de la memòria tenint en compte les característiques dels documents emmagatzemats, els seus patrons d'accés i els algorismes de gestió de memòria. A continuació, utilitzant aquesta estimació i la mida d'emmagatzematge de metadades, introduïm un model de costos per a consultes d'accés aleatori. Validem el nostre treball en dues implementacions conegudes. Els resultats mostren que les estimacions d'ús de memòria tenen una precisió mitjana del 91% i els costos previstos estan altament correlacionats amb els temps d'execució reals. Finalment, implementem la solució de disseny automatitzat de bases de dades mitjançant l'optimització multicriteri. Introduïm una àlgebra de transformacions que pot modificar sistemàticament un disseny en la nostra representació canònica. A continuació, utilitzant-la, implementem un algorisme de cerca local impulsat per una funció de pèrdua que pot proposar dissenys gairebé òptims amb alta probabilitat. Comparem el nostre prototip amb una solució de disseny de dades de magatzem de documents existent. Els nostres dissenys proposats tenen un millor rendiment i són més compactes, amb menys redundànciaNoSQL est un terme générique utilisé pour classer les systèmes de stockage alternatifs aux systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR) traditionnels. Au moment de la rédaction de cet article, il existe plus de 200 systèmes NoSQL disponibles qui peuvent être classés en quatre catégories principales sur le modèle de stockage de données : magasins de valeurs-clés, magasins de documents, magasins de familles de colonnes et magasins de graphiques. Les magasins de documents ont gagné en popularité principalement en raison du modèle de stockage de données semi-structuré et des capacités de requêtes riches par rapport aux autres systèmes NoSQL, ce qui en fait un candidat idéal pour le prototypage rapide. Les magasins de documents encouragent les utilisateurs à utiliser une approche axée sur les données plutôt que sur la conception. La conception de bases de données sur les magasins de documents est principalement effectuée par essais et erreurs ou selon des règles ad hoc plutôt que par un processus formel tel que la normalisation dans un SGBDR. Cependant, ces approches pourraient facilement conduire à une conception de base de données non optimale entraînant des coûts supplémentaires de traitement des requêtes, de stockage des données et de refonte. Cette thèse de doctorat vise à fournir une nouvelle approche multicritère de la conception de bases de données dans les magasins de documents. La plupart des approches existantes de conception de bases de données sont basées sur l’optimisation des performances des requêtes. Cependant, d’autres facteurs incluent les exigences de stockage et la complexité des documents stockés spécifique à chaque cas d’utilisation. De plus, il existe un grand espace de solution de conceptions alternatives en raison des différentes combinaisons de référencement et d’imbrication des données. Par conséquent, nous pensons que l’optimisation multicritères est idéale par l’intermédiaire d’une expérience éprouvée dans la résolution de tels problèmes dans divers domaines. Cependant, pour y parvenir, nous devons résoudre plusieurs problèmes qui nous permettront d’appliquer une optimisation multicritère pour le problème de conception de données. Premièrement, nous évaluons l’impact des représentations alternatives de stockage des données semi-structurées. Il existe plusieurs manières équivalentes de représenter physiquement des données semi-structurées, mais il y a un manque de preuves concernant l’impact potentiel sur l’espace et sur les performances des requêtes. Ainsi, nous nous lançons dans la tâche de quantifier cela précisément pour les magasins de documents. Nous comparons empiriquement plusieurs façons de représenter des données semi-structurées, ce qui nous permet de dériver un ensemble de directives pour une conception de base de données physique efficace en tenant compte à la fois des options JSON et relationnelles dans la même palette. Ensuite, nous avons besoin d’un modèle canonique formel capable de représenter des conceptions alternatives. Dans cette mesure, nous proposons une approche basée sur des hypergraphes pour représenter des conceptions de magasins de données hétérogènes. Prenant une interface de programmation commune existante aux systèmes NoSQL, nous l’étendons et la formalisons sous forme d’hypergraphes. Ensuite, nous définissons les contraintes de conception et les règles de transformation des requêtes pour trois types de magasins de données représentatifs. Ensuite, nous proposons un algorithme de réécriture de requête simple à partir d’un algorithme générique dans un magasin de données sous-jacent spécifique et fournissons une implémentation prototype. De plus, nous introduisons un estimateur de statistiques de stockage sur les magasins de données sous-jacents. Enfin, nous montrons la faisabilité de notre approche sur un cas d’utilisation d’un système polyglotte existant ainsi que son utilité dans les calculs de métadonnées et de chemins de requêtes physiques. Ensuite, nous avons besoin d’un modèle de coûts de requêtes formel pour estimer et évaluer les performances des requêtes sur des conceptions alternatives de magasin de documents. Les magasins de documents utilisent des approches primitives du traitement des requêtes, telles que l’évaluation de tous les plans de requête possibles pour trouver le plan gagnant et son utilisation dans les requêtes similaires ultérieures, ou l’appui sur l’usager final pour spécifier l’utilisation des index au lieu d’un modèle de coûts formel. Cependant, nous avons besoin d’une approche fiable pour comparer deux conceptions alternatives sur la façon dont elles fonctionnent sur une requête spécifique. Pour cela, nous définissons un modèle de coûts de stockage et de requête générique basé sur l’accès au disque et l’allocation de mémoire qui permet d’estimer l’impact des décisions de conception. Étant donné que tous les magasins de documents effectuent des opérations sur les données en mémoire, nous estimons d’abord l’utilisation de la mémoire en considérant les caractéristiques des documents stockés, leurs modèles d’accès et les algorithmes de gestion de la mémoire. Ensuite, en utilisant cette estimation et la taille de stockage des métadonnées, nous introduisons un modèle de coûts pour les requêtes à accès aléatoire. Il s’agit de la première tenta ive d’une telle approche au meilleur de notre connaissance. Enfin, nous validons notre travail sur deux implémentations de magasin de documents bien connues : MongoDB et Couchbase. Les résultats démontrent que les estimations d’utilisation de la mémoire ont une précision moyenne de 91% et que les coûts prévus sont fortement corrélés aux temps d’exécution réels. Au cours de ce travail, nous avons réussi à proposer plusieurs améliorations aux systèmes de stockage de documents. Ainsi, ce modèle de coûts contribue également à identifier les discordances entre les implémentations de stockage de documents et leurs attentes théoriques. Enfin, nous implémentons la solution de conception automatisée de bases de données en utilisant l’optimisation multicritères. Tout d’abord, nous introduisons une algèbre de transformations qui peut systématiquement modifier une conception de notre représentation canonique. Ensuite, en utilisant ces transformations, nous implémentons un algorithme de recherche locale piloté par une fonction de perte qui peut proposer des conceptions quasi optimales avec une probabilité élevée. Enfin, nous comparons notre prototype à une solution de conception de données de magasin de documents existante uniquement basée sur le coût des requêtes. Nos conceptions proposées ont de meilleures performances et sont plus compactes avec moins de redondancePostprint (published version

Interactive visualization of business processes

Today’s Process-Aware Information Systems (PAIS) logs huge amount of data. The data contains a set of activities that are actual executed with in a business process. For example place a request for unemployment claim or pay compensation. This is a starting point for doing the analysis of a business process using Process Mining techniques. In Process Mining, one technique named LogOnMapReplay, which is dynamically visualizing the executed business processes by producing a process movie. This tool is a prototype that’s why it comes along with various limitations and missing functionalities. This report describes the steps taken to overcome the limitations of the tool. It also describes design and implementation of various functionalities developed on LogOnMapReplay tool. This report also describes an evaluation conducted on UWV unemployment business process to find the usefulness and intuitiveness of the tool

Automated database design for document stores with multicriteria optimization

Document stores have gained popularity among NoSQL systems mainly due to the semi-structured data storage structure and the enhanced query capabilities. The database design in document stores expands beyond the first normal form by encouraging de-normalization through nesting. This hinders the process, as the number of alternatives grows exponentially with multiple choices in nesting (including different levels) and referencing (including the direction of the reference). Due to this complexity, document store data design is mostly carried out in trial-and-error or ad-hoc rule-based approaches. However, the choices affect multiple, often conflicting, aspects such as query performance, storage space, and complexity of the documents. To overcome these issues, in this paper, we apply multicriteria optimization. Our approach is driven by a query workload and a set of optimization objectives. First, we formalize a canonical model to represent alternative designs and introduce an algebra of transformations that can systematically modify a design. Then, using these transformations, we implement a local search algorithm driven by a loss function that can propose near-optimal designs with high probability. Finally, we compare our prototype against an existing document store data design solution purely driven by query cost, where our proposed designs have better performance and are more compact with less redundancy.Open Access funding provided thanks to the CRUE-CSIC agreement with Springer Nature. This research has been funded by the European Commission through the Erasmus Mundus Joint Doctorate "Information Technologies for Business Intelligence—Doctoral College" (IT4BI-DC). Sergi Nadal is partly supported by the Spanish Ministerio de Ciencia e Innovación, as well as the European Union—NextGenerationEU, under project FJC2020-045809-I / AEI/10.13039/501100011033.Peer ReviewedPostprint (published version

Smart Manufacturing Management System Memanfaatkan Big Data Dan Algoritma Machine Learning Untuk Produksi UMKM

Di era smart manufacturing menuntut perusahaan menerapkan teknologi big data dan artificial intelligence (kecerdasan buatan) untuk diterapkan di sistem manufaktur. Seiring berjalannya proses manufaktur maka data yang dihasilkan akan semakin besar maka diperluhkan analisis data agar data dapat dibaca sebagai statistik. Machine learning sebagai bagian dari artificial intelligence sangat diperluhkan untuk memberikan analisis, rekomendasi dan prediksi. Penerapan teknologi ini tidak hanya dibutuhkan untuk perusahaan besar namun juga perlu diterapkan di sektor UMKM termasuk di UMKM yang bergerak dibidang industri manufaktur. Penelitian ini menggunakan metode pengumpulan data sekunder. Tujuan dalam penelitian ini adalah merancang smart manufacturing management system menerapkan big data dengan platform mongoDB dan Machine Learning dengan pemrograman python. Library yang diperluhkan numpy, pandas, scikit-learn dan matplotlib. Algoritma yang digunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Deployment menggunakan framework Django