Der Lehrstuhl Datenbank- und Informationssysteme der Universität Rostock

Im Jahr 2014 feierte der Lehrstuhl Datenbank- und Informationssysteme (LS DBIS) an der Universität Rostock sein zwanzigjähriges Bestehen. Zur Jubiläumsveranstaltung mit ehemaligen und aktuellen Studenten, Mitarbeitern, Kollegen und Kooperationspartnern wurde diverses Material aus 20 Jahren aufbereitet. In diesem Beitrag soll daraus ein Rückblick auf 20 Jahre Forschung und Lehre im Bereich Datenbank- und Informationssysteme sowie ein Ein- und Ausblick auf aktuelle Forschungsarbeiten gegeben werden

Erweiterung der ProSA-Pipeline um die Verarbeitung einzelner Schemaevolutionschritte

Das Werkzeug ProSA, welches vom Lehrstuhl Datenbank- und Informationssysteme der Universität Rostock entwickelt wurde, bietet verschiedene Möglichkeiten zum Forschungsdatenmanagement an. Mit der Erstellung einer minimalen Teildatenbank soll die Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen ermöglicht und gleichzeitig der Speicherbedarf reduziert werden. Dabei werden die Forschungsdatenbanken laufend mit neuen Daten erweitert und verändern sich in ihrer Struktur, wodurch die damalige Anfrage oft nicht die selben Ergebnisse liefert oder garnicht erst Ausführbar ist. Ziel dieser Arbeit ist Erweiterung der ProSA-Pipeline zur Implementierung von (Inverse-)Schemaevolutionen. Demnach sollen Änderungen an Datenbanken vorrübergehend Rückgängig gemacht werden, sodass wir die ursprüngliche Datenbank erhalten und die Anfrage erneut stellen können. Dazu sollen bereits implementierte Komponenten wie ChaTEAU und der Invertierer verwendet werden, um die Schemaevolutionsoperatoren anzuwenden und deren Inversen zu bilden. Vorherige Arbeiten der Universität Rostock bilden die Basis für die Grundlagen und das Konzept der Erweiterung

Ausblick auf einen erweiterten CHASE-Algorithmus

Der CHASE ist ein grundlegender Algorithmus der Datenbanktheorie, der über noch ungenutztes Potential hinsichtlich seiner praktischen Umsetzung in Systemen verfügt. In den von uns untersuchten Anwendungsbereichen wurden mehrere Problemfälle identifiziert, für die der CHASE interessant sein könnte. Allerdings sind diese Anwendungsbereiche mit zahlreichen Datenbankkonzepten wie komplexeren Anfrageoperationen verbunden, die bisher nicht (gemeinsam) in den CHASE integriert wurden. Die Erweiterung des CHASE um diese Anfrageoperationen, wie Negation, allgemeine Vergleiche oder Aggregatfunktionen, muss jedoch kontrolliert erfolgen, um Effektivität, Konfluenz und Terminierung des CHASE nicht zu gefährden und so eine effektive Anwendung des Algorithmus auf praktisch relevante Problemfälle zu ermöglichen. Um Auswirkungen von CHASE-Erweiterungen einschätzen zu können, müssen zunächst Effizienz, Konfluenz, Terminierung und Effektivität des bisher etablierten CHASE verstanden und gegebenenfalls näher untersucht werden. In dieser Arbeit stellen wir erste Erkenntnisse hinsichtlich Terminierung und Konfluenz des Standard-CHASE zusammen

Das PArADISE-Projekt: Big-Data-Analysen für die Entwicklung von Assistenzsystemen

Bei der Erforschung und systematischen Entwicklung von Assistenzsystemen fallen eine große Menge von Sensordaten an, aus denen Situationen, Handlungen und Intentionen der vom Assistenzsystem unterstützten Personen abgeschätzt (modelliert) werden müssen. Neben Privatheitsaspekten, die bereits während der Phase der Modellbildung berücksichtigt werden müssen, sind die Performance des Analysesystems sowie die Provenance (Rückverfolgbarkeit von Modellierungsentscheidungen) und die Preservation (die langfristige Aufbewahrung der Forschungsdaten) Ziele unserer Projekte in diesem Bereich. Speziell sollen im Projekt PArADISE die Privatheitsaspekte und die Performan- ce des Systems berücksichtigt werden. In einem studentischen Projekt wurde innerhalb einer neuen experimentellen Lehrveranstaltung im reformierten Bachelor- und Master-Studiengang Informatik an der Universität Rostock eine Systemplattform für eigene Entwicklungen geschaffen, die auf Basis von klassischen zeilenorientierten Datenbanksystemen, aber auch spaltenorientierten und hauptspeicheroptimierten Systemen die Analyse der Sensordaten vornimmt und für eine effiziente, parallelisierte Verarbeitung vorbereitet. Ziel dieses Beitrages ist es, die Ergebnisse dieser studentischen Projektgruppe vorzustellen, insbesondere die Erfahrungen mit den gewählten Plattformen PostgreSQL, DB2 BLU, MonetDB sowie R (als Analysesystem) zu präsentieren als auch die Erfahrungen mit dieser Art von experimenteller Lehrveranstaltung im Kontext der Bologna-Regelungen weiterzugeben

Anonymisierung von Data Provenance in ProSA

Das an der Universität Rostock angesiedelte Forschungsprojekt ProSA, bestehend aus der gleichnamigen Software, hat das Ziel, ausgehend von einer Forschungsdatenbank eine minimale Teildatenbank ebendieser Datenbank zu berechnen, welche in der Lage ist, Forschungsergebnisse langfristig replizieren und rekonstruieren zu können. Dabei wird das Konzept der Data Provenance genutzt, um all diejenigen Tupel (sogenannte Zeugen) einer oder mehrerer Relationen bestimmen zu können, welche für das Zustandekommen des Ergebnisses unentbehrlich sind. Allerdings können nach einer solchen Rekonstruktion gewisse Datenschutz-Anforderungen verletzt werden. Dies kann insbesondere auch nach dem Entfernen eindeutig identifizierender Attribute weiterhin der Fall sein, wenn sich im Datensatz sogenannte Quasi-Identifikatoren befinden, welche mit externem Wissen Rückschlüsse auf natürliche Personen ermöglichen. Doch auch bei Daten ohne Personenbezug kann eine Anonymisierung sinnvoll sein, wenn diese Daten als besonders schützenswert betrachtet werden. Eine Lösung für ProSA gibt es bislang nicht und auch die Forschung zur Kombination von Data Provenance und Datenschutz (Privacy) ist vage. Das Ziel der Masterarbeit „Anonymisierung von Data Provenance in ProSA“ ist es, die verschiedenen Stellen des ProSA-Workflows zu untersuchen, an denen eine Anonymisierung der Daten möglich und sinn- voll ist, geeignete Anonymisierungsmethoden sowie Anonymitätsmaße zu bestimmen und ProSA um eine praktische Implementierung zu erweitern, welche Privacy-Aspekte gewährleistet. Dazu wurde das Modul ProSAnon („ProSA anonymizer“) entwickelt, welches im ProSA-Workflow nach der Berechnung der minimalen Teildatenbank eingesetzt wird. Als Anonymisierungsmethode kommt dabei die Generalisierung von Tupeln mittels Konzepthierarchien, als Anonymitätsmaß die k-Anonymität zum Einsatz