ProSA - Using the CHASE for Provenance Management

Collecting, storing, tracking, and archiving scientific data is the main task of research data management, being the basis for scientific evaluations. In addition to the evaluation (a complex query in the case of structured databases) and the result itself, the important part of the original database used has also to be archived. To ensure reproducible and replicable research, the evaluation queries can be processed again at a later point in time in order to reproduce the result. Being able to calculate the origin of an evaluation is the main problem in provenance management, particularly in why and how data provenance. We are developing a tool called ProSA which combines data provenance and schema/data evolution using the CHASE for the different database transformations needed. Besides describing the main ideas of ProSA, another focus of this paper is the concrete use of our CHASE tool ChaTEAU for invertible query evaluation

ChaTEAU: A Universal Toolkit for Applying the Chase

What do applications like semantic optimization, data exchange and integration, answering queries under dependencies, query reformulation with constraints, and data cleaning have in common? All these applications can be processed by the Chase, a family of algorithms for reasoning with constraints. While the theory of the Chase is well understood, existing implementations are confined to specific use cases and application scenarios, making it difficult to reuse them in other settings. ChaTEAU overcomes this limitation: It takes the logical core of the Chase, generalizes it, and provides a software library for different Chase applications in a single toolkit

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

Der BACKCHASE zur Unterstützung von Data Provenance und Schema-Evolution

Der CHASE-Algorithmus ist ein Multifunktionswerkzeug der Datenbankforschung. Ursprünglich für die Optimierung des Datenbankentwurfs genutzt, wird er heutzutage auch für den Datenaustausch und Data Cleaning verwendet und kann ebenfalls genutzt werden, um Anfragen zu optimieren. Für einige Anwendungen reicht eine CHASE-Phase alleine jedoch nicht aus. Teilweise wird eine Nachbearbeitung, eine sogenannte BACKCHASE-Phase, benötigt. Dies ist beispielsweise der Fall, wenn Auswertungen zum Zweck der Rückverfolgbarkeit (Provenance) invertiert werden sollen. In dieser Arbeit fassen wir zusammen, wie der Ansatz des CHASE und BACKCHASE verwendet werden kann, um die Why-Provenance von Anfragen unter Schema-Evolution zu gewährleisten

Data Provenance

Wir werden eine grafische Benutzeroberfläche für das Forschungsprojekt ProSA entwickeln. Das Ziel von ProSA ist die Bestimmung der für ein Anfrageergebnis notwendigen, minimalen Quelldaten im Rahmen von Provenance Management. ProSA nutzt das Java-Tool ChaTEAU, um aus der Quell-Datenbank und einer SQL-Anfrage die minimale Teildatenbank zu bestimmen. ChaTEAU bekommt eine s-t tgd in Form eines XML-Dokuments und auf dessen Basis wird mit seiner Implementierung der Chase-Algorithmus zwei Mal ausgeführt. Nach der ersten Ausführung hat man das Anfrageergebnis beziehungsweise die Ergebnisinstanz. Beim zweiten Ausführen von ChaTEAU wird als Eingabe die Inverse Anfrage genommen und als Ergebnis erhält man dann die minimale Teildatenbank. Außerdem werden mithilfe des Provenance-Typs und der SQL-Anfrage Provenance-Berechnungen durchgeführt, dessen Ergebnisse dann mit der minimalen Teildatenbank kombiniert werden. Diese wird dann in der von uns entwickelten Benutzeroberfläche von ProSA ausgegeben

Nutzung von ChaTEAU für das Answering-Queries-using-Views-Problem (AQuV)

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Ziel, Anfragen auf Datenbanken nur über Sichten zu beantworten. Das Finden von äquivalenten Anfragen auf Sichten ist nicht von einfacher Natur. Es gibt eine handvoll Algorithmen, mit denen diese Anfragen umgeschrieben werden können. Ein Verfahren ist der CHASE&BACKCHASE. Diese Arbeit beschäftigt sich mit diesem Verfahren und seinen Optimierungen. Das Ziel dieser Arbeit ist es, den CHASE&BACKCHASE und den Provenance-Directed CHASE&BACKCHASE in ChaTEAU zu implementieren. Das Hauptaugenmerk liegt hierbei auf der provenance-basierten Variante

Provenance Management unter Verwendung von Schemaabbildungen mit Annotationen

Ziel des Promotionsprojekts ProSA (Provenance Management using Schema Mappings with Annotations) ist die Anwendung und Verallgemeinerung von Techniken des Provenance-Managements im Bereich des Forschungsdatenmanagements unter Verwendung des mit zusätzlichen Provenance-Informationen erweiterten Chase&Backchase.The goal of the PhD project ProSA (Provenance Management using Schema Mappings with Annotations) is to apply and generalize provenance management techniques in the field of research data management using Chase&Backchase enhanced with additional provenance