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

Umsetzung von Provenance-Anfragen in Big-Data-Analytics-Umgebungen

Ziel der Arbeit ist die Adaption von Techniken der Provenance-Anfragen why, where und how in Umgebungen, die statt einfacher Anfragen wie Selektion, Projektion und Verbund auch OLAP-Operationen und weitere Machine-Learning-Algorithmen benutzen. Die ausschließlich extensionalen Provenance-Antworten werden dabei durch Provenance-Polynome sowie (minimalen) Zeugenbasen gegeben. Die Erweiterung des CHASE-Algorithmus für Datenbanken um eine BACKCHASE-Phase zur Provenance-Antwort-Bewertung ermöglicht so die Bestimmung des CHASE-Inversentyps (exakt/relaxt/ergebnisäquivalent) einer gegebenen Anfrage

Rewriting Complex Queries from Cloud to Fog under Capability Constraints to Protect the Users' Privacy

In this paper we show how existing query rewriting and query containment techniques can be used to achieve an efficient and privacy-aware processing of queries. To achieve this, the whole network structure, from data producing sensors up to cloud computers, is utilized to create a database machine consisting of billions of devices from the Internet of Things. Based on previous research in the field of database theory, especially query rewriting, we present a concept to split a query into fragment and remainder queries. Fragment queries can operate on resource limited devices to filter and preaggregate data. Remainder queries take these data and execute the last, complex part of the original queries on more powerful devices. As a result, less data is processed and forwarded in the network and the privacy principle of data minimization is accomplished

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

CHASE und BACKCHASE: Entwicklung eines Universal-Werkzeugs für eine Basistechnik der Datenbankforschung

Der CHASE-Algorithmus ist ein seit vielen Jahren in der Datenbanktheorie eingesetztes Verfahren, welches mitunter in den Bereichen der semantischen Optimierung von Anfragen, Reformulierung von An- fragen auf Sichten, Datenintegration, konzeptionellen Datenbankentwurf und Provenance-Management eingesetzt wird. Während es viele Tools gibt, die den CHASE in jeweils einem der genannten Bereiche umsetzen, existiert bislang keines, das den CHASE auf mehrere Bereiche anwendbar macht. Diese Ar- beit stellt das Gerüst eines solchen Tools vor, das die Theorie des CHASE nahezu eins-zu-eins umsetzt und diese einfach anwendbar macht. Es kann den Standard-CHASE auf eine Datenbankinstanz mit In- tegritätsbedingungen anwenden und daraus eine Instanz erstellen, die die Integritätsbedingungen erfüllt. Ausgehend davon kann das Tool als Grundlage für die Anwendung des CHASE auf die verschiedenen Szenarien dienen

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

Rewriting Complex Queries from Cloud to Fog under Capability Constraints to Protect the Users' Privacy

In this paper we show how existing query rewriting and query containment techniques can be used to achieve an efficient and privacy-aware processing of queries. To achieve this, the whole network structure, from data producing sensors up to cloud computers, is utilized to create a database machine consisting of billions of devices from the Internet of Things. Based on previous research in the field of database theory, especially query rewriting, we present a concept to split a query into fragment and remainder queries. Fragment queries can operate on resource limited devices to filter and preaggregate data. Remainder queries take these data and execute the last, complex part of the original queries on more powerful devices. As a result, less data is processed and forwarded in the network and the privacy principle of data minimization is accomplished