TEMPOS: A Platform for Developing Temporal Applications on Top of Object DBMS

This paper presents TEMPOS: a set of models and languages supporting the manipulation of temporal data on top of object DBMS. The proposed models exploit object-oriented technology to meet some important, yet traditionally neglected design criteria related to legacy code migration and representation independence. Two complementary ways for accessing temporal data are offered: a query language and a visual browser. The query language, namely TempOQL, is an extension of OQL supporting the manipulation of histories regardless of their representations, through fully composable functional operators. The visual browser offers operators that facilitate several time-related interactive navigation tasks, such as studying a snapshot of a collection of objects at a given instant, or detecting and examining changes within temporal attributes and relationships. TEMPOS models and languages have been formalized both at the syntactical and the semantical level and have been implemented on top of an object DBMS. The suitability of the proposals with regard to applications' requirements has been validated through concrete case studies

Visually querying object-oriented databases

Bibliography: pages 141-145.As database requirements increase, the ability to construct database queries efficiently becomes more important. The traditional means of querying a database is to write a textual query, such as writing in SQL to query a relational database. Visual query languages are an alternative means of querying a database; a visual query language can embody powerful query abstraction and user feedback techniques, thereby making them potentially easier to use. In this thesis, we develop a visual query system for ODMG-compliant object-oriented databases, called QUIVER. QUIVER has a comprehensive expressive power; apart from supporting data types such as sets, bags, arrays, lists, tuples, objects and relationships, it supports aggregate functions, methods and sub-queries. The language is also consistent, as constructs with similar functionality have similar visual representations. QUIVER uses the DOT layout engine to automatically layout a query; QUIVER queries are easily constructed, as the system does not constrain the spatial arrangement of query items. QUIVER also supports a query library, allowing queries to be saved, retrieved and shared among users. A substantial part of the design has been implemented using the ODMG-compliant database system O₂, and the usability of the interface as well as the query language itself is presented. Visual queries are translated to OQL, the standard query language proposed by the ODMG, and query answers are presented using O₂ Look. During the course of our investigation, we conducted a user evaluation to compare QUIVER and OQL. The results were extremely encouraging in favour of QUIVER

Visuelle Suchanfragen auf graphbasierten Datenstrukturen

Die Menge an verfügbaren Daten nimmt stetig zu. Durch standardisierte Datenformate wird die Verknüpfung verschiedener Datenquellen und dadurch auch die Zusammenführung unterschiedlicher Datenelemente je nach Anwendungszweck ermöglicht. Dies führt wiederum zu noch umfassenderen Datenbeständen, in denen die eigentlich gewünschten Informationen teilweise nur schwer gefunden werden können. Handelt es sich bei den Daten um unstrukturierte oder gleichförmige Informationen, so beschränken sich Suchmöglichkeiten auf die Suche nach Übereinstimmungen von Mustern mit Datenelementen oder Teilen davon - beispielsweise Zeichenketten oder regulären Ausdrücken, die mit Teilen von textuellen Datenelementen übereinstimmen. In zunehmendem Maß stehen jedoch auch strukturierte Daten zur Verfügung. Bei diesen wird entweder von Anfang an zwischen unterschiedlichen Facetten pro Datenelement unterschieden, oder es wurden ursprünglich unstrukturierte Daten entsprechend angereichert. Da die einzelnen Facetten auch Verknüpfungen zu anderen Datenelementen darstellen können, entstehen hierbei Graphstrukturen, welche sich für Ansätze der facettierten Suche eignen. Eine Interoperabilität zwischen Datenquellen wird hier unter anderem über die Konzepte und Techniken des Semantic Web erreicht. Zahlreiche Arbeiten haben sich mit der Darstellung der gesamten Datenmengen als Übersicht oder von festgelegten Ausschnitten der Datenmengen im Detail auseinandergesetzt. Jedoch ist das Auffinden bestimmter Daten nach wie vor ein Problem. Die Schwierigkeit liegt dabei darin, die Suchkriterien präzise auszudrücken. Da sich zwischen den einzelnen Kriterien komplexe Zusammenhänge ergeben können, bietet sich auch hier genau wie bei der Übersicht der Datenmengen eine visuelle Darstellung an. Eine Besonderheit dieses Einsatzszenarios für Visualisierungen besteht darin, dass nicht zwangsläufig Daten vorliegen. Statt dessen muss die Visualisierung auch ohne verfügbare Daten die konzeptuelle Idee einer Suchanfrage ausdrücken. Frühere Arbeiten zu diesem Problem befassen sich mit der visuellen Repräsentation von Suchanfragen und Filterausdrücken in Bezug auf relationale Datenbanken und Objektdatenbanken. Viele neuere Arbeiten gehen vermehrt auch auf den Kontext des Semantic Webs ein. Einige dieser Konzepte sind jedoch nicht auf abstrakte Weise klar definiert. Bei komplexeren Anfragen treten zum Teil auch Skalierungsprobleme auf. Zudem wurde bisher kaum betrachtet, wie sich unterschiedliche Konzepte miteinander in Verbindung bringen lassen, um die Vorteile aus unterschiedlichen Anfragevisualisierungen nutzen zu können. Diese Dissertation adressiert die beschriebenen Probleme und stellt sechs Konzepte für die visuelle Darstellung von Suchanfragen vor. Es wird sowohl auf Visualisierungen für allgemeine Einsatzzwecke - also für die Filterung beliebiger strukturierter Informationen -, als auch für spezielle Domänen oder Arten von Informationen eingegangen. Bestehende Ansätze wurden teilweise auf die Gegebenheiten graphbasierter Datenstrukturen angepasst. Ebenso werden neue Ansätze präsentiert, die gezielt auf diese Art von Datenstrukturen ausgelegt sind. Dazu wird jeweils erörtert, inwiefern sich die Anfragevisualisierungen auch ohne Vorhandensein einer zu filternden Datensammlung einsetzen lassen. Zudem wird erklärt, wie bei Vorhandensein einer solchen eine Vorschau auf die Ergebnisse des Filtervorgangs gewährt werden kann. Abschließend werden Verbindungsmöglichkeiten der unterschiedlichen Visualisierungskonzepte präsentiert. Dieser Verbindungsansatz eignet sich dazu, beliebige Anfragevisualisierungen systematisch miteinander zu kombinieren. Mit dem Verbindungskonzept können Benutzer verschiedene Bestandteile einer Anfrage mittels unterschiedlicher Visualisierungskonzepte ausdrücken, um gleichzeitig von den Stärken unterschiedlicher Anfragevisualisierungen zu profitieren. Auf diese Weise können nun Anfragen visuell definiert und dargestellt werden, die sowohl komplexe Bedingungen als auch komplexe Zusammenhänge zwischen den Bedingungen aufweisen, ohne die visuelle Übersicht über einen dieser Aspekte zu verlieren.The total amount of available data is steadily increasing. Standardized data formats allow for connecting different data sources, which can include merging of different data items depending on the use case. This creates even more comprehensive datasets that render finding a particular piece of information difficult. If the data consist of unstructured of homogenous information, searching can only be done by matching patterns with data items or parts thereof - for instance, character strings or regular expressions that match parts of textual data items. However, the availability of structured data is increasing. This kind of data is either stored as distinct facets of each data item from the outset, or originally unstructured data has been enriched to form a structure. As each facet can indicate a link to another data item, the entire dataset forms a graph that is suitable for faceted search conepts. At this point, some interoperability across data sources can be achieved by employing Semantic Web approaches and techniques. Numerous works have attempted to visualize an overview of the entire dataset, or details of a particular excerpt of the dataset. Finding specific data remains a problem, however, as the precise specification of search criteria is difficult. As these criteria can be connected in complex ways, just like the overview of datasets, this issue lends itself to using visual representations. A special trait of this application of visualization is the possible absence of any data. Instead, the visualization must be capable of conveying the conceptual idea of a search query without displaying any data. Former works related to this problem focused on the visual representation of search queries and filter expressions for relational and object-oriented databases. More recent works increasingly address a Semantic Web context. Various of these concepts, however, lack a clear abstract definition. Also, scalability issues appear in the case of complex queries. Furthermore, little attention was paid to how to connect several concepts in order to combine advantages of different query visualizations. This dissertation considers the described problems and presents six concepts for query visualization. Both generic visualizations - that is, for filtering any kind of structured data - and domain-specific or type-specific visualizations are addressed. In part, existing approaches have been adapted to the particularities of graph-based data structures. Likewise, several new approaches specifically designed for this kind of data are presented. For each of these concepts, the necessity of a dataset is discussed. Moreover, options for providing a preview on query results from such a dataset, if available, are considered. Finally, ways for connecting the query visualization concepts are presented. This connection approach is suitable for systematically linking together arbitrary query visualizations. By means of the connection approach, users can express different parts of a query using different visualization concepts, in order to benefit from the advantages of several query visualizations at a time. Like this, queries that include complex criteria as well as complex relations between criteria can now be defined and displayed visually without losing the visual overview of any of these aspects