Universität Rostock, Lehrstuhl Datenbank- und Informationssysteme: Dbis Repository
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Tracing the History of the Baltic Sea Oxygen Level: Evolution and Provenance for Research Data Management
No full textIn order to guarantee the reproducibility of research results, large research communities, conferences and journals increasingly demand the provision of original research data. Since this is often not possible or desired, a certain tact and sensitivity is needed. With our method, combining provenance and evolution, we can identify the source tuples necessary for the reconstruction of a query result also in temporal databases. To avoid dirty data caused by the inverse evolution, we introduced the what-provenance, which remembers the data types of the source relation
Ausblick Auf Einen Erweiterten CHASE-Algorithmus
Full text linkDer 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 eine Reihe von Problemfällen 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
Entwicklung einer autonom fahrenden Sensorplattform auf Basis von Lego EV3 und Microsoft Kinect
Full text linkVergleich paralleler Datenbanksysteme und Big-Data-Umgebungen für Hidden-Markov-Modelle
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The Internet of Things as a Privacy-Aware Database Machine
Full text linkInstead of using a computer cluster with homogeneous nodes and very fast high bandwidth connections, we want to present the vision to use the Internet of Things (IoT) as a database machine. This is among others a key factor for smart (assistive) systems in apartments (AAL, ambient assisted living), offices (AAW, ambient assisted working), Smart Cities as well as factories (IIoT, Industry 4.0). It is important to massively distribute the calculation of analysis results on sensor nodes and other low-resource appliances in the environment, not only for reasons of performance, but also for reasons of privacy and protection of corporate knowledge. Thus, functions crucial for assistive systems, such as situation, activity, and intention recognition, are to be automatically transformed not only in database queries, but also in local nodes of lower performance. From a database-specific perspective, analysis operations on large quantities of distributed sensor data, currently based on classical big-data techniques and executed on large, homogeneously equipped parallel computers have to be automatically transformed to billions of processors with energy and capacity restrictions. In this visionary paper, we will focus on the database-specific perspective and the fundamental research questions in the underlying database theory
Exposé eines Promotionsvorhabens: Konfluenz, Effizenz und Effektivität eines universellen CHASE-Verfahrens
Full text linkIm Promotionsvorhaben sollen verschiedene Techniken des CHASE vereinheitlicht werden, um Fragestellungen der Privacy, Provenance und Anfrageoptimierung mit derselben Grundtechnik lösen zu können. Darüber hinaus soll der CHASE erweitert werden, um effektiv auf praktisch relevante Fragestellungen anwendbar zu sein. Der negative Einfluss dieser Erweiterungen auf Terminierung, Konfluenz und Effizienz des Verfahrens soll hierbei verhindert werden
Schema Evolution and Reproducibility of Long-term Hydrographic Data Sets at the IOW
Full text linkNational and international exploration of the Baltic Sea ecosystem can be traced back to the 19th century. In its quite long history, the Leibniz Institute for Baltic Sea Research Warnemünde (IOW) is the only research institution in Germany that has made interdisciplinary research of the Baltic Sea its central mission. The IOW hosts data from more than 130 years of research work.
Using the example of hydrographic datasets that have been created over a period of about 50 years, this paper examines changes in the data and the associated schemes that have resulted from the continuous development and refinement of measurement methods over time. The paper focuses on the schema development operators: What kind of schema development has taken places over the years, and what are the important basic schema development operators that can be identified? It classifies well-known schema evolution operators which can be expressed as schema mappings, and defines two new operators for merging and splitting attributes, up to now not considered in other research works. These operators have proven to be essential for development of a new universal schema for the central oceanographic database on the IOW – the IOWDB
