Optimalizace dotazování nad multi-modelovými daty
| Název práce v češtině: | Optimalizace dotazování nad multi-modelovými daty |
|---|---|
| Název v anglickém jazyce: | Optimization of Querying of Multi-Model Data |
| Klíčová slova: | multi-model databáze|dotazování|plán dotazu |
| Klíčová slova anglicky: | multi-model databases|querying|query plan |
| Akademický rok vypsání: | 2024/2025 |
| Typ práce: | diplomová práce |
| Jazyk práce: | |
| Ústav: | Katedra softwarového inženýrství (32-KSI) |
| Vedoucí / školitel: | doc. RNDr. Irena Holubová, Ph.D. |
| Řešitel: |
| Zásady pro vypracování |
| Most of the popular database systems can now be denoted as multi-model. However, no standard multi-model query language exists currently - each system supports its proprietary system-specific approach. There is only a single proposal of a universal multi-model query language called MMQL and a respective prototype implementation. However, the problem of efficient evaluation of such queries is still open.
The thesis aims to optimize the evaluation of MMQL queries. The author will analyse suitable approaches from the single-model query evaluation world, namely statistics about the stored data and query plans, together with particular query plans from the underlying single-model databases, and utilise them to optimise cross-model querying using MMQL. The result will encompass experimental analysis of the solution. |
| Seznam odborné literatury |
| Koupil, P. - Crha, D. - Holubova, I.: MM-quecat: A Tool for Unified Querying of Multi-Model Data. EDBT '23: Proceedings of the 26th International Conference on Extending Database Technology, pages 831 - 834, Ioannina, Greece 2023. OpenProceedings.org, 2023. ISBN 978-3-89318-092-9.
Guo, Q., Zhang, C., Zhang, S. et al. Multi-model query languages: taming the variety of big data. Distrib Parallel Databases (2023). https://doi.org/10.1007/s10619-023-07433-1 Koupil, P. - Holubova, I..: A Unified Representation and Transformation of Multi-Model Data Using Category Theory. Journal of Big Data, volume 9, number 1. Springer Open, May 2022. ISSN 2196-1115. Lu, J. - Holubova, I.: Multi-Model Databases: A New Journey to Handle the Variety of Data. ACM Computing Surveys, volume 52, issue 3, article no. 55. ACM Press 2019. ISSN 0360-0300. https://www.cs.helsinki.fi/u/jilu/documents/Multi_model_Databases__A__New_Journey_to_Handle_the_Variety_of_DataFinal.pdf |
| Předběžná náplň práce |
| V diplomové práci Daniela Crhy (https://www.ksi.mff.cuni.cz/~koupil/mm-quecat/index.html) byl navržen unifikovaný dotazovací jazyk nad multi-modelovými daty, nazvaný MMQL, založený na syntaxi jazyka SPARQL. Současně bylo implementováno vyhodnocování MMQL dotazů. Nicméně implementaci vyhodnocování těchto dotazů je možné optimalizovat s využitím statistik o uložených datech a zejména informací z plánů dotazů, které poskytují jednotlivé databázové systémy. Cílem práce je prozkoumat informace z plánů dotazů vybraných databázových systémů s různými modely (např. MongoDB, PostgreSQL, Cassandra a neo4j) a tyto využít pro optimalizaci vyhodnocování cross-model dotazů v MMQL. |