Thesis (Selection of subject)Thesis (Selection of subject)(version: 368)
Thesis details
   Login via CAS
Schema Inference for Multi-model Data
Thesis title in Czech: Odvozování schématu multi-model dat
Thesis title in English: Schema Inference for Multi-model Data
Key words: Multi-model|Odvozování schématu|NoSQL databáze
English key words: Multi-model|Schema inference|NoSQL databases
Academic year of topic announcement: 2021/2022
Thesis type: diploma thesis
Thesis language: angličtina
Department: Department of Software Engineering (32-KSI)
Supervisor: doc. RNDr. Irena Holubová, Ph.D.
Author: hidden - assigned and confirmed by the Study Dept.
Date of registration: 16.10.2021
Date of assignment: 17.10.2021
Confirmed by Study dept. on: 29.03.2022
Date and time of defence: 07.06.2022 09:00
Date of electronic submission:05.05.2022
Date of submission of printed version:16.05.2022
Date of proceeded defence: 07.06.2022
Opponents: RNDr. Michal Kopecký, Ph.D.
 
 
 
Advisors: Ing. Pavel Koupil, Ph.D.
Guidelines
Drtivá většina existujících databázových systému je dnes výrobci označována jako multi-model, tedy podporující více než jeden logický model (např. relační a grafový apod.). Mezi podporovanými modely pak existují vztahy, které umožňují dotazování napříč modely. Stejně jako v single-model systémech (například relačních nebo XML) je jedním z problémů odvození neexistujícího schématu pro daná data. V tomto případě je situace komplikována různými přístupy k existenci schématu pro různé modely i databázové systémy (existují schema-full, schema-less i schema-mixed varianty). Autor práce se seznámí a krátce popíše single-model přístupy a navrhne jejich vhodné rozšíření/kombinaci pro multi-model data (zvolenou podmnožinu vzájemně propojených modelů). Součástí práce bude implementace navrženého návrhu ověřující jeho vlastnosti.
References
Baazizi, M. - Ben Lahmar, H. - Colazzo, D. - Ghelli, G. - Sartiani, C.: Schema Inference for Massive JSON Datasets. Extending Database Technology (EDBT), Mar 2017, Venise, Italy. https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-01491765

Čontoš, P. - Svoboda, M.: JSON Schema Inference Approaches. CoMoNoS@ER '20. Springer 2020.

Mlynkova, I. - Necasky, M.: Heuristic Methods for Inference of XML Schemas: Lessons Learned and Open Issues. Informatica, volume 24, issue 4, pages 577 - 602. IOS Press, 2013. ISSN 0868-4952.

Klempa, M. - Kozak, M. - Mikula, M. - Smetana, R. - Starka, J. - Svirec, M. - Vitasek, M. - Necasky, M. - Holubova (Mlynkova), I.: jInfer: A Framework for XML Schema Inference. The Computer Journal, volume 11, issue 2, pages 134 - 156. Oxford University Press, 2015. ISSN 0010-4620.

Graph Modeling Guidelines: https://neo4j.com/developer/guide-data-modeling/

Neunhöffer, M.: Data Modeling with Multi-model Databases https://www.oreilly.com/ideas/data-modeling-with-multi-model-databases

https://db-engines.com/en/ranking
 
Charles University | Information system of Charles University | http://www.cuni.cz/UKEN-329.html