Információ integráció (Datalog, Veder algoritmus, GAV példa) 6. Előadás

Hasonló dokumentumok
Információ integráció (GAV példa) 6. Előadás. Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

TSIMMIS egy lekérdezés centrikus megközelítés. TSIMMIS célok, technikák, megoldások TSIMMIS korlátai További lehetségek

Mediátor. Forrás leírás. Forrás fúzionálás/ Lekérdezés tervezés. Monitor. Végrehajtás. Válasz. Szolgáltatások. Web lapok. Strukturált adatok

Micskei Zoltán Strausz György. Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék.

Mediátor. Forrás leírás. Forrás fúzionálás/ Lekérdezés tervezés. Monitor. Végrehajtás. Válasz. Szolgáltatások. Web lapok. Strukturált adatok

Tudásalapú információ integráció

Információ integráció (Szemantikus Web megközelítés a másik irányból) 5. Előadás

SZEMANTIKUS WEB. Integrációs és ellenőrzési technikák VIMIAC04, tavasz

Név: Neptun kód: május 23. Komplex MI alkalmazások vizsga Rendelkezésre álló idő: 75 perc 1. Vizsgálja meg a következő RDF leírást:

Információ integráció Szemantikus Web megközelítés Alkalmazások

1. Melyik szabvány foglalkozik dokumentumok tulajdonságainak megfogalmazásával? a. RDFS b. FOAF c. Dublin Core d. DBPedia

Név: Neptun kód: április

Adatbázis, adatbázis-kezelő

ADATBÁZIS-KEZELÉS - BEVEZETŐ - Tarcsi Ádám, ade@inf.elte.hu

Szemantikus Web Semantic Web A szemantikus web alkalmas megközelítés, illetve megfelel nyelvekkel, eszközökkel támogatja az intelligens információs

Adatbázis kezelés Delphiben. SQL lekérdezések

Adatbázisok-1 előadás Előadó: dr. Hajas Csilla

Szemantikus Web Semantic Web A szemantikus web alkalmas megközelítés, illetve megfelel nyelvekkel, eszközökkel támogatja az intelligens információs

Modell alapú tesztelés mobil környezetben

Az adatbázisrendszerek világa

Adatbázisok MSc. 12. téma. Ontológia és SPARQL

Adattárház kialakítása a Szövetkezet Integrációban, UML eszközökkel. Németh Rajmund Vezető BI Szakértő március 28.

Adatbázis rendszerek 7. előadás State of the art

SZEMANTIKUS WEB. Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

modell, amiben csak bináris sok-egy kapcsolatok (link, memberowner,

ÜZLETI I TELLIGE CIA - VIZUALIZÁCIÓ

XML alapú adatbázis-kezelés. (Katona Endre diái alapján)

Programozás. Adatbázis-kezelés (alapok) Fodor Attila

Adatok szűrése, rendezése

Név: Neptun kód: május 26., VIMIAC04 Integrációs és ellenőrzési technikák vizsga Rendelkezésre álló idő: 90 perc

S01-8 Komponens alapú szoftverfejlesztés 2

Célkitűzések Az Oracle10 g felépítésének, használatának alapszíntű megismerése

BGF. 4. Mi tartozik az adatmodellek szerkezeti elemei

RELÁCIÓS LEKÉRDEZÉSEK OPTIMALIZÁLÁSA. Marton József november BME TMIT

Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem

A szemantikus világháló oktatása

Adatbázis-lekérdezés. Az SQL nyelv. Makány György

11. előadás Objektumorientált adatbázisok haladóbb ismeretek

Ismeretalapú modellezés XI. Leíró logikák

Adatbázis-kezelő rendszerek. dr. Siki Zoltán

5. Gyakorlat. 5.1 Hálós adatbázis modell műveleti része. NDQL, hálós lekérdező nyelv:

Petőfi Irodalmi Múzeum. megújuló rendszere technológiaváltás

Részletes szoftver tervek ellenőrzése

Multimédiás adatbázisok

Adatbányászat és Perszonalizáció architektúra

ABR ( Adatbázisrendszerek) 2. Előadás : Műveletek a relációs modellben

Tartalomjegyzék. Tartalomjegyzék 1. Az SQL nyelv 1 Az SQL DDL alapjai 2

VII. Keretalapú ismeretábrázolás

Adatbázis rendszerek. dr. Siki Zoltán

Enterprise JavaBeans 1.4 platform (EJB 2.0)

Informatikai alapismeretek Földtudományi BSC számára

Microsoft SQL Server telepítése

Modellező eszközök, kódgenerálás

Magas szintű adatmodellek Egyed/kapcsolat modell I.

Használati alapú és modell alapú tesztelés kombinálása szolgáltatásorientált architektúrák teszteléséhez az ipari gyakorlatban

Adatbázisok. 8. gyakorlat. SQL: CREATE TABLE, aktualizálás (INSERT, UPDATE, DELETE), SELECT október október 26. Adatbázisok 1 / 17

CMDB architektúra megjelenítése SAMU-val Rugalmas megoldás. ITSMF Bekk Nándor Magyar Telekom / IT szolgáltatás menedzsment központ

Tudásalapú információ-kereső rendszerek elemzése és kifejlesztése

Bevezetés: Relációs adatmodell

Lekérdezések optimalizálása

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Informatikai Intézet Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék

Adatmodellezés. 1. Fogalmi modell

Nyilvántartási Rendszer

Testreszabott alkalmazások fejlesztése Notes és Quickr környezetben

Enterprise JavaBeans. Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék Miskolci Egyetem. Az Enterprise JavaBeans

Alkalmazásokban. Dezsényi Csaba Ovitas Magyarország kft.

Interaktív, grafikus környezet. Magasszintû alkalmazási nyelv (KAL) Integrált grafikus interface könyvtár. Intelligens kapcsolat más szoftverekkel

MVC. Model View Controller

Adatbázis-kezelés ODBC driverrel

DCOM Áttekintés. Miskolci Egyetem Általános Informatikai Tanszék. Ficsor Lajos DCOM /1

Modellkiválasztás és struktúrák tanulása

Lekérdezések az SQL SELECT utasítással

KOMPUTER-ALGEBRA RENDSZEREK VERIFIKÁCIÓJA

Oracle adatkezelési megoldások helye az EA világában. Előadó: Tar Zoltán

LOGISZTIKAI ADATBÁZIS RENDSZEREK JOIN, AGGREGÁCIÓ

A relációs algebra egy speciális algebra, amely néhány egyszerű, de hathatós. operandusok. Egy reláció megadható a nevével vagy közvetlenül, sorainak

Adatbázisok elleni fenyegetések rendszerezése. Fleiner Rita BMF/NIK Robothadviselés 2009

Az Oracle Fusion szakértői szemmel

Viczián István IP Systems JUM XIX szeptember 18.

A relációs adatmodell

Szolgáltatásintegráció (VIMIM234) tárgy bevezető

Bevezetés: az SQL-be

Szemantikus világháló a BME-n

Adatbázis-kezelés alapok Adatbázisok című tárgyhoz, ismétlés kapcsán

Adatbázismodellek. 1. ábra Hierarchikus modell

Programozás. Bevezetés. Fodor Attila. Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék

Tartalom DCOM. Történeti áttekintés. Történeti áttekintés. Történeti áttekintés. Történeti áttekintés

Gráfok mindenhol. x $ SZENDI-VARGA JÁNOS IOT SOCIAL NETWORKS FRAUD DETECTION MASTER DATA MANAGEMENT RECOMMENDATION ENGINES. Internet of Things

Az adatok a vállalat kulcsfontosságú erőforrásai. Az információs rendszer adatai kezelésének két alapvető változata:

Rostás Sándor szds. MH GEOSZ Műszaki és információs osztály térképész főtiszt (ov. h.)

S0-02 Típusmodellek (Programozás elmélet)

SZEMANTIKUS WEB. Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Önálló labor feladatkiírásaim tavasz

Oracle SQL Developer Data Modeler és a DW adatmodellezés. Gollnhofer Gábor Meta Consulting Kft.

MDAC - Microsoft Data Access Components

A szemantikus Web. Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék MŰSZAKI INFORMATIKA Dr.Dudás László 0.

Csima Judit szeptember 6.

Szerializáció. Tóth Zsolt. Miskolci Egyetem. Tóth Zsolt (Miskolci Egyetem) Szerializáció / 22

Szemantikus technológiák területei. Rácz Gábor,

Átírás:

Információ integráció (Datalog, Veder algoritmus, GAV példa) 6. Előadás Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék https://www.mit.bme.hu/oktatas/targyak/vimiac04 1

Szolgáltatáso Felhasználói lekérdezések megfogalmazása a mediált sémán. Adatok tárolva lokális sémában. Forrás leírás Ontológiák, Forrás és szolgáltatás leírások Teszt lekérdezések Weblapok Strukturált adatok A tárolt információ (tartalom) ismerete alapján megfogalmazható a leképezés a sémák között. A mediátor alkalmazza a leképezést a felhasználói kérdés lefordítására a forrás lekérdezésekre. Forrás fúzionálás Lekérdezés tervezés Számos cél együttese, Szolgáltatások kompozíciója, Forrás minőség, átfedés Szenzorok (soros adatok) Információ menedzser Válasz Végrehajtás Kezel: forrás és hálózati kapcsolatokat, futtatási bizonytalanságokat, újratervezést Monitor 2

Source Trust Ontologies; Source/Service Descriptions Probing Queries Services Webpages Structured data Virtuális integrációs séma Adatok a forrásokban maradnak Query Preference/Utility Model Answers Source Fusion/ Query Planning Needs to handle: Multiple objectives, Service composition, Source quality & overlap Executor Needs to handle Source/network Interruptions, Runtime uncertainity, replanning Replanning Requests Source Calls Updating Statistics Monitor Sensors (streaming Data) Lekérdezés végrehajtásakor: Releváns források meghatározása Lekérdezés szétválasztása forrásokra vonatkozó lekérdezésekre. Válaszok begyűjtése a forrásokból, és megfelelő kombinálása a válasz előállításához. Friss adatok A megoldás skálázható Mediátor: wrapper Adat forrás Felhasználói lekérdezés Fordító motor Optimalizáló Végrehajtó gép wrapper Adat forrás Mediált (globális) séma Adatforrás katalógus wrapper Adat forrás Garlic [IBM], Hermes[UMD];Tsimmis, InfoMaster[Stanford]; DISCO[INRIA]; Information Manifold [AT&T]; SIMS/Ariadne[USC];Emerac/Havasu[ASU] 3

Forrás mediátor relációs sémával szembeni elvárások Kifejező erő: hasonló adattartalommal rendelkező források megkülönböztetése, irreleváns források felismerése. Egyszerű bővíthetőség: tegyük könnyűvé források hozzáadását. Fordítás/átalakítás: felhasználói lekérdezés lefordítása forrásokon értelmezett lekérdezésekre hatékonyan és eredményesen. Vesztességmentesség: minden lehetséges adatelérés biztosítása Mediátor: wrapper Adat forrás Felhasználói lekérdezés Fordító motor Optimalizáló Végrehajtó gép wrapper Adat forrás Mediált (globális) séma Adatforrás katalógus wrapper Adat forrás Lekérdezés átalakítás Adott: Egy Q lekérdezés a mediátor sémára vonatkozóan Adat források leírása Létrehozandó: Egy Q lekérdezés az adat forrásokra vonatkozóan, amely: Q csakhelyes válaszokat ad a Q lekérdezéshez és Q minden lehetséges választ megtalál Q-hoz az elérhető forrásokból. 4

Fordítási/átfogalmazási probléma Adott: Egy Q lekérdezés a mediátor sémára vonatkozóan Adat források leírása Létrehozandó: Egy Q lekérdezés az adat forrásokra vonatkozóan, amely: Q csak helyes válaszokat ad aq lekérdezéshez és Q minden lehetséges választ megtalál Q hoz az elérhető forrásokból. Mediátor: Felhasználói lekérdezés Fordító motor Optimalizáló Végrehajtó gép wrapper wrapper Adat Adat forrás forrás Mediált (globális) séma Adatforrás katalógus wrapper Adat forrás 5

Forrás és felhasználói sémák reláció leírásának megközelítései Globális mediált sémák(global as view, GAV): a mediált séma kifejezése a forrásokra vonatkozó nézetek relációjaként Lokális mediált sémák (Local as view, LAV): forrás relációk kifejezése a mediált sémákon értelmezett relációkkal. Módszerek kombinációja? 6

GAV vs. LAV Nem moduláris Források hozzáadása módosítja a meglévő mediált séma definícióját Nehézkes lehet veszteségmentes mediátort készíteni. Lekérdezés átalakítás egyszerű Nézetek kibontását jelenti (polinomiális) Hierarchikus mediátor sémák létrehozása lehetséges Moduláris új forrás hozzáadása egyszerű Igen rugalmas a lekérdező nyelv közvetlenül alkalmazható a források leírására Lekérdezés átalakítás bonyolult Válaszokat a nézeteken keresztül kell előállítani (nem mindig megoldható) Hatékony, ha Kis számú, ritkán változó adatforrás van Feladat teljesen ismert a mediátor tervezésekor (pl. vállalati adatintegráció) Garlic, TSIMMIS, HERMES Hatékony, ha Sok, kevéssé korrelált forrás Források dinamikus hozzáadása és törlése Information Manifold, InfoMaster, Emerac, Havasu 7

Átalakítási algoritmusok Q(.) :- V1() & V2() Veder algoritmus S11 S12 S00 V1 S21 S22 S00 V2 Veder algoritmus Vedrek kombinációjából előállított terv Utána tartalmazási ellenőrzés S11() :- V1() S12 :- V1() S21() :- V2() S22 :- V2() S00() :- V1(), V2() Inverz szabályok Q(.) :- V1() & V2() V1() :- S11() V1() :- S12() V1() :- S00() V2() :- S21() V2() :- S22() V2() :- S00() Inverz szabályok Rész lekérdezések tervezés [Levy] P 1 contains P 2 if P 2 = P 1 [Duschka] 8

Példa integrátor rendszerekre Tsimmis Stanford IBM Manager of Multiple Information Sources Global as View (Gav) Mediátor nézetek a forrás nézetek feletti relációkként definiálva Megközelítés: Rugalmas adatmodell Általános lekérdező nyelv Egyedi eszközök

TSIMMIS Komponensek Adatmodell: OEM (Object Exchange Model) Lekérdező nyelv: LOREL (Lightweight Object REpository Language) Mediátor leírás: MSL (Mediator Specification Language) Wrapper leírás: WSL (Wrapper Specification Language)

TSIMMIS OEM Objektumok alkalmazása: Object Exchange Model A TSIMMIS adatmodellje önleíró (az objektum leíró információkat címkékben (label) helyezi el) Rugalmas Első rendű logikai megközelítés

TSIMMIS Objektum modell Objektum azonosító halmaz vagy string OID: label type value Értelmezhető (felhasználó által) halmaz vagy string

TSIMMIS OEM library set book set author string Aho title string Compilers

TSIMMIS OEM Elsőrendű predikátum logikai átírás lehetséges: 123 author string Aho author( T, Aho ) Objektum azonosító alapján elérhetőek (lekérdezhetőek) az elemek, akár az author vagy az Aho érték.

TSIMMIS LOREL Lekérdező nyelv: Lightweight Object REpository Language Egy OQL lekérdező nyelv OEM adatmodellhez A végfelhasználó elérése a TSIMMIS modellhez és az adatokhoz. Példa: select library.book.title from library where library.book.author = Aho

TSIMMIS LOREL Részleges illeszkedést megengedő szemantika: select R.A from R, S, T where R.A = S.A or R.A = T.A Csak akkor sikertelen (és nem tér vissza értékkel), ha T és S is üres.

TSIMMIS MSL (Mediator Specification Language) Mediátorok deklaratív leírása Objektum orientált, logikai leírás OEM adatmodellre épül

TSIMMIS MSL Lekérdezés library set Mediátor book set Mediátor author string Aho Wrapper Wrapper title string Compilers Adatforrás Adatforrás <booktitle X> :- <library { <book { <title X> <author Aho > } > } > @s1

TSIMMIS Wrapper ek Lekérdezés Wrapper-ek szerepe hasonló, mint az adatbázis meghajtóké A Wrapper-ek logikai leírása MSL nyelven történik Wrapper leírások formája: MSL template // action // Wrapper Mediátor Példa <books X> :- <library { X:<book {<title X> <author $AU>}> }>@s1 // sprintf(lookup-query, find author %s, $AU) // Mediátor Wrapper Adatforrás Adatforrás

Mediátor rendszer specifikálása Kliens Mediátor Mediátor leírás interpreter Mediátor leírás Wrapper Wrapper Wrapper generátor Forrás Forrás Wrapper specifikáció 7

Kihívás: Struktúrálatlan források elemzése Félig struktúrált irreguláris mélyen beágyazott kereszthivatkozások Hiányos séma információ autonóm dinamikus Példák HTML lapok SGML dokumentumok Gén adatbázisok kémiai elemek könyvtári információk 21

Adatreprezentáció TSIMMIS Félig-strukturált adat reprezentáció Mediátor generálás Wrapper generálás Képességeket figyelembe vevő átírás 22

Félig strukturált információk reprezentálása OEM modellel Szemantikus objektum azonosító label <http://www/~doe, faculty, {&f1,&l1,&r1}> <&f1, first_name, John > <&l1, last_name, Doe > <&r1, rank, professor > Értékadás Atomi érték Strukturális objektum azonosító 23

OEM Gráf reprezentáció <http://www/~doe, faculty, {&f1,&l1,&r1}> <&f1, first_name, John > <&l1, last_name, Doe > <&r1, rank, professor > http://www/~doe faculty first_name John last_name Doe rank professor 24

OEM struktúra tetszőleges gráf reprezentációt megenged http://www/~smith faculty name Mary Smith project Air DB paper author name John Doe author name Mary Smith title Thin Air DB http://www/~doe faculty first_name John last_name Doe rank professor 25

Áttekintés Félig-strukturált adat reprezentáció Mediátor generálás Mediátor specifikációs példák Nyelv kifejezőerő Megvalósítás és teljesítmény Wrapper generálás Képességeket figyelembe vevő átírás 26

Információ egyesítés faculty name John Doe rank professor birthday April 1 papers... faculty name John Doe rank professor papers... s1 person name John Doe birthday April 1 s2 27

Mediátor specifikáció példa faculty name John Doe rank professor birthday April 1 papers... <N faculty {<L V>}> :- <faculty {<name N> <L V>}>@s1 <N faculty {<L V>}> :- <person {<name N> <L V>}>@s2 faculty name John Doe rank professor papers... s1 person name John Doe birthday April 1 s2 28

Mediátor specifikáció példa: Szabályok törzsének elemei faculty name John Doe rank professor birthday April 1 papers... <N faculty {<L V>}> :- <faculty {<name N> <L V>}>@s1 <N faculty {<L V>}> :- <person {<name N> <L V>}>@s2 faculty name John Doe rank professor papers... s1 person name John Doe birthday April 1 s2 29

Mediátor specifikáció példa: Szabályok fejének értelmezése John Doe faculty name John Doe rank professor birthday April 1 papers... <N faculty {<L V>}> :- <faculty {<name N> <L V>}>@s1 <N faculty {<L V>}> :- <person {<name N> <L V>}>@s2 faculty name John Doe rank professor papers... s1 person name John Doe birthday April 1 s2 30

Szemantikusan azonosított objektum hozzáadása John Doe faculty name John Doe rank professor birthday April 1 papers... <N faculty {<L V>}> :- <faculty {<name N> <L V>}>@s1 <N faculty {<L V>}> :- <person {<name N> <L V>}>@s2 faculty name John Doe rank professor papers... s1 person name John Doe birthday April 1 s2 31

Irreguláris és hiányzó információ John Doe Mary Smith faculty name Mary Smith project Air DB <N faculty {<L V>}> :- <faculty {<name N> <L V>}>@s1 s1 faculty name John Doe rank professor birthday April 1 papers faculty name John Doe s2 rank professor person papers name John Doe faculty birthday April 1 name Mary Smith project Air DB 21

A második szabály további elemet rendel a nézet objektumaihoz John Doe faculty name John Doe rank professor birthday April 1 papers... <N faculty {<L V>}> :- <faculty {<name N> <L V>}>@s1 <N faculty {<L V>}> :- <person {<name N> <L V>}>@s2 faculty name John Doe rank professor papers... s1 person name John Doe birthday April 1 s2 22

A nyelv kifejezőereje MSL nyelvvel megoldott problémák Irregularitások Hiányos struktúra információk Kereszthivatkozások kezelése Inkonzisztens és redundáns adat Tetszőleges illeszkedési kritérium 23

Mediátor leírás interpreter arhitektúra Eredmény Lekérdezés Lekérdezés átírás Logikai adatillesztés Költség alapú optimalizácó Mediátor leírás Lekérdezési terv Adatfeldolgozó gép Eredmények Lekérdezések a wrapperek felé 24

Lekérdezés átírás <N faculty {<salary S>}> :- :- <faculty {<name N> <salary S>}>@s1 <N faculty {<rankr>}> :- <person {<name N> <rank R>}>@s2 <well-paid {<name N> <salary X>}> :- <N faculty {<salary X> <rank assistant>}> AND X>65000 36

Lekérdezés átírás: feltételek átadása a források fele <N faculty {<salary S>}> :- :- <faculty {<name N> <salary S>}>@s1 <N faculty {<rankr>}> :- <person {<name N> <rank R>}>@s2 <well-paid {<name N> <salary X>}> :- <N faculty {<salary X> <rank assistant>}> AND X>65000 logical datamerge program <well-paid {<name N> <salary X>}> :- (<faculty {<name N> <salary X>}> AND X>65000)@s1 AND <person {<name N> <rank assistant>}>@s2 37

Lekötések átadása & Lokális join tervek s1 <salary X> :- <faculty {<name $N> <salary X>}> AND X>65000 s2 Lekötések átadása <name N>:-<person {<rank assistant>}> Lokális Join <a {<s X> <n N>}>:- <faculty {<name N> <salary X>}> AND X>65000 s1 N s2 <name N>:-<person {<rank assistant>}> 38

Lekérdezés dekomponálása ismeretlen eredet figyelembevételével <N faculty {<L V>}> :- <faculty {<name N> <L V>}>@s1 <N faculty {<L V>}> :- <person {<name N> <L V>}>@s2 <X faculty {<S Y>}> :- <X faculty {<birthday 1/20 > <S Y>}> 39

A terv figyelembe vesz minden lehetséges forrást a birthday értékére <N faculty {<L V>}> :- <faculty {<name N> <L V>}>@s1 <N faculty {<L V>}> :- <person {<name N> <L V>}>@s2 <X faculty {<S Y>}> :- <X faculty {<birthday 1/20 > <S Y>}> s1 s2 birthday name name birthday 40

Áttekintés Félig-strukturált adat reprezentáció Mediátor generálás Wrapper generálás Képességeket figyelembe vevő átírás 41

Lekérdezés lefordítás wrapperre Wrapper SELECT * FROM person SELECT * FROM person WHERE name= Smith Lekérdezés fordító Eredmény átalakítás Minden keresése Példány keresése forrás 42

Gyors lekérdezés lefordítás SELECT * FROM person SELECT * FROM person WHERE name= Smith Sablon Interpreter SELECT * FROM person {emit find -all } SELECT * FROM person WHERE name=$n {emit find -n $N } Eredmény lefordító Minden keresése Példány keresése Forrás 43

Lekérdezés halmazok leírása Rekurzív non-terminálisok használata Példa: Munka leírások tartalmaznak w1, w2, stb. elemeket SELECT subset(person)from person WHERE \CJob \CJob : job LIKE $W AND \CJob \CJob : TRUE 44

Forrás képességek figyelembevétele az átírásnál Lekérdezés Mediátor leírás Lekérdezés átírás Költségalapú Tervek optimalizáció Optimalizált terv Logikai adatillesztés Képességalapú átírás Adatillesztő gép Wrapper Támogatott lekérdezések leírása 45

Átalakító megtalálja a támogatott tervek leírását SELECT * FROM A WHERE salary>65000 SELECT * FROM A Támogatott lekérdezések 46

Képesség alapú átírás megtalálja a legpontosabb támogatott tervet SELECT * FROM B WHERE salary>65000 SELECT * FROM B WHERE salary >65000 SELECT * FROM B Támogatott lekérdezések 47

Képesség alapú átírás architektura Lekérdezés Lekérdezés képességek leírása Komponens lekérdezés keresés Komponens (al)lekérdezések Terv összeállítás Tervek(részlegesen optimális) Terv finomítás Algebrailag optimális terv 48

TSIMMIS összefoglalás Infromáció integráció heterogén forrásokra Kihívások és megoldások Félig-struktúrát adatok & hiányzó séma információk Megfelelő lekérdezés definiáló nyelv és lekérdezés lefordítás tervezése Eltérő képességű források kezelése Lekérdezések speciális átalakítása Képesség alapú átírás 49