[pt] INFERÊNCIA DE TUNING ATRAVÉS DA ONDBTUNING
[pt] OnDBTuning é uma ontologia de tuning (semi-automático) de banco de dados relacional. Ontologias são artefatos que representam o conhecimento de um domínio específico e podem ser usadas para se inferir conhecimentos. No entanto, em geral, a maioria das aplicações envolve apenas uma descrição for...
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2022 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:MAXWELL.puc-rio.br:58605 |
| Acceso en línea: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=58605&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=58605&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.58605 |
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[pt] INFERÊNCIA DE TUNING ATRAVÉS DA ONDBTUNING [en] TUNING INFERENCE THROUGH ONDBTUNING [pt] ONTOLOGIA[pt] SPIN[pt] SPARQL[pt] SINTONIA FINA[en] ONTOLOGY[en] SPIN[en] SPARQL[en] TUNING[pt] OnDBTuning é uma ontologia de tuning (semi-automático) de banco de dados relacional. Ontologias são artefatos que representam o conhecimento de um domínio específico e podem ser usadas para se inferir conhecimentos. No entanto, em geral, a maioria das aplicações envolve apenas uma descrição formal e estática de conceitos. Além disso, como tuning de banco de dados envolve muitas regras baseadas na experiência e em algoritmos de caixa preta, torna-se um desafio descrever esse processo de inferência. Esse trabalho de pesquisa apresenta primeiramente a solução OnDBTuning que é uma ontologia no domínio de tuning. Em seguida, ele propõe uma implementação de regras em SPARQL Inferencing Notation (SPIN) na OnDBTuning. Por fim, mostra uma avaliação prática da solução para recomendação de índices e visões materializadas.[en] OnDBTuning is a relational database (semi-automatic) tuning ontology. Ontologies are artifacts that represent specific domain knowledge and can be used to infer knowledge. However, in general, most applications include only a formal and static description of concepts. Moreover, as database tuning involves many rules-of-thumb and black-box algorithms, it becomes challenging to describe these inference procedures. This research work first presents the OnDBTuning ontology solution focusing on the inference of tuning actions. Next, it proposes an implementation of the OnDBtuning rules using SPARQL Inferencing Notation (SPIN). Finally, it shows a practical evaluation of our solution concerning index and materialized views recommendations.MAXWELLSERGIO LIFSCHITZSERGIO LIFSCHITZ2022-04-11info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesishttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=58605&idi=1https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=58605&idi=2http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.58605porreponame:Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)instname:Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)instacron:PUC_RIOinfo:eu-repo/semantics/openAccessLUCIANA DE SA SILVA PERCILIANO2022-08-15T00:00:00Zoai:MAXWELL.puc-rio.br:58605Repositório InstitucionalPRIhttps://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/ibict.phpopendoar:5342022-08-15T00:00Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO)false |
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