Pular para o conteúdo principal

ER2020 - Others interesting articles about Data Modeling Databases

 

Diagram depicting the key differences between SQL Database and NoSQL Databases.
https://www.scylladb.com/resources/nosql-vs-sql/

A Workload-driven Document Database Schema Recommender (DBSR)

  • https://youtu.be/APVlxebtmLI

Aggregate oriented modeling

Input: ER Model, Read Workload (JOIN), Configurations 

First step: create a Normalize document structure and analyze the JOIN steps

Refinements of query plans removing JOINS and embeddings documents, merging document structures based on entities relationships, in order to reduce Read Operations costs

Outuput: Doument collections, query plans (with indexes) and utility matrix of recommendations

An Empirical Study on the Design and Evolution of NoSQL Database Schemas

  • https://youtu.be/Mz7P6pp5TvY

 Lack of empirical study in NoSQL

10 selected projects from GitHub: denormalized is commom but it isn't a rule, NoSQL takes longer to stabilize compared to SQL (in general), change the type of the attribute is more frequent than other schemas changes


Neo4j Keys

  • https://youtu.be/qQQ9DuBPIrU

 
Neo4J key = label + property attributes
Complete: all node have
Uniqueness: there is no two or more nodes with the value
Neo4J don't support multi-label key
 

Discovering Data Models from Event Logs

  •  https://youtu.be/J2nxUxE-r_I
 
Process Model and Data Model
Step 1 => Input: Event Log     Output:A2A Diagram = Activities x Attributes relationship
Four rule to separate A2A
 
 
 
 

Comentários

  1. Veronica dos Santos28 de abril de 2021 às 22:03

    Esse que usou o GitHub é bem interessante pq partiu de projetos de aplicações e conseguiu identificar um padrão de comportamento para NoSQL

    ResponderExcluir

Postar um comentário

Sinta-se a vontade para comentar. Críticas construtivas são sempre bem vindas.

Postagens mais visitadas deste blog

Connected Papers: Uma abordagem alternativa para revisão da literatura

Durante um projeto de pesquisa podemos encontrar um artigo que nos identificamos em termos de problema de pesquisa e também de solução. Então surge a vontade de saber como essa área de pesquisa se desenvolveu até chegar a esse ponto ou quais desdobramentos ocorreram a partir dessa solução proposta para identificar o estado da arte nesse tema. Podemos seguir duas abordagens:  realizar uma revisão sistemática usando palavras chaves que melhor caracterizam o tema em bibliotecas digitais de referência para encontrar artigos relacionados ou realizar snowballing ancorado nesse artigo que identificamos previamente, explorando os artigos citados (backward) ou os artigos que o citam (forward)  Mas a ferramenta Connected Papers propõe uma abordagem alternativa para essa busca. O problema inicial é dado um artigo de interesse, precisamos encontrar outros artigos relacionados de "certa forma". Find different methods and approaches to the same subject Track down the state of the art rese...
3 comentários
Leia mais

Aula 12: WordNet | Introdução à Linguagem de Programação Python *** com NLTK

 Fonte -> https://youtu.be/0OCq31jQ9E4 A WordNet do Brasil -> http://www.nilc.icmc.usp.br/wordnetbr/ NLTK  synsets = dada uma palavra acha todos os significados, pode informar a língua e a classe gramatical da palavra (substantivo, verbo, advérbio) from nltk.corpus import wordnet as wn wordnet.synset(xxxxxx).definition() = descrição do significado É possível extrair hipernimia, hiponimia, antonimos e os lemas (diferentes palavras/expressões com o mesmo significado) formando uma REDE LEXICAL. Com isso é possível calcular a distância entre 2 synset dentro do grafo.  Veja trecho de código abaixo: texto = 'útil' print('NOUN:', wordnet.synsets(texto, lang='por', pos=wordnet.NOUN)) texto = 'útil' print('ADJ:', wordnet.synsets(texto, lang='por', pos=wordnet.ADJ)) print(wordnet.synset('handy.s.01').definition()) texto = 'computador' for synset in wn.synsets(texto, lang='por', pos=wn.NOUN):     print('DEF:',s...
2 comentários
Leia mais

Festival do Conhecimento - UFRJ - Ciência das Redes x Teoria dos Grafos: Uma Nova Esperança

Data 24/07 - 17h Ciência das Redes x Teoria dos Grafos: Uma Nova Esperança Link https://youtu.be/3I8_vHKt9T8 Professores Daniel Ratton Figueiredo , Fábio Botler (COPPE / PESC) Teoria de Grafos (TG) e Problemas Combinatórios A TG começou com jogos e passatempos como um ferramental matemático fazem 200 anos (século XVIII). Em 1878 o termo grafo foi citado pela primeira vez em um artigo da Nature sobre um estudo da área de química (detecção de isômeros de cadeias de carbono, ou seja, identificar se dois grafos são isomorfos) Grafo é uma abstração (modelagem) para muitas aplicações, tem estreita relação com teoria da computação e é um estudo de combinatória com estrutura. São problemas em sua maioria NP-Difíceis para tratar questões como Decomposição de grafos (identificar estruturas indivisíveis), Circuitos Hamiltonianos* (caixeiro viajante) e Coloração de Grafos. * Um caminho hamiltoniano é um caminho que permite passar por todos os vértices de um grafo G, não repetindo ne...
1 comentário
Leia mais