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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Van Bao Tran Le (The Victoria University of Wellington) Sebastian Link (The University of Auckland) Mozhgan Memari (The University of Auckland)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Computing Science and Engineering Journal of Computing Science and Engineering Vol.6 No.3
발행연도
2012.9
수록면
193 - 206 (14page)

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Keys play a fundamental role in all data models. They allow database systems to uniquely identify data items, and therefore, promote efficient data processing in many applications. Due to this, support is required to discover keys. These include keys that are semantically meaningful for the application domain, or are satisfied by a given database. We study the discovery of keys from SQL tables. We investigate the structural and computational properties of Armstrong tables for sets of SQL keys. Inspections of Armstrong tables enable data engineers to consolidate their understanding of semantically meaningful keys, and to communicate this understanding to other stake-holders. The stake-holders may want to make changes to the tables or provide entirely different tables to communicate their views to the data engineers. For such a purpose, we propose data mining algorithms that discover keys from a given SQL table. We combine the key mining algorithms with Armstrong table computations to generate informative Armstrong tables, that is, key-preserving semantic samples of existing SQL tables. Finally, we define formal measures to assess the distance between sets of SQL keys. The measures can be applied to validate the usefulness of Armstrong tables, and to automate the marking and feedback of non-multiple choice questions in database courses.
#Algorithm #Complexity #Armstrong database #Key #Soundness #Completeness #Mining #SQL

목차

Abstract
Ⅰ. INTRODUCTION
Ⅱ. RELATED WORK
Ⅲ. THE SQL TABLE MODEL
Ⅳ. SCHEMA-DRIVEN SQL KEY DISCOVERY
Ⅴ. DATA-DRIVEN SQL KEY DISCOVERY
Ⅵ. INFORMATIVE ARMSTRONG TABLES
Ⅶ. EMPIRICAL MEASURES OF USEFULNESS
Ⅷ. CONCLUSION AND FUTURE WORK
ACKNOWLEDGMENTS
REFERENCES

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