- 2009
- Associated Workshops and Doctoral consortium of the 13th European Caonference .... Revised Selected Papers
- Janis Grundspenkis etc. (Eds)
- {lit+ textvar Lit.Lit$:LNCS is undefined or empty} 5968
Vitaly Zabiniako. Using Force-Based Graph Lanyout for Clustering or Relational Data
- Force-based graph layout betrachtet Arcs zwischen Nodes als Federn und versucht die potentielle Energie zu minimieren. ==> Knoten mit vielen Verbinden rücken zusammen
- um Clustering zu erhalten, muss man dann die Fläche noch geeignet partitionieren ==> z.B. zuerst in ein Quadratraster aufteilen und dann stark verbundene Quadrate mergen
- Die Struktur einer relationalen DB, wird mit Tabellen als Knoten, und RI-Constraints als Kanten dargestellt
George Papastefanatos, etc. Rule-Based Management of Schema Changes at ETL Sources
Datawarehouse und ETL-Prozesse werden als Graph dargestellt:
- Eine Relation ist ein Knoten, mit Pfeilen zu Attribut(Knoten)
- Constraint Nodes: primaryKey, not null usw. mit Pfeilen von den entsprechende Attributen
- QueryNode mit AttributeNodes die dem Schema des Queries entsprechen, analog für Aggregationen, Schachtelungen usw..
- Views als Queries
- Jede ETL Aktivität wird als Sequenz von SQLViews
Schema Evolution (z.B. neues Attribute), im Graphen kann der Impact nachverfolgt werden. Der Graf wird mit Regeln - genannt policies - wie auf eine Aenderung reagiert werden soll und wie sie weiter durch den Grafen propagiert werden soll.
Tool dafür: Hecataeus. benutzt einen EvolutionsGrafen.