Institut für Informatik - Dokumentenserver - Universität Leipzig

unterschiedliche Datenmodelle und Schemata beschrieben werden wie z.B. SQL,
XML, ER, UML oder Ontologien. Eine neue Generation generischer Repositorien
mit mächtigen APIs wird benötigt, welche eine einfache und schnelle Entwicklung
von Metadaten-Applikationen erlauben sollen. Hierzu wurde der Ansatz des "Model
Management" vorgeschlagen, bei dem unterschiedliche Metadaten-Modelle
und Abbildungen (Mappings) zwischen ihnen einheitlich verwaltet und mit mächtigen,
generischen Operationen bearbeitet werden. Von besonderer Wichtigkeit
hierbei sind die Operationen Match, Merge, und Compose.
Die Anwendbarkeit des Modell-Management-Ansatzes wurde bei der Lösung
konkreter Data Warehouse-Aufgaben überprüft. Mit Hilfe der Modelloperatoren
konnten unterschiedliche Lösungsstrategien für typische Mapping-Aufgaben abgeleitet
werden: Integration einer neuen Datenquelle bzw. Hinzufügen eines neuen
Data Marts. Die Lösungen zeigten, dass Mappings effektiv zur Bildung neuer
Mappings wiederverwendet werden können.
Weiterhin wurden bisherige Vorschläge zur Realisierung von Schema Matching
(etwa im Rahmen der Schemaintegration) klassifiziert und auf ihre Tauglichkeit
zur Realisierung einer generischen Match-Operation geprüft. Neben Angaben auf
Schemaebene (Namen, Datentypen, Integritätsbedingungen etc.) sollten auch Informationen
auf Instanzenebene genutzt werden. Weiterhin sollte eine Wiederverwendung
im Rahmen früherer Match-Aufgaben ermittelter Korrespondenzen
angestrebt werden. Für eine generische Match-Implementierung (s. Abbildung)
sollten mehrere Algorithmen ("Matcher") bereitstehen, unter denen anwendungsspezifisch
eine Auswahl getroffen wird.
Tool 1
(Portal schemas)
Global libraries
(dictionaries,
schemas …)
Tool 2
(E-Business schemas)
Schema import/ export
Generic Match
Internal Schema
Representation
Im Data Warehouse-Kontext wurden ferner Ansätze zur Metadaten-Interoperabilität
und -Synchronisation untersucht. Zur Verwaltung von gemeinsam genutzten
Metadaten wurde eine förderierte Architektur vorgeschlagen; zur Replikationskontrolle
für Metadaten ein Publish-Subscribe-Ansatz.
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Tool 3 (Data
Warehousing schemas)
Tool 4
(Database Design)