Given a large set of records in a database and a query record, similarity search aims to find all records sufficiently similar to the query record. To solve this problem, two main aspects need to be considered: First, to perform effective search, the set of relevant records is defined using a similarity measure. Second, an efficient access method is to be found that performs only few database accesses and comparisons using the similarity measure. This thesis solves both aspects with an emphasis on the latter. In the first part of this thesis, a frequency-aware similarity measure is introduced. Compared record pairs are partitioned according to frequencies of attribute values. For each partition, a different similarity measure is created: machine learning techniques combine a set of base similarity measures into an overall similarity measure. After that, a similarity index for string attributes is proposed, the State Set Index (SSI), which is based on a trie (prefix tree) that is interpreted as a nondeterministic finite automaton. For processing range queries, the notion of query plans is introduced in this thesis to describe which similarity indexes to access and which thresholds to apply. The query result should be as complete as possible under some cost threshold. Two query planning variants are introduced: (1) Static planning selects a plan at compile time that is used for all queries. (2) Query-specific planning selects a different plan for each query. For answering top-k queries, the Bulk Sorted Access Algorithm (BSA) is introduced, which retrieves large chunks of records from the similarity indexes using fixed thresholds, and which focuses its efforts on records that are ranked high in more than one attribute and thus promising candidates. The described components form a complete similarity search system. Based on prototypical implementations, this thesis shows comparative evaluation results for all proposed approaches on different real-world data sets, one of which is a large person data set from a German credit rating agency. / Ziel von Ähnlichkeitssuche ist es, in einer Menge von Tupeln in einer Datenbank zu einem gegebenen Anfragetupel all diejenigen Tupel zu finden, die ausreichend ähnlich zum Anfragetupel sind. Um dieses Problem zu lösen, müssen zwei zentrale Aspekte betrachtet werden: Erstens, um eine effektive Suche durchzuführen, muss die Menge der relevanten Tupel mithilfe eines Ähnlichkeitsmaßes definiert werden. Zweitens muss eine effiziente Zugriffsmethode gefunden werden, die nur wenige Datenbankzugriffe und Vergleiche mithilfe des Ähnlichkeitsmaßes durchführt. Diese Arbeit beschäftigt sich mit beiden Aspekten und legt den Fokus auf Effizienz. Im ersten Teil dieser Arbeit wird ein häufigkeitsbasiertes Ähnlichkeitsmaß eingeführt. Verglichene Tupelpaare werden entsprechend der Häufigkeiten ihrer Attributwerte partitioniert. Für jede Partition wird ein unterschiedliches Ähnlichkeitsmaß erstellt: Mithilfe von Verfahren des Maschinellen Lernens werden Basisähnlichkeitsmaßes zu einem Gesamtähnlichkeitsmaß verbunden. Danach wird ein Ähnlichkeitsindex für String-Attribute vorgeschlagen, der State Set Index (SSI), welcher auf einem Trie (Präfixbaum) basiert, der als nichtdeterministischer endlicher Automat interpretiert wird. Zur Verarbeitung von Bereichsanfragen wird in dieser Arbeit die Notation der Anfragepläne eingeführt, um zu beschreiben welche Ähnlichkeitsindexe angefragt und welche Schwellwerte dabei verwendet werden sollen. Das Anfrageergebnis sollte dabei so vollständig wie möglich sein und die Kosten sollten einen gegebenen Schwellwert nicht überschreiten. Es werden zwei Verfahren zur Anfrageplanung vorgeschlagen: (1) Beim statischen Planen wird zur Übersetzungszeit ein Plan ausgewählt, der dann für alle Anfragen verwendet wird. (2) Beim anfragespezifischen Planen wird für jede Anfrage ein unterschiedlicher Plan ausgewählt. Zur Beantwortung von Top-k-Anfragen stellt diese Arbeit den Bulk Sorted Access-Algorithmus (BSA) vor, der große Mengen von Tupeln mithilfe fixer Schwellwerte von den Ähnlichkeitsindexen abfragt und der Tupel bevorzugt, die hohe Ähnlichkeitswerte in mehr als einem Attribut haben und damit vielversprechende Kandidaten sind. Die vorgestellten Komponenten bilden ein vollständiges Ähnlichkeitssuchsystem. Basierend auf einer prototypischen Implementierung zeigt diese Arbeit vergleichende Evaluierungsergebnisse für alle vorgestellten Ansätze auf verschiedenen Realwelt-Datensätzen; einer davon ist ein großer Personendatensatz einer deutschen Wirtschaftsauskunftei.

In Laufe der letzten zehn Jahre haben Scientific Workflows als Werkzeug zur Erstellung von reproduzierbaren, datenverarbeitenden in-silico Experimenten an Aufmerksamkeit gewonnen, in die sowohl lokale Skripte und Anwendungen, als auch Web-Services eingebunden werden können. Über spezialisierte Online-Bibliotheken, sogenannte Repositories, können solche Workflows veröffentlicht und wiederverwendet werden. Mit zunehmender Größe dieser Repositories werden Ähnlichkeitsmaße für Scientific Workflows notwendig, etwa für Duplikaterkennung, Ähnlichkeitssuche oder Clustering von funktional ähnlichen Workflows. Die vorliegende Arbeit untersucht solche Ähnlichkeitsmaße für Scientific Workflows. Als erstes untersuchen wir ähnlichkeitsrelevante Eigenschaften von Scientific Workflows und identifizieren Charakteristika der Wiederverwendung ihrer Komponenten. Als zweites analysieren und reimplementieren wir existierende Lösungen für den Vergleich von Scientific Workflows entlang definierter Teilschritte des Vergleichsprozesses. Wir erstellen einen großen Gold-Standard Corpus von Workflowähnlichkeiten, der über 2400 Bewertungen für 485 Workflowpaare enthält, die von 15 Experten aus 6 Institutionen beigetragen wurden. Zum ersten Mal erlauben diese Vorarbeiten eine umfassende, vergleichende Evaluation verschiedener Ähnlichkeitsmaße für Scientific Workflows, in der wir einige vorige Ergebnisse bestätigen, andere aber revidieren. Als drittes stellen wir ein neue Methode für das Vergleichen von Scientific Workflows vor. Unsere Evaluation zeigt, dass diese neue Methode bessere und konsistentere Ergebnisse liefert und leicht mit anderen Ansätzen kombiniert werden kann, um eine weitere Qualitätssteigerung zu erreichen. Als viertes zweigen wir, wie die Resultate aus den vorangegangenen Schritten genutzt werden können, um aus Standardkomponenten eine Suchmaschine für schnelle, qualitativ hochwertige Ähnlichkeitssuche im Repositorymaßstab zu implementieren. / Over the last decade, scientific workflows have gained attention as a valuable tool to create reproducible in-silico experiments. Specialized online repositories have emerged which allow such workflows to be shared and reused by the scientific community. With increasing size of these repositories, methods to compare scientific workflows regarding their functional similarity become a necessity. To allow duplicate detection, similarity search, or clustering, similarity measures for scientific workflows are an essential prerequisite. This thesis investigates similarity measures for scientific workflows. We carry out four consecutive research tasks: First, we closely investigate the relevant properties of scientific workflows regarding their similarity and identify characteristics of re-use of their components. Second, we review and dissect existing approaches to scientific workflow comparison into a defined set of subtasks necessary in the process of workflow comparison, and re-implement previous approaches to each subtask. We create a large gold-standard corpus of expert-ratings on workflow similarity, with more than 2400 ratings provided for 485 pairs of workflows by 15 workflow experts from 6 institutions. For the first time, this allows comprehensive, comparative evaluation of different scientific workflow similarity measures, confirming some previous findings, but rejecting others. Third, we propose and evaluate a novel method for scientific workflow comparison. We show that this novel method provides results of both higher quality and higher consistency than previous approaches, and can easily be stacked and ensembled with other approaches for still better performance and higher speed. Fourth, we show how our findings can be leveraged to implement a search engine using off-the-shelf tools that performs fast, high quality similarity search for scientific workflows at repository-scale, a premier area of application for similarity measures for scientific workflows.