Made available in DSpace on 2014-06-12T16:00:21Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo6380_1.pdf: 3396677 bytes, checksum: 2d600761b22792027904b0049e44268d (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2011 / O processo de tomada de decisões pode envolver o uso de ferramentas como DW (Data Warehouse), OLAP (On-Line Analytical Processing) e SIG (Sistemas de Informações Geográficas). Diversos trabalhos têm o objetivo de integrar essas tecnologias. No entanto, a especificação de modelos dimensionais e geográficos para DWG (Data Warehouses Geográficos) ainda é um ponto em aberto. Nesse contexto, este trabalho propõe o metamodelo GeoDWM (Geographical Data Warehouse Metamodel) e a ferramenta GeoDWCASE (Geographical DW CASE) que, respectivamente, especifica e implementa um conjunto de metadados, regras OCL, estereótipos e pictogramas. GeoDWM é especificado em UML e se baseia nos padrões do CWM e do OGC e na proposta de GeoDWFrame para especificar como diferentes tipos de dimensões e de medidas podem ser organizadas para modelar o esquema dimensional e geográfico de um DWG. Para validar o metamodelo proposto, e tornar o seu uso mais prático, foi desenvolvida GeoDWCASE que é uma ferramenta aberta, extensível, independente de plataforma e que foi implementada sobre a plataforma Eclipse e o framework GMF. GeoDWCASE ajuda o projetista a construir o esquema dimensional e geográfico do DWG oferecendo uma rica interface de modelagem e mecanismos para a validação de consistência do esquema que está sendo desenvolvido. Além disso, é possível gerar automaticamente o esquema lógico do DWG para implementação em um sistema gerenciador de banco de dados com extensão espacial. Para demonstrar a aplicabilidade de GeoDWM e GeoDWCASE, foram realizados dois estudos de caso que contemplam a modelagem de DWG para dados meteorológicos e dados agrícolas

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:40:23Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7012_1.pdf: 2004375 bytes, checksum: 57e9f7963b941c4b0a6bf7bc31c6e104 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2003 / Os sistemas de suporte à decisão atravessaram as fronteiras dos negócios comerciais e atingiram, atualmente , as mais diversas áreas do conhecimento. Seja em instituições de ensino, governamentais, privadas com ou sem fins lucrativos, onde houve um processo decisório, haverá a necessidade de sistemas desse tipo. Nesta categoria destaca-se o Data Warehouse (DW), que permite a geração de dados integrados e históricos possibilitando que seus usuários tomem decisões com base em fatos e não em especulações e, embora já exista há quase vinte anos, ainda não há uma metodologia formal para sua implementação. Tal fato estende-se também aos DW Geográficos (DWG), ou seja, um ambiente de DW com tratamento e armazenamento de dados geo-referenciados. Nesse contexto, o presente trabalho define uma estratégia de desenvolvimento de DWG, contemplando desde a fase de levantamento até a inserção dos dados, seguindo o método de interação híbrida e tendo como base, as metodologias de Ralph Kimball e Jonh A. Zachman para DW tradicionais. Além disso, é feito um estudo de caso do Sistema de Monitoramento de Queimadas da Amazônia Legal de forma a avaliar e validar cada uma das etapas da estratégia implementada

Submitted by Luiz Felipe Barbosa (luiz.fbabreu2@ufpe.br) on 2015-03-12T14:43:13Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Rodrigo Costa Mateus.pdf: 3391149 bytes, checksum: 05f64e90f88333325241ea7d0600e6e4 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-13T12:58:59Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Rodrigo Costa Mateus.pdf: 3391149 bytes, checksum: 05f64e90f88333325241ea7d0600e6e4 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T12:58:59Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) DISSERTAÇÃO Rodrigo Costa Mateus.pdf: 3391149 bytes, checksum: 05f64e90f88333325241ea7d0600e6e4 (MD5) Previous issue date: 2013-09-05 / Plataformas de computação em nuvem proveem escalabilidade, elasticidade e tolerância a falhas aos sistemas computacionais. Além disso, elas foram projetadas para lidar com grande volume de dados utilizando recursos computacionais quase ilimitados. Data Warehouse Geográfico (DWG) se tornou uma das principais tecnologias de suporte à decisão, pois promove a integração do Data Warehouse convencionais, das ferramentas On-Line Analytical Processing e dos Sistemas de Informações Geográficas. Por esse motivo, um DWG viabiliza a análise no contexto espacial aliada à execução de consultas multidimensionais envolvendo grande volume de dados. A combinação da computação em nuvem e dos DWG traz consigo o desafio de prover análises de dados espaciais em um ambiente distribuído. Além disso, há a preocupação com o desempenho no processamento de consultas, que utilizam janelas de consultas espaciais ad-hoc e realizam várias junções entre as tabelas de dimensões e de fatos. Embora existam eficientes mecanismos para aumentar o desempenho do processamento de consultas em DWG, como as estruturas de indexação, elas se tornam impróprias aos DWG mantidos em nuvem porque estes mecanismos não lidam com a recuperação de dados em ambientes distribuídos. Nesta dissertação, propõe-se um novo índice para DWG mantidos em nuvem chamado CSB-Index (Cloud Spatial- Bitmap Index). O CSB-Index se baseia no SB-Index e permite a recuperação de dados mantidos em um ambiente distribuído, pois mantém em sua estrutura referências aos bancos de dados que compõe o DWG. Além disso, ele introduz o uso do Índice Bitmap de Junção aos DWG armazenados em nuvem, evitando o processamento das custosas operações de junção estrela. A viabilidade do CSB-Index foi comprovada por meio de testes experimentais de desempenho e escalabilidade. Comparações entre diferentes métodos de acesso indicaram que o CSB-Index diminuiu significativamente o tempo de resposta do processamento de consultas roll-up e drilldown relacionadas aos predicados espaciais “intersecta”, “está contido” e “contém”, possibilitando redução no tempo de processamento destas consultas de 58,2% até 99,65%. Também foi verificado que a escalabilidade dos dados e do número de máquinas que armazenam o DWG não afetam negativamente o desempenho do CSB-Index. Por fim, este trabalho também investigou o impacto do uso das federações no processamento das consultas SOLAP e comprovou que está técnica possibilita maior desempenho ao processamento destas consultas.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:49:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Existem várias propostas na literatura visando a integração das funcionalidades e características pertinentes aos processamentos de dados analíticos (OLAP) e geográficos (SIG). O principal objetivo é prover um ambiente único, com capacidades de processamento geográfico e multidimensional, para dar suporte ao processo de tomada de decisões estratégicas. Este tipo de ambiente vem sendo referido atualmente como SOLAP. Entretanto, pelo fato destas duas tecnologias terem sido concebidas com propósitos distintos, a integração entre estes dois ambientes não é uma tarefa fácil, e mesmo com tantas pesquisas sendo desenvolvidas, temos alguns pontos em aberto que merecem ser explorados. A definição de modelos de dados para Data Warehouse Geográficos é um dos items desta integração. Outro ponto inserido neste contexto é a definição de funções de agregação para medidas geográficas. Estas funções são utilizadas no momento da especificação dos cubos de dados multidimensionais e geográficos. Conseqüentemente, também necessitamos de novos modelos de cubos de dados que possibilitem a associação de geometrias aos fatos e aos membros dos níveis. Uma das partes mais importantes desse processo de integração é a consulta aos dados. Porém, a maioria das abordagens que almejam esta integração de processamento, não dispõe de uma linguagem de consulta que possibilite a utilização simultânea, tanto de operadores multidimensionais como espaciais. É neste contexto que se insere esta tese, na qual apresentamos: i) um modelo formal para definição de DWG; ii) um conjunto de funções de agregação para medidas geográficas; iii) um modelo formal para cubos de dados chamado GeoMDCube; e iv) uma linguagem de consulta geográfica-multidimensional denominada GeoMDQL (Geographic Multidimensional Query Language). GeoMDQL estende e integra, em uma única sintaxe, os principais operadores multidimensionais e espaciais presentes na maioria das ferramentas e em ambientes disponíveis atualmente para processamento multidimensional e geográfico. GeoMDQL é baseada em padrões bem estabelecidos como ( MDX Multidimensional Expressions) e OGC Simple Features for SQL. As idéias propostas foram aplicadas na prática, por meio da implementação de uma arquitetura SOLAP chamada Golapware e o desenvolvimento de estudo de caso baseado em dados de aplicações reais. Dessa forma, foi possível demonstrar a utilização dos modelos, das funções e da linguagem de consulta e operadores SOLAP discutidos nesta tese

Submitted by Luiz Felipe Barbosa (luiz.fbabreu2@ufpe.br) on 2015-03-12T15:00:05Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação Samara Nascimento.pdf: 9257843 bytes, checksum: 902eb4bdc806735989a42837a7f7bbe3 (MD5) / Approved for entry into archive by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-13T13:15:07Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação Samara Nascimento.pdf: 9257843 bytes, checksum: 902eb4bdc806735989a42837a7f7bbe3 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T13:15:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertação Samara Nascimento.pdf: 9257843 bytes, checksum: 902eb4bdc806735989a42837a7f7bbe3 (MD5) Previous issue date: 2013-03-25 / CNPQ / A técnica experimental de avaliação de desempenho utilizada em aplicações e sistemas de bancos de dados é composta principalmente da técnica de benchmark, que consiste em um conjunto de testes experimentais previamente definidos e posteriormente executados para obtenção de resultados de desempenho. Data Warehouses Geográficos (DWG) permitem o armazenamento de geometrias dos objetos que representam localizações na superfície terrestre e possibilitam o processamento de consultas analíticas e multidimensionais. Os benchmarks TPC-D, TPC-H e SSB são utilizados para avaliar o desempenho de Data Warehouses Convencionais. O benchmark Spadawan é utilizado para avaliar o desempenho de Data Warehouses Geográficos. Contudo, os benchmarks anteriores não conseguem ser considerados abrangentes, devido a sua limitada carga de trabalho. Desta forma, nesta dissertação, propomos um novo benchmark, chamado Spatial Star Schema Benchmark, ou Spatial SSB, projetado especialmente para realizar a avaliação de desempenho de consultas em ambientes de DWG. As principais contribuições do Spatial SSB estão concentradas em três pontos. Primeiro, o Spatial SSB utiliza três tipos de dados geométricos (i.e. pontos, linhas e polígonos), propostos em um esquema híbrido. Além disto, garante o controle da seletividade, que indica o número de linhas retornadas na tabela de fatos para cada consulta espacial pertencente à carga de trabalho deste benchmark. Segundo, o Spatial SSB controla a geração e distribuição dos dados no extent, assim como a variação do volume de dados, tanto aumentando a complexidade dos objetos espaciais, quanto aumentando o número de objetos espaciais, pelo aumento do fator de escala. Terceiro, o Spatial SSB obtém o número de objetos intersectados por janelas de consultas definidas de forma ad hoc, que sobrepõem uma porcentagem do extent definida pelo usuário. Os resultados experimentais mostraram que estas características degradam significativamente o desempenho de consultas sobre DWG.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2652.pdf: 3404746 bytes, checksum: b3a10a77ac70bae2b29efed871dc75e4 (MD5) Previous issue date: 2009-08-26 / Universidade Federal de Minas Gerais / Geographic Data Warehouses (GDW) became one of the main technologies used in decision-making processes and spatial analysis since they provide the integration of Data Warehouses, On-Line Analytical Processing and Geographic Information Systems. As a result, a GDW enables spatial analyses together with agile and flexible multidimensional analytical queries over huge volumes of data. On the other hand, there is a challenge in a GDW concerning the query performance, which consists of retrieving data related to ad-hoc spatial query windows and avoiding the high cost of star-joins. Clearly, mechanisms to provide efficient query processing, as index structures, are essential. In this master s thesis, a novel index for GDW is introduced, namely the SB-index, which is based on the Bitmap Join Index and the Minimum Bounding Rectangle. The SB-index inherits the Bitmap Index legacy techniques and introduces them in GDW, as well as it enables support for predefined spatial attribute hierarchies. The SB-index validation was performed through experimental performance tests. Comparisons among the SB-index approach, the star-join aided by R-tree and the star-join aided by GiST indicated that the SB-index significantly improves the elapsed time in query processing from 76% up to 96% with regard to queries defined over the spatial predicates of intersection, enclosure and containment and applied to roll-up and drill-down operations. In addition, the impact of the increase in data volume on the performance was analyzed. The increase did not impair the performance of the SB-index, which highly improved the elapsed time in query processing. Moreover, in this master s thesis there is an experimental investigation on how does the spatial data redundancy affect query response time and storage requirements in a GDW? . Redundant and non-redundant GDW schemas were compared, concluding that redundancy is related to high performance losses. Then, aiming at improving query performance, the SB-index performance was evaluated on the redundant GDW schema. The results pointed out that SB-index significantly improves the elapsed time in query processing from 25% up to 99%. Finally, a specific enhancement of the SB-index was developed in order to deal with spatial data redundancy. With this enhancement, the minimum performance gain observed became 80%. / O Data Warehouse Geográfico (DWG) tornou-se uma das principais tecnologias de suporte à decisão, pois promove a integração de data warehouses, On-Line Analytical Processing e Sistemas de Informações Geográficas. Por isso, um DWG viabiliza a análise espacial aliada à execução de consultas analíticas multidimensionais envolvendo enormes volumes de dados. Por outro lado, existe um desafio relativo ao desempenho no processamento de consultas, que envolvem janelas de consulta espaciais ad-hoc e várias junções entre tabelas. Claramente, mecanismos para aumentar o desempenho do processamento de consultas, como as estruturas de indexação, são essenciais. Nesta dissertação, propõe-se um novo índice para DWG chamado SB-index, baseado no Índice Bitmap de Junção e no Retângulo Envolvente Mínimo. O SB-index herda todo o legado de técnicas do Índice Bitmap e o introduz no DWG. Além disso, ele provê suporte a hierarquias de atributos espaciais predefinidas. Este índice foi validado por meio de testes experimentais de desempenho. Comparações entre o SB-index, a junção estrela auxiliada pela R-tree e a junção-estrela auxiliada por GiST indicaram que o SB-index diminui significativamente o tempo de resposta do processamento de consultas roll-up e drill-down relacionadas aos predicados espaciais intersecta , está contido e contém , promovendo ganhos de 76% a 96%. Mostrou-se ainda que a variação do volume de dados não prejudica o desempenho do SB-index. Esta dissertação também investiga a seguinte questão: como a redundância de dados espaciais afeta um DWG? . Foram comparados os esquemas de DWG redundante e não-redundante. Observou-se que a redundância de dados espaciais acarreta prejuízos ao tempo de resposta das consultas e aos requisitos de armazenamento do DWG. Então, visando melhorar o desempenho do processamento de consultas, introduziu-se o SB-index no esquema de DWG redundante. Os ganhos de desempenho obtidos a partir desta ação variaram de 25% a 99%. Por fim, foi proposta uma melhoria sobre o SB-index a fim de lidar especificamente com a questão da redundância de dados espaciais. A partir desta melhoria, o ganho mínimo de desempenho tornou-se 80%.