Thesis (Ph.D.)--University of Western Sydney, 2000. / "A thesis submitted for the degree of Doctor of Philosophy at University of Western Sydney - Nepean." "September 2000." Bibliography : leaves 141-150.

Zugl.: Jena, Univ., Diss., 2008

Thesis (Ph. D.)--University of Washington, 2005. / Vita. Includes bibliographical references (leaves 97-100).

There are many different database management systems (DBMSs) on the market today. They all have different strengths and weaknesses. What if all of these different DBMSs could be used together in a heterogeneous network? The purpose of this thesis is to explore ways of connecting the many different DBMSs together. This thesis will explore suitable architectures, features, and performance of such a network. This is all done in the context of Ericsson’s wireless communication network. This has not been done in this context before, and a big part of the thesis is exploring if it is even possible. The result of this thesis shows that it is not possible to find a solution that can fulfill the requirements of such a network in this context

O número de banco de dados de biologia molecular presentes na Web vem aumentando significativamente nos últimos anos. A dificuldade de localizar estes bancos de dados na Web incentivou a criação de uma série de catálogos. Mesmo com estes catálogos, persiste o desafio de selecionar aqueles bancos de dados que possuem maior qualidade. Normalmente, a seleção é feita por usuários, que nem sempre possuem o conhecimento necessário e enfrentam problemas pela ausência de uma descrição mais rica dos bancos de dados nestes catálogos. Esta ausência de uma descrição mais rica dos bancos de dados gerou iniciativas recentes que visam identificar metadados relevantes para descrição dos bancos de dados de biologia molecular. No entanto, até o momento, como utilizar estes metadados na seleção dos bancos de dados presentes em um catálogo, relacionando estes às dimensões de qualidade de dados, é um tema pouco explorado. Da mesma forma, o uso de Web metrics, utilizadas na seleção de páginas Web, vem sendo quase ignorado na determinação da qualidade de bancos de dados de biologia molecular. Tendo em vista este cenário, nesta tese foi desenvolvido um modelo de qualidade que visa auxiliar na seleção de bancos de dados de biologia molecular presentes em catálogos na Web a partir da avaliação global de um banco de dados por meio de metadados e Web metrics. A definição deste modelo envolve adoção de metadados propostos em outros trabalhos, a proposição de novos metadados e a análise das dimensões de qualidade de dados. Experimentos são realizados de forma a avaliar a utilidade de alguns dos metadados e Web metrics na determinação da qualidade global de um banco de dados. A representação dos metadados, dimensões de qualidade, indicadores de qualidade e métricas usando recursos de Web Semântica é também discutida. O principal cenário de aplicação da abordagem é relacionado à necessidade que um usuário tem de escolher o melhor banco de dados para buscar informações relevantes para o seu trabalho dentre os existentes em um catálogo. Outro cenário está relacionado a sistemas que integram dados de fontes distintas e que necessitam, em muitos casos, reduzir o número de bancos de dados candidatos a um processo de integração. / The number of molecular biology databases has increased in the last years. The difficulty of identifying these databases on the Web is the motivation to create database catalogs. However, even using these catalogs, the challenge is how to identify the best databases within these sets of identified databases. In general, the selection process is done by users, who sometimes have little knowledge about databases related to a specific domain and will have difficulties to select the best databases. These difficulties are related to the absence of information about databases in these catalogs. This absence of information has generated some recent initiatives aiming to identify relevant metadata for describing molecular biology databases. However, at the present moment, how to use these metadata for selecting databases from a catalog, taking into account data quality dimensions, is underexplored. In a similar way, Web metrics used for selecting Web pages is almost ignored in the molecular biology databases evaluation process. In this scenario, this thesis defines a quality model, based on some identified data quality dimensions, aiming to help selecting a database from molecular biology database catalogs. This selection process is done by considering database metadata and Web metrics. The definition of this model involves the adoption of metadata from related works, the definition of new metadata and the analysis of data quality dimensions. A set of experiments evaluates the usefulness of metadata and Web metrics for evaluating the overall quality of databases. How to represent database metadata, quality dimensions, quality indicators and quality metrics using Semantic Web resources is also discussed. One application scenario relates to users who need to choose the best databases available in a catalog. Another application scenario is related to database integration systems in which it is necessary to determinate the overall quality of a database for reducing the number of databases to be integrated.

Ontology, an explicit specification of a shared conceptualisation, captures knowledge about a specific domain of interest. The realisation of ontologies, revolutionised the way data stored in relational databases is accessed and manipulated through ontology and database integration. When integrating ontologies with relational databases, several choices exist regarding aspects such as database implementation, ontology language features, and mappings. However, it is unclear which aspects are relevant and when they affect specific choices. This imposes difficulties in deciding which choices to make and their implications on ontology and database integration solutions. Within this study, a decision-making tool that guides users when selecting a technology and developing a solution that integrates ontologies with relational databases is developed. A theory analysis is conducted to determine current status of technologies that integrate ontologies with databases. Furthermore, a theoretical study is conducted to determine important features affecting ontology and database integration, ontology language features, and choices that one needs to make given each technology. Based on the building blocks stated above, an artifact-building approach is used to develop the decision-making tool, and this tool is verified through a proof-of-concept to prove the usefulness thereof. Key terms: Ontology, semantics, relational database, ontology and database integration, mapping, Web information portal. / Information Science / M. Sc. (Information Systems)

O número de banco de dados de biologia molecular presentes na Web vem aumentando significativamente nos últimos anos. A dificuldade de localizar estes bancos de dados na Web incentivou a criação de uma série de catálogos. Mesmo com estes catálogos, persiste o desafio de selecionar aqueles bancos de dados que possuem maior qualidade. Normalmente, a seleção é feita por usuários, que nem sempre possuem o conhecimento necessário e enfrentam problemas pela ausência de uma descrição mais rica dos bancos de dados nestes catálogos. Esta ausência de uma descrição mais rica dos bancos de dados gerou iniciativas recentes que visam identificar metadados relevantes para descrição dos bancos de dados de biologia molecular. No entanto, até o momento, como utilizar estes metadados na seleção dos bancos de dados presentes em um catálogo, relacionando estes às dimensões de qualidade de dados, é um tema pouco explorado. Da mesma forma, o uso de Web metrics, utilizadas na seleção de páginas Web, vem sendo quase ignorado na determinação da qualidade de bancos de dados de biologia molecular. Tendo em vista este cenário, nesta tese foi desenvolvido um modelo de qualidade que visa auxiliar na seleção de bancos de dados de biologia molecular presentes em catálogos na Web a partir da avaliação global de um banco de dados por meio de metadados e Web metrics. A definição deste modelo envolve adoção de metadados propostos em outros trabalhos, a proposição de novos metadados e a análise das dimensões de qualidade de dados. Experimentos são realizados de forma a avaliar a utilidade de alguns dos metadados e Web metrics na determinação da qualidade global de um banco de dados. A representação dos metadados, dimensões de qualidade, indicadores de qualidade e métricas usando recursos de Web Semântica é também discutida. O principal cenário de aplicação da abordagem é relacionado à necessidade que um usuário tem de escolher o melhor banco de dados para buscar informações relevantes para o seu trabalho dentre os existentes em um catálogo. Outro cenário está relacionado a sistemas que integram dados de fontes distintas e que necessitam, em muitos casos, reduzir o número de bancos de dados candidatos a um processo de integração. / The number of molecular biology databases has increased in the last years. The difficulty of identifying these databases on the Web is the motivation to create database catalogs. However, even using these catalogs, the challenge is how to identify the best databases within these sets of identified databases. In general, the selection process is done by users, who sometimes have little knowledge about databases related to a specific domain and will have difficulties to select the best databases. These difficulties are related to the absence of information about databases in these catalogs. This absence of information has generated some recent initiatives aiming to identify relevant metadata for describing molecular biology databases. However, at the present moment, how to use these metadata for selecting databases from a catalog, taking into account data quality dimensions, is underexplored. In a similar way, Web metrics used for selecting Web pages is almost ignored in the molecular biology databases evaluation process. In this scenario, this thesis defines a quality model, based on some identified data quality dimensions, aiming to help selecting a database from molecular biology database catalogs. This selection process is done by considering database metadata and Web metrics. The definition of this model involves the adoption of metadata from related works, the definition of new metadata and the analysis of data quality dimensions. A set of experiments evaluates the usefulness of metadata and Web metrics for evaluating the overall quality of databases. How to represent database metadata, quality dimensions, quality indicators and quality metrics using Semantic Web resources is also discussed. One application scenario relates to users who need to choose the best databases available in a catalog. Another application scenario is related to database integration systems in which it is necessary to determinate the overall quality of a database for reducing the number of databases to be integrated.

A Multi-tenant database (MTD) is a way of deploying a Database as a Service (DaaS). A multi-tenant database refers to a principle where a single instance of a Database Management System (DBMS) runs on a server, serving multiple clients organisations (tenants). This technology has helped to discard the large-scale investments in hardware and software resources, in upgrading them regularly and in expensive licences of application software used on in-house hosted database systems. This is gaining momentum with significant increase in the number of organisations ready to take advantage of the technology. The benefits of MTD are potentially enormous but for any organisation to venture into its adoption, there are some salient factors which must be well understood and examined before venturing into the concept. This research examines these factors, different models of MTD, consider the requirements and challenges of implementing MTDs. Investigation of the degree of impact each of these factors has on the adoption of MTD is conducted in this research which focused mainly on public organisations. The methodology adopted in undertaking this study is a mixed method which involved both qualitative and quantitative research approaches. These strategies are used here to cover statistics (quantifiable data) and experts’ knowledge and experiences (abstract data) in order to satisfactorily achieve the aim and objectives and complete the research. Following the involvement of these strategies, a framework was developed and further refined after a second survey was carried out with a quantitative approach. This framework will help prospective tenants to make informed decisions about the adoption of the concept. The research also considers the direction of decisions about MTDs in situations where two or more factors are combined. A new MTD framework is presented that improves the decision making process of MTD adoption. Also, an Expert System (ES) is developed from the framework which was validated via a survey and analysed with the aid of SPSS software. The findings from the validation indicated that the framework is valuable and suitable for use in practice since majority of respondents accepted the research findings and recommendations for success. Likewise, the ES was validated with majority of participants accepting it and embracing the high level of its friendliness.

O número de banco de dados de biologia molecular presentes na Web vem aumentando significativamente nos últimos anos. A dificuldade de localizar estes bancos de dados na Web incentivou a criação de uma série de catálogos. Mesmo com estes catálogos, persiste o desafio de selecionar aqueles bancos de dados que possuem maior qualidade. Normalmente, a seleção é feita por usuários, que nem sempre possuem o conhecimento necessário e enfrentam problemas pela ausência de uma descrição mais rica dos bancos de dados nestes catálogos. Esta ausência de uma descrição mais rica dos bancos de dados gerou iniciativas recentes que visam identificar metadados relevantes para descrição dos bancos de dados de biologia molecular. No entanto, até o momento, como utilizar estes metadados na seleção dos bancos de dados presentes em um catálogo, relacionando estes às dimensões de qualidade de dados, é um tema pouco explorado. Da mesma forma, o uso de Web metrics, utilizadas na seleção de páginas Web, vem sendo quase ignorado na determinação da qualidade de bancos de dados de biologia molecular. Tendo em vista este cenário, nesta tese foi desenvolvido um modelo de qualidade que visa auxiliar na seleção de bancos de dados de biologia molecular presentes em catálogos na Web a partir da avaliação global de um banco de dados por meio de metadados e Web metrics. A definição deste modelo envolve adoção de metadados propostos em outros trabalhos, a proposição de novos metadados e a análise das dimensões de qualidade de dados. Experimentos são realizados de forma a avaliar a utilidade de alguns dos metadados e Web metrics na determinação da qualidade global de um banco de dados. A representação dos metadados, dimensões de qualidade, indicadores de qualidade e métricas usando recursos de Web Semântica é também discutida. O principal cenário de aplicação da abordagem é relacionado à necessidade que um usuário tem de escolher o melhor banco de dados para buscar informações relevantes para o seu trabalho dentre os existentes em um catálogo. Outro cenário está relacionado a sistemas que integram dados de fontes distintas e que necessitam, em muitos casos, reduzir o número de bancos de dados candidatos a um processo de integração. / The number of molecular biology databases has increased in the last years. The difficulty of identifying these databases on the Web is the motivation to create database catalogs. However, even using these catalogs, the challenge is how to identify the best databases within these sets of identified databases. In general, the selection process is done by users, who sometimes have little knowledge about databases related to a specific domain and will have difficulties to select the best databases. These difficulties are related to the absence of information about databases in these catalogs. This absence of information has generated some recent initiatives aiming to identify relevant metadata for describing molecular biology databases. However, at the present moment, how to use these metadata for selecting databases from a catalog, taking into account data quality dimensions, is underexplored. In a similar way, Web metrics used for selecting Web pages is almost ignored in the molecular biology databases evaluation process. In this scenario, this thesis defines a quality model, based on some identified data quality dimensions, aiming to help selecting a database from molecular biology database catalogs. This selection process is done by considering database metadata and Web metrics. The definition of this model involves the adoption of metadata from related works, the definition of new metadata and the analysis of data quality dimensions. A set of experiments evaluates the usefulness of metadata and Web metrics for evaluating the overall quality of databases. How to represent database metadata, quality dimensions, quality indicators and quality metrics using Semantic Web resources is also discussed. One application scenario relates to users who need to choose the best databases available in a catalog. Another application scenario is related to database integration systems in which it is necessary to determinate the overall quality of a database for reducing the number of databases to be integrated.

For quite some time relational databases, such as MySQL, Oracle and Microsoft SQL Server, have been used to store data for most applications. While they are indeed ACID compliant (meaning interrupted database transactions won't result in lost data or similar nasty surprises) and good at avoiding redundancy, they are difficult to scale horizontally (across multiple servers) and can be slow for certain tasks. With the Web growing rapidly, spawning enourmous, user-generated content websites such as Facebook and Twitter, fast databases that can handle huge amounts of data are a must. For this purpose new databases management systems collectively called NoSQL are being developed. This thesis explains NoSQL further and compares the write and retrieval speeds, as well as the space efficiency, of two database management systems from the document oriented branch of NoSQL called MongoDB and CouchDB, which both use the JavaScript Object Notation (JSON) to store their data within. The benchmarkings performed show that MongoDB is quite a lot faster than CouchDB, both when inserting and querying, when used with their respective Python libraries and dynamic queries. MongoDB also is more space efficient than CouchDB.