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%.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6327.pdf: 10668384 bytes, checksum: 806ac414d43596c366d93b4bfc0febe0 (MD5) Previous issue date: 2014-10-09 / Universidade Federal de Minas Gerais / A data warehouse is a solution for organizing and storing multidimensional data related to decision-making processes in companies, generating a historical, highly voluminous, subject-oriented and nonvolatile database. A geographic data warehouse (GDW) additio¬nally to the conventional data storage (i.e. numeric and alphanumeric data), stores spatial data as attributes in dimension tables or as measures in fact tables, storing data represented by geometries. Points, lines and polygons are examples of spatial data types. While spatial data currently stored in GDWs are crisp, i.e., they have exact location in the space, strict interiors and well-defined boundaries, geographic applications have required the storage of vague spatial data, which have inaccurate location, inexact interiors or uncertain bounda¬ries. This Master s research aims at incorporating vague spatial data to GDWs. More speci¬fically, we propose and implement a new abstract data type (ADT) called VagueGeometry to represent vague spatial data in the Spatial Database Management System (SDBMS) Post- greSQL/PostGIS. The proposal of the ADT VagueGeometry encompasses the issue of phy¬sical storage for vague spatial data, which are complex and can have several disjoint parts. It also focuses on definitions of operations to handle vague spatial objects, such as vague topological predicates and its operators. Experimental evaluations were conducted in order to assess the performance of the ADT VagueGeometry in comparison to available solutions, such as implementation of vague topological predicates utilizing existing operations of the PostGIS. The proposed ADT VagueGeometry shown reductions in query processing with vague topological predicates from 81.63% to 90.34% in spatial databases and reductions from 92.46% a 95.20% in GDW environments. This Master s project, therefore, advances in the state of art in GDWs to study this gap in the literature. Additionally, fuzzy models to represent vague spatial data was also studied, and as a result, a preliminary proposal of a ADT, called as FuzzyGeometry, was also developed. / Um data warehouse é uma solução para a organização e o armazenamento de dados mul-tidimensionais relacionados a tomada de decisão estratégica em empresas, constituindo um banco de dados histórico, volumoso, orientado ao assunto e não volátil. Um data warehouse geográfico (DWG) adicionalmente ao armazenamento de dados convencionais (tais como dados numéricos e alfanuméricos), armazena dados espaciais como atributos em tabelas de dimensão ou como medidas em tabelas de fatos, ou seja, armazena dados representados por meio de geometrias. Pontos, linhas e polígonos são exemplos de dados espaciais armazena¬dos. Enquanto estes dados armazenados atualmente em DWGs sao crisp, ou seja, possuem localização, interiores e fronteiras bem definidas, aplicações geográficas tem demandado o armazenamento de dados espaciais vagos, os quais possuem localização, interiores ou fronteiras incertas. Esta pesquisa de mestrado visa incorporar dados espaciais vagos em DWGs. Mais especificamente, foi proposto e implementado um novo tipo abstrato de dados (TAD), denominado VagueGeometry, para representar dados espaciais vagos no Sistema Gerenciador de Banco de Dados (SGBD) PostgreSQL com a extensão espacial PostGIS. A proposta do TAD VagueGeometry engloba a proposta de uma forma de armazenamento interna para os dados espaciais vagos, os quais são complexos e podem possuir diversas partes disjuntas. Isso também inclui a definição de operações para manipular objetos espa¬ciais vagos, tais como os relacionamentos topológicos vagos e seus operadores. Avaliações experimentais foram conduzidas para medir o desempenho do TAD VagueGeometry frente a soluções existentes, tal como a implementação de predicados topológicos vagos reuti¬lizando operações existentes do PostGIS. A proposta do TAD VagueGeometry apresentou reduções no tempo de processamento de predicados topológicos vagos de 81,63% a 90,34% em bancos de dados espaciais e reduções de 92,46% a 95,20% em ambientes de DWG. Este trabalho, portanto, avança no estado da arte em DWGs de forma a preencher essa lacuna existente na literatura. Adicionalmente, modelos fuzzy para representação dos dados espa¬ciais vagos também foram estudados e uma proposta preliminar de um TAD, denominado FuzzyGeometry, também foi desenvolvida.