Bancos de Dados Temporais (BDTs) surgiram para tentar suprir a necessidade de se obter um melhor aproveitamento das informações que circulam atualmente. Porém, ao mesmo tempo em que é benéfico o seu uso, uma vez que armazenam o histórico das informações, existe um problema neste tipo de banco de dados, que é o desempenho. Além do grande volume de dados armazenados, este problema se agrava ainda mais devido à complexidade nas operações que governam os BDTs, como por exemplo, inclusão, remoção, alteração e consulta. Portanto, focalizando o problema, existe a necessidade de melhorar o desempenho dos BDTs frente às operações de manipulação de dados. Técnicas de indexação apropriadas para dados temporais podem amenizar este problema de desempenho. Técnicas consagradas de indexação são largamente usadas, amparadas no seu alto grau de desempenho e portabilidade. São exemplos B-Tree, B+-Tree e R-Tree, entre outras. Estas técnicas não suportam indexar os complexos BDTs, mas são fundamentais para que sirvam de base para novas estruturas que suportem esses tipos de dados. As técnicas de indexação para dados temporais existentes não conseguem suprir a semântica temporal na sua totalidade. Existem ainda algumas deficiências do tipo: poucas técnicas que abrangem ao mesmo tempo tempo de validade e tempo de transação; não existe uma técnica que oferece informações do seu desempenho; a maioria não distingue ponto no tempo de intervalo de tempo; entre outras. Entretanto, possuem características relevantes em cada uma delas. Assim, um estudo das características mais importantes se tornou um fator importante para que possa ser desenvolvido um modelo capaz de auxiliar na criação de novas técnicas de indexação para dados temporais, a fim de contemplar melhor estes tipos de dados. O objetivo deste trabalho é, com base nas características das técnicas estudadas, desenvolver um framework conceitual capaz de auxiliar na criação de novas técnicas de indexação para dados temporais. Esta estrutura apresenta as características mais relevantes das técnicas existentes, agregando novas idéias e conceitos para contemplar os dados temporais. O framework conceitual desenvolvido agrega características de diferentes técnicas de indexação, possibilitando de variar a arquitetura de um índice para dados temporais, ajustando-os para um melhor desempenho em diferentes sistemas. Para validar o framework proposto é apresentada uma especificação de índices para o modelo de dados TF-ORM (Temporal Functionality in Objects With Roles Model).

Bancos de Dados Temporais (BDTs) surgiram para tentar suprir a necessidade de se obter um melhor aproveitamento das informações que circulam atualmente. Porém, ao mesmo tempo em que é benéfico o seu uso, uma vez que armazenam o histórico das informações, existe um problema neste tipo de banco de dados, que é o desempenho. Além do grande volume de dados armazenados, este problema se agrava ainda mais devido à complexidade nas operações que governam os BDTs, como por exemplo, inclusão, remoção, alteração e consulta. Portanto, focalizando o problema, existe a necessidade de melhorar o desempenho dos BDTs frente às operações de manipulação de dados. Técnicas de indexação apropriadas para dados temporais podem amenizar este problema de desempenho. Técnicas consagradas de indexação são largamente usadas, amparadas no seu alto grau de desempenho e portabilidade. São exemplos B-Tree, B+-Tree e R-Tree, entre outras. Estas técnicas não suportam indexar os complexos BDTs, mas são fundamentais para que sirvam de base para novas estruturas que suportem esses tipos de dados. As técnicas de indexação para dados temporais existentes não conseguem suprir a semântica temporal na sua totalidade. Existem ainda algumas deficiências do tipo: poucas técnicas que abrangem ao mesmo tempo tempo de validade e tempo de transação; não existe uma técnica que oferece informações do seu desempenho; a maioria não distingue ponto no tempo de intervalo de tempo; entre outras. Entretanto, possuem características relevantes em cada uma delas. Assim, um estudo das características mais importantes se tornou um fator importante para que possa ser desenvolvido um modelo capaz de auxiliar na criação de novas técnicas de indexação para dados temporais, a fim de contemplar melhor estes tipos de dados. O objetivo deste trabalho é, com base nas características das técnicas estudadas, desenvolver um framework conceitual capaz de auxiliar na criação de novas técnicas de indexação para dados temporais. Esta estrutura apresenta as características mais relevantes das técnicas existentes, agregando novas idéias e conceitos para contemplar os dados temporais. O framework conceitual desenvolvido agrega características de diferentes técnicas de indexação, possibilitando de variar a arquitetura de um índice para dados temporais, ajustando-os para um melhor desempenho em diferentes sistemas. Para validar o framework proposto é apresentada uma especificação de índices para o modelo de dados TF-ORM (Temporal Functionality in Objects With Roles Model).

Um dos requisitos naturais na modelagem de diversas aplicações na área de banco de dados é a utilização de um mecanismo para controle de versões. Esse mecanismo fornece suporte a um processo evolutivo. Tal suporte permite armazenar os diferentes estágios de uma entidade em tempos distintos, ou sob diferentes pontos de vista. Estudos recentes nessa área mostram a importância de incorporar ao modelo conceitual de banco de dados, um mecanismo para auxiliar no controle da evolução de versões. A evolução de versões apresenta problemas principalmente quando ocorre em uma hierarquia de composição. Por exemplo, se existem objetos compostos fazendo referência à objetos componentes que representam versões, então modificações nos componentes podem causar alterações nos objetos que os referenciam. Normalmente as ações relativas a essas modificações são a notificação ou a propagação de mudanças. Algumas propostas adicionam mecanismos de notificação e propagação ao modelo conceitual utilizado por aplicações não convencionais. Isso é importante porque mecanismos deste tipo auxiliam no controle da integridade de dados e na divulgação de informações sobre as mudanças realizadas no banco de dados. O objetivo do trabalho aqui descrito é apresentar um mecanismo de notificação e propagação, que trata da evolução de dados, para um modelo de versões. É definido um modelo de classes com propriedades e operações que permitem manter e manipular subscrições de eventos referentes à evolução de objetos e versões e reagir diante da ocorrência destes eventos. Para atender os requisitos das diferentes aplicações, esta proposta especifica três estratégias. Cada uma delas apresenta diferentes funcionalidades: notificação ativa (enviar mensagens sobre mudanças ocorridas); notificação passiva (armazenar informações sobre mudanças ocorridas) e propagação (alterar o conteúdo do banco de dados automaticamente). Para validar o mecanismo proposto, uma implementação é apresentada para o sistema Oracle 8.

O Resource Description Framework (RDF) é uma infra-estrutura, que possibilita a codificação, troca e reuso de metadata estruturado. Metadata é dados sobre dados. O termo refere a qualquer dado usado para ajudar a identificação, descrição e localização de recursos eletrônicos na rede. O RDF permite adicionar declarações, sinônimos e palavras que não estão presentes nos recursos, mas que são pertinentes a eles. Uma declaração RDF pode ser desenhada usando diagramas de arcos e nodos, onde os nodos representam os recursos e os arcos representam as propriedades nomeadas. O modelo básico consiste em recursos, propriedades e objetos. Todas as coisas sendo descritas pelas declarações RDF são chamadas de recursos. Um recurso pode ser uma página da Web inteira ou um elemento específico HTML ou XML dentro de um documento fonte. Uma propriedade é um aspecto específico, característica, atributo, ou relação usada para descrever um recurso. O objeto pode ser um outro recurso ou um literal. Estas três partes, juntas, formam uma declaração RDF. O resultado do parser para recursos com metadata RDF, é um conjunto de declarações referentes aquele recurso. A declaração destas propriedades e a semântica correspondente delas estão definidas no contexto do RDF como um RDF schema. Um esquema não só define as propriedades do recurso (por exemplo, título, autor, assunto, tamanho, cor, etc.), mas também pode definir os tipos de recursos sendo descritos (livros, páginas Web, pessoas, companhias, etc.). O RDF schema, provê um sistema básico de tipos necessários para descrever tais elementos e definir as classes de recursos. Assim, os recursos constituindo este sistema de tipos se tornam parte do modelo RDF de qualquer descrição que os usa. A geração de modelos RDF pode ser conseguida através de algoritmos implementados com linguagens de programação tradicionais e podem ser embutidos em páginas HTML, documentos XML e até mesmo em imagens. Com relação a modelos em imagens, servidores Web específicos são usados para simular dois recursos sobre o mesmo URI, servindo ora a imagem ora a descrição RDF. Uma alternativa para armazenar e manipular grande quantidade de declarações RDF é usar a tecnologia de banco de dados relacional. Abordagens para armazenar declarações RDF em banco de dados relacional foram propostas, mas todas elas mantêm modelos diversos de diferentes fontes. Critérios de avaliação como tempo de carga, proliferação de tabelas, espaço, dados mantidos e custo de instruções SQL foram definidos. Duas abordagens apresentaram resultados satisfatórios. Com uma nova abordagem proposta por este trabalho se obteve melhores resultados principalmente no aspecto de consultas. A nova proposta provê mecanismos para que o usuário faça seu próprio modelo relacional e crie suas consultas. O conhecimento necessário pelo usuário se limita em parte aos modelos mantidos e ao esquema RDF.

Este trabalho apresenta uma extensão do padrão ODMG para o suporte ao versionamento de objetos e características temporais. Essa extensão, denominada TV_ODMG, é baseada no Modelo Temporal de Versões (TVM), que é um modelo de dados orientado a objetos desenvolvido para armazenar as versões do objeto e, para cada versão, o histórico dos valores dos atributos e dos relacionamentos dinâmicos. O TVM difere de outros modelos de dados temporais por apresentar duas diferentes ordens de tempo, ramificado para o objeto e linear para cada versão. O usuário pode também especificar, durante a modelagem, classes normais (sem tempo e versões), o que permite a integração desse modelo com outras modelagens existentes. Neste trabalho, os seguintes componentes da arquitetura do padrão ODMG foram estendidos: o Modelo de Objetos, a ODL (Object Definition Language) e a OQL (Object Query Language). Adicionalmente, foi desenvolvido um conjunto de regras para o mapeamento do TV_ODMG para o ODMG a fim de permitir o uso de qualquer ODBMS para suportar a extensão proposta.

Abordagens clássicas de linguagens de consultas para bancos de dados possuem certas restrições ao serem usadas, diretamente, por aplicações que acessam dados cujo conteúdo não é completamente conhecido pelo usuário. Essas restrições geram um cenário onde argumentos de consultas, especificados com operadores boleanos, podem retornar resultados vazios. Desse modo, o usuário é forçado a refazer suas consultas até que os argumentos usados estejam idênticos aos dados armazenados no banco de dados. Em bases XML, este problema é reforçado pela heterogeneidade das formas em que a informação encontra-se armazenada em diferentes lugares. Como solução, uma alternativa seria o uso de funções de similaridade na substituição de operadores boleanos, a fim de que o usuário obtenha resultados aproximados para a consulta especificada. Neste trabalho é apresentada uma proposta para suporte a argumentos de consulta vagos através da extensão da linguagem XPath. Para isso, são utilizadas expressões XPath que utilizam novas funções, as quais são, diretamente, adicionadas ao processador da linguagem de consulta. Além disso, é apresentada uma breve descrição das métricas de similaridade utilizadas para a criação das funções. As funções que foram adicionadas a um processador XPath possuem uma ligação muito estreita com as métricas utilizadas. Como as métricas, as funções trabalham com valores simples (elementos atômicos) e compostos (elementos complexos). As funções que trabalham com elementos atômicos podem ser classificadas tanto pelo tipo de dado que será analisado, como pelo tipo de análise que será feita. As funções para elementos complexos comparam conjuntos de elementos atômicos de acordo com a forma do agrupamento (conjunto, lista ou tupla).

As aplicações que lidam com dados temporais e versionados podem ser modeladas através do Modelo Temporal de Versões. No entanto, para que se possa utilizar esse modelo,é necessário que bases de dados tradicionais sejam estendidas para bases temporais versionadas, habilitando dessa forma, a manipulação desses dados. O padrão XML tem sido amplamente utilizado para publicar e trocar dados pela internet. Porém, pode ser utilizado também para a formalização de conceitos, dados, esquemas, entre outros. Com a especificação do Modelo Temporal de Versões em XML,é possível gerar automaticamente um script SQL com as características do modelo, de forma a ser aplicado a um banco de dados, tornando-o apto a trabalhar com os conceitos de tempo e de versão. Para isso,é necessário criar regras de transformação (XSLT), que serão aplicadas às especificações definidas para o modelo. O resultado final (script SQL) será executado em uma base de dados que implemente os conceitos de orientação a objetos, transformando essa base em uma base temporal versionada. Cada banco de dados possui sua própria linguagem de definição de dados. Para gerar o script em SQL com as características do Modelo Temporal de Versões, regras de transformação deverão ser definidas para os bancos que utilizarão o modelo, observando sua sintaxe específica. Essas diversas regras serão aplicadas à mesma especificação do modelo em XML. O resultado será o script em SQL definido na sintaxe de cada base de dados.

A utilização de versões tem sido essencial em diversas aplicações de banco dados, por permitir o armazenamento e a manipulação de diferentes estados da base de dados. Durante a evolução de um esquema, o versionamento preserva todas as versões de esquemas e de seus dados associados. Por outro lado, os conceitos de bancos de dados bitemporais, que incorporam tanto tempo de transação quanto tempo de validade, provêm flexibilidade ao mecanismo de evolução de esquemas, não somente por permitir acesso a informações presentes, passadas e futuras, mas também por permitir atualizações e consultas entre as diversas versões de esquemas existentes. O objetivo principal desta tese é definir um modelo que utilize os conceitos de tempo e de versão para permitir o gerenciamento da evolução dinâmica de esquemas em bancos de dados orientados a objetos. O resultado, o Modelo Temporal de Versionamento com suporte à Evolução de Esquemas (TVSE - Temporal and Versioning Model to Schema Evolution), é capaz de gerenciar o processo de evolução de esquemas em todos os seus aspectos: versionamento e modificação de esquemas, propagação de mudanças e manipulação de dados. Esse modelo difere de outros modelos de evolução de esquemas por permitir o gerenciamento homogêneo e simultâneo do histórico da evolução do banco de dados intencional e extensional. Com o objetivo de complementar a definição deste modelo é apresentado um ambiente para gerenciar o versionamento temporal da evolução de esquemas. Desse ambiente foi implementado um protótipo da ferramenta de apoio ao gerenciamento de evolução de esquemas. Por fim, enriquecendo o universo da tese e com o intuito de prover uma maior fundamentação teórica e matemática para descrever as políticas de evolução de esquemas, é especificada uma semântica operacional para um subconjunto do modelo proposto.

Este trabalho apresenta o estudo feito sobre esquemas compilativos para linguagens não-procedurais, de operação de banco de dados, baseados na abordagem relacionai e propõe uma técnica de geração de código para a linguagem LOBAN (Linguagem de Operação de Banco de Dados), sendo implementada, através do Sistema L, na Universidade Federal do Rio Grande do Sul. LOBAN é uma linguagem de alto nível que apresenta, entre outras, funções equivalentes às da álgebra relacional. São apresentados o projeto e a especificação de um módulo gerador de código para o Sistema L, baseado na técnica proposta, além de uma nova arquitetura para o sistema, a fim de que este suporte uma interface LOBAN embutida em Pascal. / This work presents a study of compilation schemes for non-procedural languages used as interfaces of database systems based on the relational approach, and proposes a code generation technique for LOBAN (in English, DABOL-Data Base Operation Language) now being implemented through System L, in the Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Brazil). DABOL is a high level language that offers, among others, functions equivalents to those of the relational algebra. The project and specification of a code generation module for the System L, based on the proposed technique, are presented together with a new architecture of the system that supports an embedded interface of LOBAN in Pascal.

As aplicações que lidam com dados temporais e versionados podem ser modeladas através do Modelo Temporal de Versões. No entanto, para que se possa utilizar esse modelo,é necessário que bases de dados tradicionais sejam estendidas para bases temporais versionadas, habilitando dessa forma, a manipulação desses dados. O padrão XML tem sido amplamente utilizado para publicar e trocar dados pela internet. Porém, pode ser utilizado também para a formalização de conceitos, dados, esquemas, entre outros. Com a especificação do Modelo Temporal de Versões em XML,é possível gerar automaticamente um script SQL com as características do modelo, de forma a ser aplicado a um banco de dados, tornando-o apto a trabalhar com os conceitos de tempo e de versão. Para isso,é necessário criar regras de transformação (XSLT), que serão aplicadas às especificações definidas para o modelo. O resultado final (script SQL) será executado em uma base de dados que implemente os conceitos de orientação a objetos, transformando essa base em uma base temporal versionada. Cada banco de dados possui sua própria linguagem de definição de dados. Para gerar o script em SQL com as características do Modelo Temporal de Versões, regras de transformação deverão ser definidas para os bancos que utilizarão o modelo, observando sua sintaxe específica. Essas diversas regras serão aplicadas à mesma especificação do modelo em XML. O resultado será o script em SQL definido na sintaxe de cada base de dados.