bancos de dados pós-relacionais
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Bancos de Dados Pós-Relacionais
Jacques Robin & Bernadette Lóscio
CIn-UFPE
Mapa dos BD pós-relacionais
Orientado a Objetos
MultidimensionaisRelacional
Multimídia
Distribuídos Heterogêneos
Objeto-Relacional
Warehouse
Espaço-Temporal
Espaçiais
AD
ADOO
Ativos
AOO COO
Dedutivos
DOO
DT
IndutivosTemporal
Probabilísta
Restrições
Pluridisciplinaridade e origens dos BD pós-relacionais
Multimídia
Distribuídas
Heterogêneos
Multi- Dimensionais
Data Warehouse
OO
AD ADOO
Ativos AOO
Restrições COO
DedutivosDOO
Temporal
Espaço-Temporal
Espaçiais
DT
Inteligência Artificial
Linguagens deProgramação
Web
SistemasDistribuídos
Sistemasde Apóioa Decisão
Indutivos
Probabilísta
Novos BD para novas aplicações de BD
Suporte a decisão: • Data Warehouse e
BD multidimensionais
• BD indutivos, dedutivos e probabilistas
Re-engenharia de negócio:• BD de workflows, 00,
de restrições e temporais
Monitoramento e controle:• BD ativos, temporais e
probabilistas
CAD/CAM:• BD de restrições, dedutivos,
multimídia, espaciais, temporais, 00
Sistemas de informação geográficos:• BD espaciais, temporais, 00
e de restrições
Publicação/Bibliotecas digitais:• BD multimídia, distribuídos
Comércio eletrónico:• BD distribuídas,
heterogêneas, multimídia, dedutivos, 00, de restrições, espaciais, temporais, indutivos
Requisitos das Novas Aplicações de BD
Visualização dos dados:
• Multidimensional
• Multigranular
Integração entre dados e programas:
• Integrar funcionalidades comuns de muitas aplicações de BDs no SGBD
• Integração com sistemas de raciocínio e representação de conhecimento
• Integração com linguagens de programação
Requisitos das Novas Aplicações de BD
Recuperação de Informações através da Internet/Intranet:
• Distribuição dos dados
replicação e reconciliação
interoperabilidade
¤ semântica do esquema
¤ linguagem de consulta
autonomia
confiabilidade/origem
segurança
• Integração de Informações Heterogêneas
Requisitos das Novas Aplicações de BD
Manipulação de objetos complexos:• Multimídia e Objetos n-dimensionais
Novos tipos de Dados
Consultas multiresolução
Suporte para Interface com o usuário
• Objetos reais com estrutura
e comportamento
Resumindo...
Abstrações para facilitar a interação DADOS + CONSULTAS + USUÁRIO
Resumindo...
Abstrações para facilitar a interação DADOS + CONSULTAS + USUÁRIO
Limitações dos BDs Relacionais
Não possuem mecanismos para definição/manipulação de:
• dados complexos
• dados de grandes tamanhos
• dados incertos ou não deterministas
• comportamentos
• consultas ad-hoc ou aproximativas
Baixa performance e dificuldades de implementação para aplicações mais complexas
Linguagem de consulta não computacionalmente completas
“Pontos Fortes” dos BDs Relacionais
• declaratividade
• robustez
• simplicidade (usa poucos conceitos poderosos)
• fundamentos formais
• tecnologia madura e eficiente para: oferecer persistência
garantir segurança
gerenciar memória secundária
controlar transações
Extensões ou novos modelos devem oferecer:
Sistemas de BDs Pós-Relacionais
BD x DSS:
• BD Multidimensional
• Data Warehouse/Data Mart
• BD Temporal
BD x Aplicações:
• BD Ativo
• BD Orientado a Objetos
• BD Objeto-Relacional
BD x SIG
• BD Espacial
• BD Espaço-temporal
BD x Sist. Distribuídos/Internet:
• BD Distribuídos BD Federados Arquitetura de Mediadores
• BD Multimídia
BD x IA:
• BD Dedutivo
• BD Dedutivo OO
• BD de Restrições
• BD Probabilistas
BD Multidimensional
• Dimensões: diferentes perspectivas de visualização dos dados (podem ser compostas por múltiplos níveis)
• Elementos (ou membros): posições segundo uma dimensão
• Medidas: conteúdo de uma célula
Armazena os dados em arrays multidimensionais com um número fixo de dimensões
Permite uma visualização multidimensional e multigranular dos dados
Tem
po
5 1 68
Produto
P1 P2 P3 P4
Jan./99
Fev./99
FORTALEZASOBRAL
NORDESTE
CEARÁ
SUDESTE
RIO DE JANEIRO
PERNAMBUCO
SÃO PAULO
...
BD x DSS
Loja
BD Multidimensional - Exemplo
5 1 68
3
Pro
du
to
Tempo
Impressora
MW
PCC
Obter respostas a questões típicas de análise dos negócios de uma empresa geralmente requer a visualização dos dados segundo diferentes perspectivas
Obter respostas a questões típicas de análise dos negócios de uma empresa geralmente requer a visualização dos dados segundo diferentes perspectivas
Tabela relacional
BD x DSS
Produto Loja UnidadesTempo
Monitor
Monitor
Monitor
Monitor
Impressora
Scanner
MW
MW
MW
MW
PCC
MW
Jan/99 5
1
8
6
5
3
Abr/99
Fev/99
Fev/99
Mar/99
Mar/99
Jan/99 Fev/99 Mar/99 Abr/99
Monitor
Scanner
5
Data Warehouse
Características:• Orientado por temas• Integrado• Variante no tempo• Não volátil
Questões críticas:• Integração de dados e metadados de várias fontes• Qualidade dos dados: limpeza e refinamento• Resumir e agregar os dados• Sincronização das fontes com o DW• Problemas de desempenho (unir em um mesmo
ambiente os BDs corporativos operacionais e o DW)
Contém dados extraídos (selecionados, depurados e integrados) do ambiente de produção da empresa, sendo otimizado para processamento de consultas ad-hoc e não para transações
BD x DSS
Data Mart
É uma implementação de um DW no qual o escopo dos dados é limitado, contém dados agregados apenas a nível departamental
Uma maneira de construir um DW é através da criação e integração progressiva de data marts
Problemas:
• escalabilidade em situações onde pequenos data marts iniciais crescem em múltiplas dimensões
• integração de dados (diferentes estruturas)
BD x DSS
OLAP (On-Line Analytical Processing)
Processamento e ferramentas voltados para análise de dados típica do suporte à decisão
• Os dados são apresentados através de uma visão multidimensional e multigranular
• A visão dos dados é independente de como eles estão armazenados (MOLAP x ROLAP)
• Eficiente para consultas ad-hoc complexas
• Exemplos de consultas:
Quais os produtos que vendem bem?
Qual o "ranking" dos vendedores da Região Nordeste?
BD x DSS
OLAP x OLTP
OLTP
Modelo de dados Relacional
Dados Atômicos
Apenas informações atuais
Orientados ao Processo
Poucos tipos de consultas simples
Atualizações e leituras rápidas
OLAP Modelo de dados
Multidimensional
Dados Agregados
Também informações históricas
Orientados ao Negócio
Grande variedade de consultas complexas
Apenas leitura
BD x DSS
BD Temporais
Bancos de dados temporais apresentam rótulos temporais associados aos dados.
• (i) bancos de dados de tempo de transação: associam aos dados o o instante em que foram inseridos no banco de dados;
• (ii) bancos de dados de tempo de validade: associam aos dados o seu tempo de validade na realidade modelada;
• (iii) bancos de dados bitemporais: associam o tempo de transação e o tempo de validade
Aspectos temporais podem ser: pontuais, intervalos de tempo ou relacionamentos abstratos (antes, depois, durante,...)
BD x DSS
BD Ativo SGBD capaz de responder automaticamente a eventos ocorrendo:
• internamente (ex: atualizações no BD, restrições de integridade)
• externamente (ex: dispositivos de monitoramento, falhas de hardware)
Capaz de monitorar e reagir a circunstâncias específicas de relevância para a aplicação (o comportamento reativo da aplicação é colocado dentro do SGBD)
Abordagem comum: regras Evento-Condição-Ação especificando comportamento reativo
Evento: descreve um acontecimento
Condição: examina o contexto onde o evento ocorreu
Ação: descreve as tarefas que devem ser executadas
Evento: descreve um acontecimento
Condição: examina o contexto onde o evento ocorreu
Ação: descreve as tarefas que devem ser executadas
BD x Aplicações
BD Ativo (cont.)
Vantagens:
Não acarreta mudanças nas aplicações Incrementa a funcionalidade dos SGBDs Atende aos requisitos de restrições temporais
das aplicações
Vantagens:
Não acarreta mudanças nas aplicações Incrementa a funcionalidade dos SGBDs Atende aos requisitos de restrições temporais
das aplicações
SGBD Ativo
Consultas e atualizações
Eventos externos
Especificação de eventos econdições a serem monitoradas
Ações
BD x Aplicações
BD Ativo - Exemplo
Empregado(#emp, nome, salario, #gerente)Gerente(#gerente, #depto)
Regra1:on update to salario of empregadoif new.salario > update.gerente.salariodo abort
Regra2:on update to salario of empregado or insert to empregadoif new.salario > update.gerente.salariodo instead <informe o administrador do sistema>
Regras podem ser disparadas e executadas da seguinte forma: immediate deferred detached
Regras podem ser disparadas e executadas da seguinte forma: immediate deferred detached
BD x Aplicações
Regras Ativas - Aplicações
Manutenção:
• Restrições de Integridade
• Visões materializadas
Descrever o comportamento/semântica das aplicações
• monitorar vendas em um BD para controle de estoque
Em conjunto com dispositivos de monitoramento, podem ser usadas para registrar e responder a situações externas ao BD
• aplicações médicas
• sistemas de monitoramento de tráfego aéreo
BD x Aplicações
BD Orientado a Objetos (BDOO)
Combina o paradigma OO com a tecnologia de BD
Um SGBDOO é um SGBD com um modelo de dados OO
Os requisitos para suportar um modelo de dados OO são:• identidade de objetos• objetos complexos• classes• encapsulamento• herança• overriding, overloading e ligação dinâmica• extensibilidade
Funcionalidades dos BDs: dados persistentes gerenciamento de grandes conjuntos
de dados gerenciamento de memória
secundária gerenciamento de transações linguagem de consulta declarativa
Funcionalidades dos BDs: dados persistentes gerenciamento de grandes conjuntos
de dados gerenciamento de memória
secundária gerenciamento de transações linguagem de consulta declarativa
BD x Aplicações
BD Orientado a Objetos (cont.)
OO em BD combina conceitos de várias áreas:
• Linguagens de Programação: tipos de dados abstratos e encapsulamento
• Tecnologia de Software: extensibilidade e reusabilidade de código e o princípio da modularização
• Modelagem de dados: relações aninhadas ou generalizações do modelo relacional, juntamente com os modelos de dados semânticos
BD x Aplicações
Companhia
Subsidiária
Pessoa
Empregado
nome_comp
localização#companhia
nome_sub rua localização
qualificação
salário
nome idade
domicílioVeículo
produz é-um
modelo fabricantecor
Exemplo - Modelo ER
possui
administra
trabalha
rua
gerencia
possui_frota #pessoa
1 1
1
1
n
1
1
n
n 1
n
1
1
1
1
classe3:Endereço: [
rua: String,localização: String]
classe4:Pessoa: [
nome: String,idade: Integer;domicilio: Endereço,Frota: {Veiculos}]
classe5:Empregado is-a Pessoa: [
qualificações: {String},salário: Integer;Familiares: {Pessoa}]
BD Orientado a Objetos - Exemplo
classe1:
Companhia: [
nome: String,
matriz: Endereço;
Subsidiarias: {Subsidiaria},
Presidente: Empregado]
classe2:
Subsidiaria: [
nome: String,
escritório: Endereço;
Gerente: Empregado,
Empregados: {Empregado}]
BD x Aplicações
BD Objeto Relacional (BDOR)
Combina os benefícios do modelo Relacional com a tecnologia de Orientação a Objetos
O modelo de dados OR é uma extensão do modelo Relacional:
• permite estender o banco de dados com tipos e funções específicas da aplicação
• A linguagem de consulta OR (SQL3) é uma extensão da linguagem SQL para suportar o modelo de objetos
As extensões incluem consultas envolvendo objetos, atributos multivalorados, TADs, métodos e funções como predicados de busca em uma consulta
BD x Aplicações
BD Objeto Relacional - Exemplo
CREATE TYPE Endereço ( RuaNo VARCHAR(60), Cidade VARCHAR(40),);
CREATE TYPE Fornecedor ( CodFornec CHAR(4) NomeFornec VARCHAR(40) EndFornec endereço,);
CREATE TYPE empregado( nome CHAR(20), salário DECIMAL(10,2),);
CREATE TABLE Fornecedor OF Fornecedor
CREATE TABLE empregados OF
Empregado
CREATE TYPE Companhia( NomeComp String,
Matriz endereço,Subsidiarias SET(REF(Subsidiaria)),Presidente REF(Empregado),
);
CREATE TYPE Subsidiaria(
NomeSub String,Escritório endereço,Empregados SET(REF(Empregado)),
);
Criação de Tipos:
Criação de Tabelas:
BD x Aplicações
BD Dedutivo (BDD) Utiliza regras para deduzir ou inferir informações
adicionais a partir dos fatos armazenados no BD
Um BDD possui dois tipos principais de especificações:
• Fatos (são similares as tabelas dos BDs Relacionais)
• Regras (são similares as visões em BDs Relacionais)
Os requisitos para suportar dedução são:
• linguagem declarativa predicados
variáveis lógica
• unificação de termos com variáveis
• mecanismo de dedução
BD x IA
Funcionalidades dos BDs: dados persistentes gerenciamento de grandes conjuntos
de dados gerenciamento de memória
secundária gerenciamento de transações linguagem de consulta declarativa
Funcionalidades dos BDs: dados persistentes gerenciamento de grandes conjuntos
de dados gerenciamento de memória
secundária gerenciamento de transações linguagem de consulta declarativa
BD Dedutivo (cont.)
A linguagem Datalog é um subconjunto de Prolog utilizada em sistemas de BDD para definir regras e fatos
A notação usada em Datalog é baseada em predicados com um número fixo de argumentos usados para definir fatos e regras
• se todos os argumentos de um predicado são constantes, então o predicado estabelece que um certo fato é verdade
• se um predicado tem variáveis como argumentos, então ele é considerado uma consulta, ou parte de uma regra ou restrição
BD x IA
BD Dedutivo - Exemplo
Fatossupervisiona(helena, maria)supervisiona(joão, luís)supervisiona(joão, josé)supervisiona(paula, helena) supervisiona(paula, pedro)
...
Regrassuperior(X,Y) :- supervisiona(X,Y)superior(X,Y) :- supervisiona(X,Z),
supervisiona(Z,Y)subordinado(X,Y) :- supervisor(Y,X)
Consultassuperior(paula, Y)?superior(paula, maria)superior(joão, maria)
Consultassuperior(paula, Y)?superior(paula, maria)superior(joão, maria)
Uma consulta pode retornar:
1. As diferentes combinações de constantes que, quando unificadas às variáveis, podem tornar o predicado verdadeiro
2. Verdadeiro ou falso
Uma consulta pode retornar:
1. As diferentes combinações de constantes que, quando unificadas às variáveis, podem tornar o predicado verdadeiro
2. Verdadeiro ou falso
BD x IA
BD Dedutivo Orientado a Objetos (BDDOO)
BDD:• alta capacidade de inferência
• fundamentos formais
• pobre poder de modelagem
BDOO:• rica capacidade de modelagem
• alta extensibilidade
• falta de consenso sobre o modelo de dados
• baixa capacidade de inferência
• fundamentos não tão bem formalizados quando os de BDD
BDDOO:• deve combinar as vantagens dos dois métodos acima
BD x IA
BD Dedutivo Orientado a Objetos
BD x IA
Requisitos OO:•identidade de objetos•objetos complexos•classes•encapsulamento•herança•overriding, overloading e ligação dinâmica•extensibilidade
Requisitos Raciocínio:
•linguagem declarativa
•predicados
•variáveis lógica•unificação de termos com variáveis
•mecanismo de dedução
Requisitos BD:•dados persistentes•gerenciamento de grandes conjuntos de dados•gerenciamento de memória secundária•gerenciamento de transações•linguagem de consulta declarativa
BDDOOBDDOO
BDDOO - Exemplo
A hierarquia é-um:
• empl::person
• student::person
• child(person)::person
• faculty::empl
• manager::empl
• yuppie::young
• yuppie::midaged
• article::report
• cacm::article
• jacm::article
• john:student
• john:empl
• sally:student
• sally:empl
• alice:child(john)
• mary:faculty
• bob:faculty
• bob:manager
• phil:empl
• 20:young
• 30:yuppie
• 40:midaged
• codd70:cacm
• flogic94:jacm
• cs1:dept
• cs2:dept
• integer:datatype
• string:datatype
• “CS”:string
• “Mary”:string
• “Bob”:string
• ms:degree
• phd:degree
BD x IA
BDDOO - Exemplo (cont.)
Assinatura de Classes: faculty [boss=>(faculty, manager);
age=>midaged;highestDegree=>degree;papers->>article;highestDegree*->phd;avgSalary->50000]
person [name=>string; friends=>>person;children=>>child(person);
empl [affiliation=>dept;boss=>empl;jointWorks@empl=>>report]
dept [assistants=>>(student, empl);mngr=>empl]
BD x IA
BDDOO - Exemplo (cont.) Fatos da base (BD extensional)
bob [name-> “Bob”; age->40;affiliation->cs1[dname-> “CS”;
mngr ->bob;assistants->> {john, sally}]]
mary [name-> “Mary”;highestDegree->ms; friends->>{bob, sally} affiliation->cs2[dname->”CS”]]
Regras dedutivas: E[boss->M] :- E:empl ^ D:dept
^ E[affiliation->D[mngr->M:empl]]
X [jointWorks@Y->>Z] :- Y:faculty ^ X:faculty^ Y [papers->>Z] ^ X [papers->>Z]
BD x IA
BDDOO - Exemplo (cont.)
Consultas:
• Quem são os empregados de meia idade do departamento CS e quem são os seus gerentes?
?- X:empl ^ X [boss-> Y;age->Z:midaged;
affiliation->D[dname->”CS”]].
• Quem publicou juntamente com Mary no Jornal da ACM?
?- mary[jointWorks@Y->>jacm90].
• Onde Mary tem publicações em conjunto com Phil?
?- mary[jointWorks@phil->>Z].
BD x IA
Banco de Dados de Restrições Generalizam BD Relacionais através de
representações finitas de relações infinitas
Modelo de Dados de Restrições:
BD x IA
Entrada:BD Relacional
Entrada:BD Relacional
Entrada:BD de
Restrições
Saída:BD Relacional
Saída:BD Relacional
Saída:BD de
RestriçõesConsulta de RestriçõesConsulta de Restrições
Consulta RelacionalConsulta Relacional
Banco de Dados de Restrições - Exemplo
Representação Relacional:
• Tuplas: (n,a,b,c,d)
• Consulta:
{(n1,n2)|n1 n2 (a1,a2,b1,b2,c1,c2,d1,d2)(R(n1,a1,b1,c1,d1)
R(n2,a2,b2,c2,d2) ( x,y{a1,a2,b1,b2,c1,c2,d1,d2}) (a1 x c1
b1 y d1 a2 x c2 b2 y d2))}
BD x IA
(a1,d1) (c1,d1)
(a1,b1) (c1,b1)
(a2,d2) (c2,d2)
(a2,b2) (c2,b2)
Problema:Um BD consiste em um conjunto de retângulos em um plano, e queremos computar os pares de retângulos distintos onde existe uma interseção
Banco de Dados de Restrições - Exemplo
Representação com Restrições:
• R (z,x,y)
• Tupla generalizada: (z=n (a x c)(b y d))
• Consulta: {(n1,n2)|n1 n2 ( x,y)(R(n1,x,y) R(n2,x,y)}
BD x IA
(a1,d1) (c1,d1)
(a1,b1) (c1,b1)
(a2,d2) (c2,d2)
(a2,b2) (c2,b2)
Problema:Um BD consiste em um conjunto de retângulos em um plano, e queremos computar os pares de retângulos distintos onde existe uma interseção
BD Distribuídos
Rede de Comunicação
SGBD Distribuído
Fortaleza São Paulo
Salvador
Banco de Dados 1
Brasília
Banco de Dados 2
Banco de Dados 4Banco de Dados 3
BD x Internet/Sist.Distribuídos
BD Distribuídos Classificação quanto ao grau:
• de Heterogeneidade
• de Autonomia Local
• de Transparência de Distribuição/Integração
Enfoques para Integração de Informações:
• Materializado :as informações relevantes são extraídas, filtradas e integradas previamente, de formas a agilizar as consultas
• Virtual: as informações são extraídas das fontes de informação somente quando requisitadas
BD Federados
Mediadores
BD x Internet/Sist.Distribuídos
BD Federados - Arquitetura
Esquema Exportado 1
Esquema Exportado 1
Esquema Exportado 2
Esquema Exportado 2
Esquema Exportado n
Esquema Exportado n
Esquema Componente 1
Esquema Componente 1
Esquema Componente n
Esquema Componente n
Esquema Global
Esquema Global
Esquema Externo 1Esquema Externo 1
Esquema Externo 2Esquema Externo 2
Esquema Externo nEsquema Externo n
Esquema Local 1Esquema Local 1 Esquema Local nEsquema Local n
DBS Componente 1 DBS Componente n
…
…
…
…
…
BD x Internet/Sist.DistribuídosEnfoque Fortemente Acoplado
Mediadores - Arquitetura
Mediador 1 Mediador 2
Tradutor 1 Tradutor 2 Tradutor 3
BD1BD1 BD2BD2 BD3BD3
Consultas através de mediadores:
1. As consultas são submetidas ao sistema, via mediador, e este as transforma em subconsultas a serem enviadas às bases de dados.
2. As subconsultas geradas pelo mediador devem ser traduzidas para linguagens de consultas de cada SGBD componente.
3. Os resultados das consultas são traduzidos e a resposta é devolvida ao usuário
Consultas através de mediadores:
1. As consultas são submetidas ao sistema, via mediador, e este as transforma em subconsultas a serem enviadas às bases de dados.
2. As subconsultas geradas pelo mediador devem ser traduzidas para linguagens de consultas de cada SGBD componente.
3. Os resultados das consultas são traduzidos e a resposta é devolvida ao usuário
BD x Internet/Sist.DistribuídosEnfoque Fracamente Acoplado
BD x Agentes
Dedução embutida
Atualização de DW/Data Mart
Personalização de interfaces
Variedades de aplicações integrando BD com Internet
Os agentes podem ter diferentes funções:
• notificação
• mediação
• aquisição de conhecimento
BD x Internet/Sist.Distribuídos
BD Multimídia
Armazenam informações que se originam de diferentes tipos de mídia: textos, imagens, áudio e vídeo
Os requisitos para suportar dados multimídia são:
• Novos tipos de Dados
• Qualidade do Serviço
• Consultas multiresolução
• Suporte para Interface com o usuário
BD x Internet/Sist.Distribuídos
BD Multimídia - Aplicações
Gerenciamento de documentos
• os dados podem incluir projetos de engenharia, registros médicos, etc
Disseminação do conhecimento
• bibliotecas digitais, livros eletrônicos e repositórios de informação
Monitoramento e controle em tempo real
• juntamente com BD Ativo pode ser muito útil para o controle de operações nucleares, pacientes em UTIs, sistemas de transporte, etc
BD x Internet/Sist.Distribuídos
BDs Espaciais Oferecem tipos de dados espaciais em seu modelo de dados e
linguagem de consulta
Estes sistemas devem:• combinar informações geométricas e temáticas• ser o mais geral possível• ter uma semântica formalmente definida• ser independente de SGBD, mas cooperativo com qualquer SGBD• usar técnicas de implementação eficientes para operações em objetos n-
dimensionais• ter uma interface visual para os usuários
Aplicações:• Sistemas de Informação Geográficas
• CAD/CAM
• Robótica
BD x SIG
Banco de Dados x KDD
Vantagens da aprendizagem a partir de BDs:
• Os dados são armazenados de maneira mais ou menos estruturada
• Algum conhecimento do domínio é implicitamente armazenado no BD
• Ferramentas de consultas, manipulação de dados e transações estão disponíveis
• O número de BD com dados aplicáveis as técnicas de mineração é grande e continua crescendo!
Banco de Dados x KDD
Restrições da aprendizagem a partir de BDs:
• O volume de dados é tipicamente muito grande
• Os dados podem conter ruídos e informações incompletas
• Os dados não foram coletados com o propósito de descoberta de conhecimento
Conhecimento pode ser descoberto a partir de diferentes fontes de dados• Dados relacionais
• Dados OO
• Dados textuais
• Dados temporais
• Dados espaciais
• Dados na Web
• Dados de DW
Bibliografia
Database research: achievements and opportunities for the 21st century
The emergence of post-relational databases byRichard Currier, Chairman - Strategic Marketing - April 1997
The Asilomar Report on Database Research
Fundamentals of Database Systems
Database Issues in Knowledge Discovery and Data Mining
Bibliografia
Logic and databases: a 20 year retrospective
A survey of research on deductive database systems
Active database systems
Comparing deductive and active databases
Object-oriented DBMS and beyond
Constraint Databases: A Survey
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