[pt] INFERÊNCIA DE TUNING ATRAVÉS DA ONDBTUNING
| Ano de defesa: | 2022 |
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| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
MAXWELL
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=58605&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=58605&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.58605 |
Resumo: | [pt] OnDBTuning é uma ontologia de tuning (semi-automático) de banco de dados relacional. Ontologias são artefatos que representam o conhecimento de um domínio específico e podem ser usadas para se inferir conhecimentos. No entanto, em geral, a maioria das aplicações envolve apenas uma descrição formal e estática de conceitos. Além disso, como tuning de banco de dados envolve muitas regras baseadas na experiência e em algoritmos de caixa preta, torna-se um desafio descrever esse processo de inferência. Esse trabalho de pesquisa apresenta primeiramente a solução OnDBTuning que é uma ontologia no domínio de tuning. Em seguida, ele propõe uma implementação de regras em SPARQL Inferencing Notation (SPIN) na OnDBTuning. Por fim, mostra uma avaliação prática da solução para recomendação de índices e visões materializadas. |