Schema Mapping. Dr. Armin Roth arminroth.de. Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

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1 Dr. Armin Roth arminroth.de Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

2 Agenda 1 Wiederholung: Schema Matching / Integration 2 Schema Mapping Definitionen Beispiel Algorithmus Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

3 Wiederholung: Schema Matching / Integration Schema Matching Ansätze [RB01] Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

4 Wiederholung: Schema Matching / Integration Schemaintegration Vorgehen Halbautomatischer Prozess Schritte [BLN86]: Vorintegration: Schemaauswahl, binäres oder n-äres Integrieren Schemavergleich: Schema Matching, Semantische und strukturelle Konflikte Schemaangleichung: Schema Mapping Schemafusion und Umstrukturierung Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

5 Agenda Schema Mapping 1 Wiederholung: Schema Matching / Integration 2 Schema Mapping Definitionen Beispiel Algorithmus Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

6 Schema Mappings Anwendungen Quell- Schema Schema Mapping Ziel- Schema Datentransformation Gesucht: Zielinstanz, die bestmöglich die Quelldaten ins Zielschema transformiert Virtuelle Datenintegration Anfragebearbeitung Schemaevolution Quell- Instanz Schema 1 Instanz 1 Schema 1 Integriertes Informations- System Schema 2 Instanz 2 Ziel- Instanz? Globales Schema... Anfrage Schema n Instanz n Schema 2 Instanz Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

7 Schema Mapping Definitionen I [FHP + 02] (Inter-Schema) Korrespondenz: Zuordnung von Quellschemaelement(en) zu Zielschemaelement(en) (High-level) Mapping Menge von Korrespondenzen (Low-Level) Logisches Mapping Logische Übersetzung eines oder mehrerer Mappings, die den Integritätsbedingungen beider Schemas gehorcht und die Intention des Nutzers wiederspiegelt Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

8 Definitionen Schema Mapping Definitionen II [FHP + 02] Interpretation Übersetzung eines Mappings in logische(s) Mapping(s) Übersetzung eines logischen Mappings in Transformationsanfrage Transformationsanfrage Anfrage in einer Anfragesprache, die Daten des Quelldaten in Struktur des Zielschemas überführt Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

9 Definitionen Schema Mapping im Kontext Möchte Daten aus S Versteht T Versteht nicht immer S Quell- Schema S (High-level) Mapping Mapping Compiler Ziel- Schema T Quell- Instanz (Low-level) Logisches Mapping (bzw. Transformations)? Ziel- Instanz? Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

10 Motivation Schema Mapping Definitionen Datentransformation zwischen heterogenen Schemas: Experten schreiben komplexe Anfragen oder Programme Zeitintensiv Experte für die Domäne, für Schemata und für Anfrage XML macht alles noch schwieriger: XML Schema, XQuery Idee: Automatisierung Gegeben: Zwei Schemata und ein high-level Mapping dazwischen Gesucht: Anfrage zur Datentransformation Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

11 Definitionen Motivation Probleme Geschachtelte Strukturen Geschachteltes relationales Modell XML Geschachtelte Integritätsbedingungen Korrespondenzen Nutzerfreundlich Automatische Entdeckung Intention des Nutzers erkennen und repräsentieren Semantik der Daten erhalten Assoziationen entdecken & erhalten Schemata und Integritätsbedingungen nutzen Neue Datenwerte erzeugen Korrekte Gruppierungen Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

12 Beispiel Schema Mapping Beispiel [FHP + 02] spendendb firmen firma name spenden spende betrag projekt spender haushaltdb Haushalt organisationen org orgid orgname einnahmen einnahme proj buchungen buchung datum menge Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

13 Schema Mapping Beispiel Beispiel spendendb firmen firma name spenden spende betrag projekt spender Interpretation: - Erzeuge für jede firma in spendendb eine org in haushaltdb - orgid muss erfunden werden - muss erfunden werden haushaltdb Haushalt organisationen org orgid orgname einnahmen einnahme proj buchungen buchung datum menge Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

14 Beispiel Erfinden von Werten Zwei Gründe zum Erfinden: non-null und Identität Non-null Werte: Erfundener Wert egal z.b. unbekannt oder null (oder Berlin ) ID Werte: Skolemfunktion Input: n Werte ((beliebige Domäne)) Output: bzgl. Input eindeutiger Wert (beliebiger Domäne) Beispiel: Beispiel: Konkatenation aller Input-Werte als String firma name organisationen org orgid orgname Wert für org.orgid nicht egal, sondern je nach firma.name eindeutig! Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

15 Schema Mapping Beispiel Beispiel spendendb firmen firma name spenden spende betrag projekt spender Interpretation: - Erzeuge für jede spendendb.firma. ein haushaltdb.haushalt mit gleichem Namen - Gruppiere jede firma unter den entsprechenden Haushalt haushaltdb Haushalt organisationen org orgid orgname einnahmen einnahme proj buchungen buchung datum menge Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

16 Schema Mapping Beispiel Beispiel spendendb firmen firma name spenden spende betrag projekt spender Interpretation: - Erzeuge für jede firma in spendendb. eine org in haushaltdb - Erzeuge für jede spende in spendendb eine einnahme in haushaltdb - Erzeuge für jede spende in spendendb eine buchung in haushaltdb - Gruppiere korrekt: Schachtelung & Fremdschlüssel! haushaltdb Haushalt organisationen org orgid orgname einnahmen einnahme proj buchungen buchung datum menge Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

17 Schema Mapping Beispiel Beispiel spendendb firmen firma name spenden spende betrag projekt spender Weitere Interpretation: & haushaltdb Haushalt organisationen org orgid orgname einnahmen einnahme proj buchungen buchung datum menge Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

18 Beispiel Schema Mapping Situationen [Leg05] Mapping Situationen Erzeugung von Duplikaten Mapping S ituationen infolge fehlender Korres pondenzen Mapping Situationen, die mehr als eine Korrespondenz betreffen spezielle Situationen mit Choice-Gruppierungen unterschiedliche Strukturen in Quelle und Ziel Attribut des Quellschemas nicht Teil des Mappings Attribut des Zielschemas nicht Teil des Mappings Element des Quell- oder Zielschemas nicht Teil des Mappings Zusammenhang der Quellstrukturen Zusammenhang der Zielstrukturen Teil eines Schlüssel oder UNIQUE- Constraints Teil eines Fremdschlüssels erforderlich mit/ohne Vorgabewert nicht erforderlich struktureller Zusammenhang struktureller Zusammenhang Fremdschlüsselbasierter Zusammenhang alle Kombinationen Fremdschlüsselbasierter Zusammenhang Mapping Situationen, die einzelne Korrespondenzen betreffen kein (offensichtlicher) Zusammenhang kein (offensichtlicher) Zusammenhang (nicht untersucht) 1:1 Korrespondenzen n:1 Korrespondenzen m:n Korrespondenzen 1:n Korrespondenzen Quelle Attribut Ziel Attribut Unterscheidungen je nach Zusammenhang der Quell- und/oder Zielstrukturen ähnlich Element Element (nur für Attribute) Situationen in Abhängigkeit von der Kardinalitaet Transformationsfunktion und/oder Filter vorhanden Situationen in Abhängigkeit vom Datentyp Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

19 Algorithmus Schema Mapping Algorithmus Drei Schritte: 1 Entdeckung von intra-schema Assoziationen 2 Entdeckung von inter-schema logischen Mappings 3 Anfrageerzeugung spendendb firmen firma name spenden spende betrag projekt spender haushaltdb Haushalt organisationen org orgid orgname einnahmen einnahme proj buchungen buchung datum menge Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

20 Algorithmus Schritt 1: Entdeckung von Assoziationen Intra-schema Assoziationen zwischen Schemaelementen Relationale Sichten enthalten maximale Gruppen assoziierter Elemente Jede Sicht repräsentiert eine eigene Kategorie an Daten der Datenquelle Unabhängig vom Mapping (aber beschränkt auf gemappte Elemente) Quell- Schema S Assoziationen des Quellschemas Ziel- Schema T Assoziationen des Zielschemas Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

21 Algorithmus Entdeckung von Assoziationen Start: Alle primären Pfade Assoziationen im Schema ohne Integritätsbedingungen Relationale Schemas: Jede Relation entspricht einem primären Pfad Geschachtelte Schemas: Attribute einer Ebene Attribute geschachtelter Ebenen haushaltdb Haushalt organisationen org orgid orgname einnahmen einnahme proj buchungen buchung datum menge Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

22 Algorithmus Entdeckung von Assoziationen Betrachte nun Schlüssel / Fremdschlüssel (ICs) Logische Relation Erweitere jeden primären Pfad durch Verfolgen der ICs (chase) haushaltdb Haushalt organisationen org orgid orgname einnahmen einnahme proj buchungen buchung datum menge Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23

23 References Schema Mapping Algorithmus [BLN86] C. Batini, M. Lenzerini, and S.B. Navathe. A comparative analysis of methodologies for database schema integration. ACM Computing Surveys, 18(4): , [FHP + 02] R. Fagin, M. Hernandez, L. Popa, Y. Velegrakis, and R. J. Miller. Translating web data. In Proc. of the Int. Conf. on Very Large Databases (VLDB), [Leg05] [RB01] Frank Legler. Datentransformation mittels Schema Mapping. Master s thesis, Humboldt-Universität zu Berlin, E. Rahm and P.A. Bernstein. A survey of approaches to automatic schema matching. The VLDB Journal, 10(4): , Dr. Armin Roth (arminroth.de) II Schema Mapping / 23