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Título
ARAXA: Uma Abordagem Objeto-Relacional para o Armazenamento de Documentos XML Ativos
Linha de pesquisa
Engenharia de Dados e Conhecimento
Tipo de publicação
Dissertação de Mestrado
Número de registro
Data da defesa
19/12/2007
Resumo

Os documentos XML ativos (AXML) combinam dados XML tradicionais com dados intencionais definidos através de chamadas a Serviços Web. A propriedade dinâmica desses documentos apresenta desafios tanto para a materialização de seu conteúdo intencional quanto para o seu armazenamento. Nesta dissertação, apresentamos a ARAXA, uma abordagem não intrusiva para o armazenamento de documentos AXML. Nossa abordagem faz uso de objetos complexos dos SGBDs Objeto-Relacionais para representar essa nova estrutura de dados, sendo assim, beneficia-se de ferramentas eficientes de armazenamento e de processamento de consultas. Nós definimos um mecanismo de armazenamento de documentos AXML associado a uma metodologia para materialização em tempo de consulta. Apresentamos uma arquitetura extensível para a ARAXA, independente de produtos ou tecnologias específicas. Implementamos também um protótipo para a ARAXA. Os resultados experimentais mostram que nossa abordagem é escalável, apresentando-se como uma solução viável para o problema abordado.

Abstract

Active XML (AXML) documents combine extensional XML data with intentional data defined through Web service calls. The dynamic properties of these documents pose challenges to both storage and data materialization techniques. This dissertation presents ARAXA, a non-intrusive approach to store AXML documents. It takes advantage of complex objects from object-relational DBMS to represent both extensional and intentional data. By using a DBMS we benefit from efficient storage tools and query engine. We have defined a storage mechanism with a methodology to materialize AXML documents at query time. We present an extensible architecture for ARAXA, which is independent of specific products or technologies. Additionally, a prototype was implemented. Our experimental results show that ARAXA is scalable; therefore it is a viable solution to the problem addressed.

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