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Armazenamento e Operações de Navegação em Grafos em SGBDs Relacionais

Processo: 16/17330-1
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de dezembro de 2016
Vigência (Término): 30 de novembro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Caetano Traina Junior
Beneficiário:Lucas de Carvalho Scabora
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Bases de dados   Grafos

Resumo

Tem sido cada vez mais frequente que aplicações modernas representem seus dados usando estruturas de grafo. Nessas estruturas, os elementos de dados identificáveis, isto é, entidades contendo valores como nomes e códigos são armazenadas (como vértices) junto a uma rede de inter-relacionamentos, a qual representa as interações entre essas entidades (isto é, arestas). Os Sistemas de Gerenciamento de Bancos de Dados (SGBDs) atuais, baseados no Modelo Relacional, não fazem distinção entre os elementos de dados que sejam identificáveis e os elementos que apenas representam inter-relacionamentos. Assim, vêm sendo desenvolvidos Sistemas de Gerenciamento de Grafos (SGGs), que seguem a Teoria dos Grafos, porém não necessariamente o Modelo Relacional. Consequentemente, esses SGGs podem não utilizar a linguagem de acesso SQL, típica dos SGBDs Relacionais (SGBDRs). Frequentemente denominados NoSQL (Not only SQL), os SGGs são utilizados por disponibilizarem ferramentas que não só agilizam a criação de novos aplicativos, mas também facilitam expressar consultas complexas. Entretanto, até agora, nenhum deles dispõe de um modelo conceitual para representar e manipular dados. Assim, um SGG não é obrigatoriamente compatível com os demais, tornando a portabilidade entre aplicações praticamente inexistente. Isso traz incertezas de longo prazo às instituições que dependam dessas ferramentas, uma vez que não há garantias de que elas continuarão adequadas no futuro, nem sequer garante-se que elas continuarão existindo. Diante disso, este projeto visa o desenvolvimento de soluções de gerenciamento de dados que atendam aos requisitos de manipulação de grafos das aplicações modernas, mantendo sempre o Modelo Relacional como referência conceitual. De maneira sucinta, parte-se da premissa que os SGBDRs podem atender às necessidades de modelagem de grafos e prover técnicas para navegar em relacionamentos, proporcionando: (i) a modelagem dos conjuntos de vértices e de arestas de um grafo como casos especializados de conjuntos; e (ii) as técnicas e as ferramentas necessárias para processar consultas sobre esses grafos, sendo elas declaradas por meio de comandos que apenas estendam a linguagem SQL, sem mudar sua essência. Nesse contexto, este projeto visa definir e desenvolver o conceito de linkage, de forma a fomentar o gerenciamento e a manipulação de relacionamentos entre objetos sobre o Modelo Relacional. Por fim, também se fará o desenvolvimento dos módulos necessários à extensão de um SGBDR para avaliar e validar o novo conceito.

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
CHINO, DANIEL Y. T.; SCABORA, LUCAS C.; CAZZOLATO, MIRELA T.; JORGE, ANA E. S.; TRAINA-, JR., CAETANO; TRAINA, AGMA J. M. Segmenting skin ulcers and measuring the wound area using deep convolutional networks. COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE, v. 191, JUL 2020. Citações Web of Science: 1.
OLIVEIRA, PAULO H.; SCABORA, LUCAS C.; CAZZOLATO, MIRELA T.; OLIVEIRA, WILLIAN D.; PAIXAO, RAFAEL S.; TRAINA, AGMA J. M.; TRAINA, CAETANO. Employing Domain Indexes to Efficiently Query Medical Data From Multiple Repositories. IEEE JOURNAL OF BIOMEDICAL AND HEALTH INFORMATICS, v. 23, n. 6, p. 2220-2229, NOV 2019. Citações Web of Science: 1.
CAZZOLATO, MIRELA T.; SCABORA, LUCAS C.; NESSO-JR, MARCOS R.; MILANO-OLIVEIRA, LUIS F.; COSTA, ALCEU F.; KASTER, DANIEL S.; KOENIGKAM-SANTOS, MARCEL; DE AZEVEDO-MARQUES, PAULO MAZZONCINI; TRAINA-JR, CAETANO; TRAINA, AGMA J. M. dp-BREATH: Heat maps and probabilistic classification assisting the analysis of abnormal lung regions. COMPUTER METHODS AND PROGRAMS IN BIOMEDICINE, v. 173, p. 27-34, MAY 2019. Citações Web of Science: 2.

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