Viele Anwendungen produzieren mit schnellem Tempo große Datenmengen. Die Profilierung solcher Datenmengen nach ihren Metadaten ist unabdingbar für ihre effektive Verwaltung und ihre Analyse. Metadaten fassen technische Eigenschaften einer Datenmenge zusammen, welche von einfachen Statistiken bis komplexe und Datenabhängigkeiten beschreibende Strukturen umfassen. Eine Form solcher Abhängigkeiten sind Inklusionsabhängigkeiten (INDs), die Teilmengenbeziehungen zwischen Attributen der Datenmengen ausdrücken. Dies macht INDs wichtig für viele Anwendungen wie Datenintegration, Anfragenoptimierung, Schemaentwurf und Integritätsprüfung. Somit ist die Entdeckung von INDs in unbekannten Datenmengen eine zentrale Aufgabe der Datenprofilierung.
lch entwickelte einen neuen Algorithmus namens S-INDD++ für die INDEntdeckung in großen Datenmengen. S-INDD++ beseitigt die Defizite existierender Algorithmen für die IND-Entdeckung und somit ist er performanter. S-INDD++ berechnet INDs sehr effizient basierend auf einem neuen Clustering der Attribute. S-JNoo++ wendet auch eine neue Partitionierungsmethode an, die das Verwerfen einer großen Anzahl von Kandidaten in früheren Phasen des Entdeckungsprozesses ermöglicht. Außerdem setzt S-INDD++ nicht voraus, dass eine Datenpartition komplett in den Hauptspeicher passen muss. S-INDD++ reduziert die Laufzeit der IND-Entdeckung um bis 50 %.
Keiner der IND-Entdeckungsalgorithmen ist geeignet für die Anwendung auf dynamischen Daten. Zu diesem Zweck entwickelte ich das erste Verfahren für das inkrementelle Update von INDs in häufig geänderten Daten. lch erreichte dies bei der Reduzierung des Problems des inkrementellen Updates von INDs auf dem inkrementellen Update des Attribute-Clustering, von dem INDs effizient ableitbar sind. Ich realisierte das Update der Cluster beim Entwurf von neuen Operationen, die auf den Clustern nach jedem Update der Daten angewendet werden. Das inkrementelle Update von INDs reduziert die Zeit der statischen IND-Entdeckung um bis 99,999 %.
Alle vorhandenen Algorithmen für die n-ary-lND-Entdeckung basieren auf dem Prinzip der Kandidatengenerierung. Der Hauptnachteil dieser Methode ist die exponentiell wachsende Anzahl der SQL-Anfragen, die für die Validierung der Kandidaten nötig sind. Zu diesem Zweck entwickelte ich MIND2, den ersten Algorithmus für n-ary-IND-Entdeckung ohne Kandidatengenerierung. Mind2 basiert auf einem neuen mathematischen Framework für die Berechnung der maximalen INDs, von denen alle anderen n-ary-lNDs ableitbar sind. Die Experimente zeigten, dlass MIND2 wesentlich skalierbarer und leistungsfähiger ist als die auf Hypergraphen basierenden Algorithmen.
