Discovery and Application of Data Dependencies - Pena, Eduardo Henrique Monteiro; de Almeida, Eduardo Cunha (Anais do Concurso de Teses e Dissertações da SBC (CTD-SBC); 2021: Anais do XXXIV Concurso de Teses e Dissertações, 2021)
Este trabalho faz contribuições que abrangem problemas centrais em relação às dependências de dados. O primeiro problema diz respeito à descoberta de dependências com alto poder de expressividade. Apresentamos um algoritmo eficiente para a descoberta de restrições de negação: um tipo de dependência com poder de expressividade suficiente para generalizar outros tipos importantes de dependências, e expressar regras de negócios complexas. O segundo problema diz respeito à aplicação de dependências para melhoraria de consistência de dados. Apresentamos uma modificação para as abordagens tradicionais de descoberta de dependência que permite que algoritmos de descoberta de dependência retornem resultados confiáveis, mesmo que sejam executados sobre dados contendo alguns registros inconsistentes. Além disso, apresentamos um sistema para detecção eficiente de violações de dependências. Nossa extensa avaliação experimental mostra que nosso sistema é até três ordens de magnitudes mais rápido do que competidores estado-da-arte, especialmente para grandes conjuntos de dados e um grande número de violações de dependência. A última contribuição deste trabalho diz respeito à aplicação de dependências na otimização de consultas. Apresentamos um sistema para a descoberta e seleção automática de dependências funcionais. Nossa avaliação experimental mostra que nosso sistema seleciona dependências funcionais relevantes que ajudam na redução do tempo de resposta para consultas em vários tipos de cargas de trabalho.