自己記述オブジェクトモデルを用いた情報源統合のための検索処理方式
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概要
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異種分散情報源からデータを取得した場合, すべてのデータが同一の構造をもつとは限らず, インスタンスごとに異なったデータ構造をもつことがある.このような半構造化されたデータを統合するための共通なデータ構造として, 自己記述オブジェクトモデルがある.これはデータの各インスタンスが自己の意味を表現したラベルをもつモデルである.本論文においては, 利用者からの検索要求に応じてこのモデルに基づいたデータを異種分散情報源から取得し, これらをメディエータにおいて変換, 結合, および選択して, 検索結果となる自己記述オブジェクトを組み立てるための検索処理方式について述べる.メディエータはあらかじめRMSLと呼ぶ言語でビューの作成方法を宣言的に記述しておく.検索要求に応じてRMSLと質問文をもとに, ソースノード, 述語ノード, 変換ノード, ビューノード, そして併合ノードの5種類のノードから構成される検索処理プランを作成し, 実行する.これにより, 従来の関係データベースやオブジェクト指向データベースで扱うのが困難であった半構造化されたデータを柔軟に統合できることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-06-25
著者
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