Implementación de extensiones simbólicas al lenguaje SQL en servidores de bases de datos objeto-relacionales

Autores/as

  • Johnny Villalobos-Murillo Escuela de Informática, Universidad Nacional. Heredia, Costa Rica., Costa Rica
  • Steven Brenes-Chavarría Escuela de Informática, Universidad Nacional. Heredia, Costa Rica., Costa Rica

DOI:

https://doi.org/10.15359/ru.29-2.2

Palabras clave:

Base datos, extensión, objeto-relacional, objeto simbólico, SQL

Resumen

Este artículo propone extender el lenguaje SQL al crear nuevos tipos de datos con sus respectivos operadores, que permitan crear y manipular objetos simbólicos directamente sobre las bases de datos. La funcionalidad de la extensión propuesta se valida realizando transformaciones de datos relacionales clásicos a objetos simbólicos en bases de datos de gran volumen. Para los usuarios no familiarizados con el lenguaje SQL, se construye una interfaz de usuario final, que facilita y guía el proceso de transformación simbólica.

Referencias

Billard, L. (2006). Symbolic Data Analysis: Conceptual Statistics And Data Mining. New York: Wiley. DOI http://dx.doi.org/10.1002/9780470090183

Bock, H-H., & Diday, E. (2000). Analysis of Symbolic Data. Exploratory methods for extracting statistical information from complex data. Springer Verlag, 425.

Codd, E. (1970). A relational model of data for large shared data banks. Communications of the ACM, 377-387. DOI http://dx.doi.org/10.1145/362384.362685

Diday, E. (2009). The state of the art in symbolic data analysis: overview and future. Obtenido de http://media.wiley.com/product_data/excerpt/36/04700188/0470018836-1.pdf

Moore, R. (1979). Methods and Applications of Interval Analysis. Philadelphia, USA: Society for Industrial and Applied Mathematics (SIAM)

Rodríguez, O. (2000). The Knowledge Mining Suite (KMS). San José, Costa Rica: University of Costa Rica and Predisoft International S.A

The PostgreSQL Global Development Group. (2012). PostgreSQL Developer's Guide. Obtenido de http://www.postgresql.org

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Publicado

2015-07-01

Número

Sección

Artículos científicos originales (arbitrados por pares académicos)

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