Komplexiteten i Business Intelligences verksamhet har drivit på förslaget om flera metoder för effektiv modellering av Extract-Transform-Load (ETL) processer, baserat på den konceptuella abstraktionen av deras verksamhet. Förutom att främja automatisering och underhåll, tillhandahåller sådan modellering också byggstenar för att identifiera och representera ofta återkommande mönster. Trots vissa befintliga arbeten med att klassificera ETL-komponenter och funktionalitetsarketyper har frågan om systematisk brytning av sådana mönster och deras koppling till kvalitetsattribut som prestanda ännu inte tagits upp. I detta arbete föreslår vi en metod för identifiering av ETL:s strukturella mönster. Vi modellerar logiskt ETL-arbetsflöden med hjälp av märkta grafer och använder grafalgoritmer för att identifiera kandidatmönster och känna igen dem på olika arbetsflöden. Vi visar upp vår strategi genom ett användningsfall som tillämpas på implementerade ETL-processer från TPC-DI-specifikationen och vi presenterar minerade ETL-mönster. Genom att bryta ner ETL-processerna till identifierade mönster utgör vår strategi en språngbräda för automatisk översättning av ETL-logiska modeller till deras konceptuella representation och för att generera finkorniga kostnadsmodeller på mönsternivå.
I REF tillämpas en ny empirisk metod för utvinning av ETL (Extract, Transform and Load) strukturmönster med hjälp av VF2-kurvans matchande algoritm.
Frequent patterns in ETL workflows: An empirical approach
{'venue': 'Data Knowl. Eng.', 'journal': 'Data Knowl. Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}