Schema matchning identifierar element av två givna scheman som motsvarar varandra. Även om det finns många algoritmer för schema matchning, lite har skrivits om att bygga ett system som kan användas i praktiken. Vi beskriver vår första erfarenhet bygga ett sådant system, en anpassningsbar schema matcher som kallas Protoplasma. De flesta systemintegrationsarbete kräver att man skapar kartläggningar mellan modeller, såsom databasscheman, meddelandeformat, gränssnittsdefinitioner och användargränssnittsformulär. Som en design aktivitet, schema kartläggning liknar databasdesign i det att det kräver gräva djupt i semantiken av scheman. Detta är vanligtvis ganska tidskrävande, inte bara i nivå av ansträngning men också i förfluten tid, eftersom processen att reta ut semantik är långsam. Det kan dra nytta av utvecklingen av förbättrade verktyg, men det är osannolikt att sådana verktyg kommer att ge en silverkula som automatiserar allt arbete. Det är till exempel svårt att föreställa sig hur det bästa verktyget kan eliminera behovet av en designer för att läsa dokumentation, fråga utvecklare och slutanvändare hur de använder data, eller granskning test körs för att kontrollera oväntade resultat. På sätt och vis är problemet AI-komplett, dvs. lika svårt som att reproducera mänsklig intelligens. De bästa kommersiellt tillgängliga modellkartläggningsverktygen vi känner till är i grunden grafiska programmeringsverktyg. Det vill säga, de tillåter en att ange ett schema kartläggning som en riktad graf där noder är enkla data transformationer och kanter är dataflöden. Sådana verktyg hjälper till att specificera: en kartläggning mellan två meddelanden, ett datalager laddar skript, eller en databas fråga. Medan sådan grafisk programmering är en förbättring jämfört med att skriva kod, ingen databas design intelligens erbjuds. Trots de begränsade förväntningar som uttrycktes i föregående stycke, bör vi verkligen kunna erbjuda viss intelligens och automatiserad hjälp, förutom attraktiv grafik. Det finns två steg för att automatisera skapandet av kartläggningar mellan scheman: schema matchning och fråge upptäckt. Schema matchning identifierar element som motsvarar varandra, men förklarar inte hur de motsvarar. Till exempel kan det säga att FirstName och LastName i ett schema är relaterade till Namn i det andra, men inte säga att concatenating det förra ger det senare. Fråga upptäckt plockar upp där schema matchande lämnar av. Med tanke på korrespondensen, det får frågor för att översätta fall av källan schema i fall av målet, t.ex., med hjälp av frågeanalys och data mining [5]. Detta dokument fokuserar på schema matchning. Det finns många algoritmer för att lösa det [8]. De utnyttjar namnlikhet, tesauri, schema struktur, exempel, värdefördelning av instanser, tidigare kartläggningar, begränsningar, klusteranalys av ett schema corpus, och likhet med standard scheman. Alla dessa algoritmer har förtjänster. Så vad vi behöver är en verktygsuppsättning som införlivar dem i ett integrerat paket. Detta är ämnet för detta dokument. Det publicerade arbetet med schema matchning handlar främst om algoritmer, inte system. Detta algoritmarbete är till hjälp och erbjuder nya sätt att producera kartläggningar som tidigare algoritmer inte kunde hitta. Men alla publicerade algoritmer är ömtåliga: de behöver ofta manuell inställning, såsom att ställa in trösklar, tillhandahålla en tesaurus, eller utbildas på exempel; även efter inställning, är det lätt att hitta scheman som algoritmerna inte kartlägger korrekt; och många av dem inte skala till stora scheman. COMA är det första arbetet för att ta itu med tekniska frågor om ett schema matchningssystem [1]. Dess arkitektur erbjuder flera schema-nivå matchers och en fast process för att kombinera sina resultat. Matchers utnyttja språklig, datatyp, och strukturell information, plus tidigare matcher, för att producera likhet matriser bildar en kub. Kuben är aggregerad till en matris. Sedan väljs särskilda likhetsvärden som bra matchningskandidater, som kombineras till ett enda värde. Denna process utförs för hela scheman eller för två schema element, och upprepas efter att användaren ger feedback. Experimentering visade att hitta bra kombinationer av matchers beror på egenskaper hos de scheman som matchas, visar att anpassningsbarheten av kombinationsprocessen är avgörande. Inspirerad av COMA:s tillvägagångssätt ansåg vi att det var viktigt att driva vidare mot att bygga en industri-styrka schema matcher, en som undviker sårbarhetsproblem, är anpassningsbar för användning i praktiska tillämpningar, och utökar utbudet av matchande lösningar som erbjuds. Vi tror att bräcklighet är en naturlig del av problemet. För att mildra det behöver vi ett system som kan utnyttja den bästa SIGMOD
al, beskriva en konstruktion av en industriell styrka schema matcher kallas PROTOPLASM REF.
Industrial-strength schema matching
{'venue': 'SGMD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}