Know Your Queries!

Know Your Queries!

(Projekt aus Eigenmitteln)

Projektleitung: Klaus Meyer-Wegener
Projektbeteiligte: Peter Schwab
Projektstart: 1. April 2015
Projektende: 31. Dezember 2018
Akronym: KYQ

Abstract

Das Projekt strebt eine Verwaltung von Datenbank-Anfragen für ganz unterschiedliche Zwecke an. Am einfachsten ist noch die Nutzung für die Optimierung einer konkreten Datenbank-Installation. Das praktizieren Datenbank-Administratoren ohnehin schon, und oft helfen die Datenbanksysteme ihnen dabei, indem sie Anfrage zwischenspeichern und Vorschläge für die Optimierung machen.

Wenn man seine Queries kennt, kann man aber auch noch ganz andere Dinge damit machen. Man kann prüfen, ob sich einige davon nicht auch effizienter mit einem Datenstromsystem ausführen ließen. Oder mit einem NoSQL-System. In beiden Fällen müssen die Anfragen dann übersetzt werden in die Sprache, die diese beiden Systeme verstehen.

Und schließlich kann man Anfragen auch schon entgegennehmen, wenn es noch gar kein System gibt, das sie ausführen kann. Ein Grund kann darin liegen, dass die zur Beantwortung benötigten Daten nicht lokal im eigenen System vorliegen, sondern extern verfügbar sind und erst noch angeschlossen werden müssen. Ein anderer Grund kann darin liegen, dass es noch gar kein Datenbanksystem gibt. In dessen Entwurf ist es aber sehr hilfreich zu wissen, welche Anfragen es später ausführen soll. Evtl. lassen sich sogar Teile des Datenbankschemas automatisch aus den Anfragen ableiten.

Publikationen

• Schwab P., Wahl AM., Lenz R., Meyer-Wegener K.:
  Query-driven Data Integration (Short Paper)
  LWDA (Potsdam, Germany, 12. September 2016 - 14. September 2016)
  In: Proc. Conf. "Lernen, Wissen, Daten, Analysen" 2016
  URL: http://ceur-ws.org/Vol-1670/paper-48.pdf
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• Schwab P., Wahl AM., Meyer-Wegener K., Matschinske JO.:
  Towards Query-Driven Data Minimization
  Lernen. Wissen. Daten. Analysen. (LWDA) 2018 (Mannheim, Germany, 22. August 2018 - 24. August 2018)
  In: Proc. Conf. "Lernen, Wissen, Daten, Analysen" 2018
  URL: http://ceur-ws.org/Vol-2191/paper39.pdf
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• Schwab P., Wahl AM., Matschinske JO., Meyer-Wegener K.:
  Query-Driven Data Minimization with the DataEconomist
  Advances in Database Technology - 22nd International Conference on Extending Database Technology (EDBT 2019) (Lisbon, Portugal, 26. März 2019 - 29. März 2019)
  In: OpenProceedings.org 2019, 78457 Konstanz, Germany: 2019
  DOI: 10.5441/002/edbt.2019.69
  URL: https://openproceedings.org/2019/conf/edbt/EDBT19_paper_365.pdf
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• Schwab P., Wahl AM., Meyer-Wegener K., Vöhringer D., Langohr M., Röckl J.:
  Query-Driven Enforcement of Rule-Based Policies for Data-Privacy Compliance
  Lernen. Wissen. Daten. Analysen. (LWDA) 2019 (Berlin, Germany, 30. September 2019 - 2. Oktober 2019)
  In: Proc. Conf. "Lernen, Wissen, Daten, Analysen" 2019
  URL: http://ceur-ws.org/Vol-2454/paper_56.pdf
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• Schwab P., Langohr M., Meyer-Wegener K.:
  A Framework for DSL-Based Query Classification Using Relational and Graph-Based Data Models
  3rd Joint International Workshop on Graph Data Management Experiences & Systems (GRADES) and Network Data Analytics (NDA) (Portland, OR, 14. Juni 2020 - 14. Juni 2020)
  In: ACM (Hrsg.): GRADES-NDA'20: Proceedings of the 3rd Joint International Workshop on Graph Data Management Experiences & Systems (GRADES) and Network Data Analytics (NDA) 2020
  DOI: 10.1145/3398682.3399167
  URL: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3398682.3399167
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• Schwab P., Langohr M., Meyer-Wegener K.:
  We Know What You Did Last Session: Policy-Based Query Classification for Data-Privacy Compliance With the DataEconomist
  SSDBM 2020: 32nd International Conference on Scientific and Statistical Database Management (Vienna, Virtual Conference, 7. Juli 2020 - 9. Juli 2020)
  DOI: 10.1145/3400903.3401692
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• Schwab P., Meyer-Wegener K.:
  Towards Evolutionary, Domain-Specific Query Classification Based on Policy Rules
  Lernen, Wissen, Daten, Analysen (LWDA) 2020 (Online, 9. September 2020 - 11. November 2020)
  In: Daniel Trabold, Pascal Welke, Nico Piatkowski (Hrsg.): Proceedings of the Conference "Lernen, Wissen, Daten, Analysen" 2020
  URL: http://ceur-ws.org/Vol-2738/LWDA2020_paper_18.pdf
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