Abstract

Wir stellen einen neuen Ansatz vor, um Daten mit verschiedenen Kontexten in einem Eigenschaftsgraphenmodell zu speichern. Wir führen Namespaces ein, ähnlich den Namespaces in XML, und erweitern Knoten und Beziehungen mit Labels, um sie einem bestimmten Kontext, d.h. Namespace, zuzuordnen. Auch einzelne Eigenschaften eines Knotens oder einer Beziehung können in einen Namensraum gestellt werden. Diese Arbeit zielt speziell auf die Nutzung in Graphdatenbanken ab, wobei eine Referenzimplementierung über die Datenbank Neo4j bereitgestellt wird. Neben dem theoretischen Ansatz wird ein Object-to-Graph-Mapper für die Programmiersprache Java implementiert und zur Evaluierung des Ansatzes verwendet. Als Evaluierungsbeispiel wird eine Universitätsorganisation verwendet, die in zwei Domänen aufgeteilt ist. Die Experimente zeigen, dass Informationen verschiedener Domänen innerhalb desselben Modells unter Verwendung von Namespaces gespeichert werden können. Dadurch ist es möglich, gemeinsam genutzte Informationen über mehrere Kontexte hinweg wiederzuverwenden, was die Datenduplizierung in der Graphdatenbank reduziert, da ansonsten mehrere Knoten erforderlich wären.
OriginalspracheEnglisch
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - Sep. 2022
VeranstaltungEuropean Modeling & Simulation Symposium 2022 - Rom, Italien
Dauer: 19 Sep. 202221 Sep. 2022
Konferenznummer: 34
https://www.msc-les.org/emss2022/

Konferenz

KonferenzEuropean Modeling & Simulation Symposium 2022
KurztitelEMSS
Land/GebietItalien
OrtRom
Zeitraum19.09.202221.09.2022
Internetadresse

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Towards Modelling Namespaces in Graph Databases“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

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