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Approximate OLAP of document-oriented databases: A variety-aware approach

机译：面向文档的数据库的近似OLAP：多种感知方法

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Schemaless databases, and document-oriented databases in particular, are preferred to relational ones for storing heterogeneous data with variable schemas and structural forms. However, the absence of a unique schema adds complexity to analytical applications, in which a single analysis often involves large sets of data with different schemas. In this paper we propose an original approach to OLAP on collections stored in document-oriented databases. The basic idea is to stop fighting against schema variety and welcome it as an inherent source of information wealth in schemaless sources. Our approach builds on four stages: schema extraction, schema integration, FD enrichment, and querying; these stages are discussed in detail in the paper. To make users aware of the impact of schema variety, we propose a set of indicators inspired by the definition of attribute density. Finally, we experimentally evaluate our approach in terms of efficiency and effectiveness. (C) 2019 Elsevier Ltd. All rights reserved.
机译：对于存储具有可变模式和结构形式的异构数据，无模式数据库（尤其是面向文档的数据库）优于关系数据库。但是，缺少唯一的架构会增加分析应用程序的复杂性，其中单个分析通常涉及具有不同架构的大量数据集。在本文中，我们针对存储在面向文档的数据库中的集合提出了OLAP的原始方法。基本思想是停止与模式多样性作斗争，并欢迎它作为无模式资源中固有的信息财富来源。我们的方法基于四个阶段：模式提取，模式集成，FD扩充和查询。本文将详细讨论这些阶段。为了使用户了解架构多样性的影响，我们提出了一组受属性密度定义启发的指标。最后，我们从效率和有效性方面对实验方法进行实验评估。 （C）2019 Elsevier Ltd.保留所有权利。

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