Foreign Key Constraint Identification in Relational Databases

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21240%2F17%3A00312699" target="_blank" >RIV/68407700:21240/17:00312699 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://ceur-ws.org/Vol-1885/106.pdf" target="_blank" >http://ceur-ws.org/Vol-1885/106.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Foreign Key Constraint Identification in Relational Databases
Popis výsledku v původním jazyce
For relational learning, it is important to know the relationships between the tables. In relational databases, the relationships can be described with foreign key constraints. However, the foreign keys may not be explicitly specified. In this article, we present how to automatically and quickly identify primary & foreign key constraints from metadata about the data. Our method was evaluated on 72 databases and has F-measure of 0.87 for foreign key constraint identification. The proposed method significantly outperforms in runtime related methods reported in the literature and is database vendor agnostic.
Název v anglickém jazyce
Foreign Key Constraint Identification in Relational Databases
Popis výsledku anglicky
For relational learning, it is important to know the relationships between the tables. In relational databases, the relationships can be described with foreign key constraints. However, the foreign keys may not be explicitly specified. In this article, we present how to automatically and quickly identify primary & foreign key constraints from metadata about the data. Our method was evaluated on 72 databases and has F-measure of 0.87 for foreign key constraint identification. The proposed method significantly outperforms in runtime related methods reported in the literature and is database vendor agnostic.

Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Rok uplatnění
2017
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
ITAT 2017: Information Technologies – Applications and Theory
ISBN
—
ISSN
1613-0073
e-ISSN
1613-0073
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
106-111
Název nakladatele
CEUR Workshop Proceedings
Místo vydání
Aachen
Místo konání akce
Martinské hole, Malá Fatra
Datum konání akce
22. 9. 2017
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—

Podobné výsledky(10)