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Doctoral Thesis
DOI
https://doi.org/10.11606/T.54.1986.tde-20082014-091445
Document
Author
Full name
Caetano Traina Junior
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 1986
Supervisor
Committee
Slaets, Jan Frans Willem (President)
Germano, Fernao Stella de Rodrigues
Jino, Mario
Koberle, Roland
Roda, Valentin Obac
Title in Portuguese
Máquina e modelo de dados dedicados para aplicações de engenharia
Keywords in Portuguese
Maquina para Bases de Dados
Modelos de dados
Seleção
Abstract in Portuguese
Esta tese envolve duas áreas de conhecimento, nomeadamente a de modelagem de dados para Sistemas de Gerecnciamento de Bases de Dados, e a de desenvolvimento de Máquinas de Bases de Dados. Devido a isso, esta tese apresenta-se também dividida em duas partes. Na primeira parte analisam-se os modelos já existentes e a partir das deficiências que apresentam para aplicações como Base de Dados para Engenharia, define-se o Modelo de Representação de Objetos. Na segunda parte são analisados arquiteturas de Máquinas de Base de Dados existentes e faz-se a proposta de uma nova arquitetura dedicada, para suportar uma implementação capaz de aproveitar o paralelismo que o modelo apresentado permite. Nas duas partes faz-se um levantamento de trabalhos relevantes que existem nas respectivas áreas, e mostra-se como as soluções apresentadas satisfazem as necessidades inerentes de cada parte
Title in English
A Data model and a database machine for engineering applications
Keywords in English
Data model
Database machine
Parallel
Semantic data model
Abstract in English
This work deals with two research areas: the data modeling for Database Management Systems; and the development of Database Machines. This work is divided in two parts. The first one analyzes already existent data models, and based on the characteristics required from engineering database applications, the Object Representation Model is defined. The second part analyzes existing database machines architectures and proposes a new one intended to support the intrinsic parallelism of the algorithms developed to implement the presented data model. A survey of relevant results obtained in both areas is included and a thorough discussion concludes the work
 
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Publishing Date
2014-08-21
 
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