Publicação: SQLSIM: Consultas analíticas por similaridade em SGBD Relacionais
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CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::BANCO DE DADOS
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Resumo
Com o crescimento exponencial de dados multidimensionais, torna-se essencial o desenvolvimento de abordagens eficientes para consultas analíticas por similaridade. No entanto, os Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados Relacionais (SGBDR) tradicionalmente não oferecem suporte nativo para esse tipo de consulta, tornando necessário o uso de soluções externas que podem impactar a eficiência e a escalabilidade. Neste trabalho, propomos o SQLSIM, uma estratégia para execução de consultas por similaridade diretamente em SGBDRs, eliminando a necessidade de processamento externo e reduzindo o \textit{impedance mismatch}. A abordagem utiliza funções definidas pelo usuário (UDFs) na linguagem procedural SQL para implementar operações de agrupamento por similaridade em múltiplas dimensões. Além disso, exploramos técnicas para otimizar a execução dessas consultas, aproveitando estruturas de indexação e operadores avançados. A solução foi implementada no PostgreSQL e avaliada por meio de experimentos que demonstraram sua flexibilidade no processamento de grandes volumes de dados. Os resultados indicam que o SQLSIM permite a realização de análises multidimensionais complexas de forma integrada, preservando a compatibilidade com a linguagem SQL padrão.
Abstract
With the exponential growth of multidimensional data, developing efficient approaches for similarity-based analytical queries has become essential. However, Relational Database Management Systems (RDBMS) do not natively support this type of query, often requiring external solutions that can impact efficiency and scalability. In this work, we propose SQLSIM, a strategy for executing similarity-based queries directly within RDBMS, eliminating the need for external processing and reducing impedance mismatch. The approach leverages user-defined functions (UDFs) in procedural SQL to implement similarity-based clustering operations across multiple dimensions. Additionally, we explore techniques to optimize the execution of these queries by utilizing indexing structures and advanced operators. The solution was implemented in PostgreSQL and evaluated through experiments that demonstrated its flexibility in processing large volumes of data. The results indicate that SQLSIM enables complex multidimensional analysis in an integrated manner, maintaining scalability and compatibility with standard SQL.
Palavras-chave
Consultas por similaridade, SQL, SGBDR, Agrupamento, Análise multidimensional, Similarity queries, RDBMS, Clustering, Multidimensional analysis
Citação
MENDONÇA, Antonio Lívio Cruz de. SQLSIM: Consultas analíticas por similaridade em SGBD Relacionais. 2025. 81 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2025. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2025.149.
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