Adaptives Datenbank-Caching bei deklarativen Anfragen

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Im momentan wichtigsten Bereich der Datenbank- und Informationssysteme, der Informationsintegration und -fusion, gibt es drei Schwerpunktthemen: Föderation, Transformation und räumliche Zuordnung von Information. Dieser Projektantrag zielt auf das letzte Thema als einem anwendungsrelevanten und jungen Forschungsgebiet, dessen Bedeutung bei der Allgegenwart von verteilten und heterogenen Informationen, deren Spektrum an Verarbeitungsarchitekturen (weltweite DBS-Föderationen, P2P Computing, Grid Computing, Web-Service- Plattformen usw.) und der schnell wachsenden Benutzerzahl, die aktuelle Information bei kürzesten Antwortzeiten verlangen, noch erheblich wachsen wird. Der Schlüssel zum effektiven und adaptiven Datenbank-Caching liegt bei den so genannten Constraint-basierten Verfahren; sie sind bisher kaum erforscht und versprechen die bekannten Anfrage-basierten Verfahren (Caching von Anfrageergebnissen oder Sichten) an Flexibilität, Leistungsvermögen und Anpassbarkeit weit zu übertreffen. Das neue fundamentale Problem ist die deklarative Behandlung von abgeleiteten Daten und ihrer Konsistenzerhaltung im DB-Cache, so dass sich vom Thema her eine enge Verknüpfung zu Sichten, Replikaten, Indexen usw. ergibt. Viele neue Herausforderungen liegen in der Deklarativität und Mengenorientierung heutiger Datenbanksprachen (vor allem SQL) begründet, so dass sich die Verfahren nicht mit der herkömmlichen Datenbankpufferverwaltung vergleichen lassen. Im Mittelpunkt steht die Untersuchung von so genannten Cache Groups hinsichtlich Korrektheit der Anfrageauswertung, Kontrollierbarkeit des Ladens und Entladens, Leistungsverhalten, Anwendungstransparenz und Adaptivität. Neuartige Konzepte erlauben neben speziellen Verbund-Anfragen (PSJ) die Auswertung wichtiger Klassen von Prädikaten, die über Gleichheitsprädikate und -verbunde deutlich hinausgehen. Die Generalisierung der Ideen führt auf eine Vision, wie Caching auch in innovativen Datenbankarchitekturen eingesetzt werden kann.