Local como vista (LAV)

Local as View (LAV) es un enfoque que utilizan los sistemas de integración de datos basados ​​en vistas (VDIS) para realizar la integración de datos, es decir, buscar y combinar datos de varias fuentes. Describe cada esquema local como una función sobre el esquema global. Aquí las fuentes de datos se definen como vistas sobre el esquema proporcionado. El esquema está diseñado de tal manera que mantiene la estabilidad incluso cuando algunas fuentes de datos se unen o abandonan el sistema de integración. Por lo tanto, LAV permite agregar o restar fuentes al sistema de integración de forma autónoma de otras fuentes.

Una breve historia:
Alon Y. Levy, Anand Rajaraman, Joann J. Ordille introdujeron principalmente el concepto de asignaciones LAV para superar los inconvenientes de las vistas tradicionales para la integración de datos. La idea del mapeo LAV es que cada símbolo de relación del esquema local se define en relación con el esquema global.

Los VDIS anteriores seguían el enfoque Global as View (GAV), en el que el esquema global se describe en términos del esquema local. Dado que el esquema global se expresa en términos de fuentes, las relaciones globales no pueden representar ninguna información que no esté presente en al menos una fuente única. Además, los sistemas basados ​​en GAV no permiten agregar una fuente al sistema independientemente de otras fuentes.

Por lo tanto, para superar las limitaciones del enfoque GAV, los investigadores idearon el enfoque LAV.

Aplicaciones:

• Se utiliza en sistemas prácticos de integración de datos.
• Se utiliza para la comprobación de recuperación.

Cómo funciona ?

LAV se puede considerar como la vista del sistema de los propietarios de la fuente al describir qué datos de la base de datos global están presentes en la fuente. El esquema local, es decir, las fuentes, se describen en términos de esquema global utilizando varias expresiones. Fuente proporciona expresiones para generar información a partir de piezas de esquema global. Con la ayuda de Mediator, estas expresiones se recopilan para encontrar todas las formas probables de responder a la consulta que se está disparando.

LAV sigue un enfoque dual en el que las relaciones locales se definen como puntos de vista sobre las relaciones globales. El objetivo es describir el esquema global de tal manera que las definiciones individuales no se alteren cuando las fuentes de datos se unan o abandonen el sistema de integración, excepto las definiciones de las fuentes que están involucradas en la alteración. La calidad de este sistema se mide en función de qué tan bien hemos caracterizado las fuentes.

En LAV, la correspondencia local a global se puede representar como un conjunto de asignaciones:

Donde R _i es cualquier relación de esquema local, U _i es una consulta sobre un esquema global e I es una consulta que devuelve todos los atributos de R _i .

Esto se puede ilustrar con el siguiente ejemplo:

Aquí,

MovieGenres(Title, Genre) ⊆ Movie(Title, Dir, Year, Genre) 
MovieDirectors(Title, Dir) ⊆ Movie(Title, Dir, Year, Genre)
MovieYears(Title, Year) ⊆ Movie(Title, Dir, Year, Genre)
ActorDirectors(Actor, Dir) ⊆ Movie(Title, Dir, Year, Genre), 
                              Actors(Title, Name) 

Ejemplos de sistemas de integración de datos que siguen el enfoque LAV:

• Colector de información:
  el Colector de información (IM) es un sistema utilizado para navegar y consultar numerosas fuentes de información en red.
• DWQ:
  la arquitectura de integración DWQ sigue el enfoque LAV y define las tablas de almacenamiento de datos, así como las tablas de origen en términos de esquema global. Utiliza un rico lenguaje de modelado a nivel conceptual que amplía el modelo de datos Entidad-Relación (ER). Por lo tanto, se vuelve totalmente compatible con varias herramientas de modelado conceptual.
• Picsel:
  Picsel es un sistema de integración de información construido sobre fuentes dispersas y probablemente heterogéneas.

ventajas :

• Varias fuentes pueden registrarse independientemente unas de otras, ya que las asignaciones de fuentes no se refieren a otras fuentes en el sistema.
• Existe la presencia de un acoplamiento flexible entre las relaciones locales y globales que mejora la flexibilidad y la solidez del sistema de integración de datos cuando las fuentes de datos participantes se alteran con frecuencia.
• Los mapeos LAV permiten descripciones bastante detalladas del contenido de las fuentes de datos.

Desventajas:

• Las fuentes cuya información no está presente en el esquema global no se pueden modelar. Por lo tanto, los sistemas LAV tienen que lidiar con frecuencia con respuestas parciales.
• Los reescritores de consultas LAV existentes solo administran consultas conjuntas que son NP completas.
• La naturaleza declarativa del sistema LAV hace que la respuesta a consultas no sea un trabajo trivial. Por lo tanto, para obtener respuestas para consultas disparadas contra el esquema global, debe traducirse a consultas correspondientes contra el esquema local. Este tipo de problema se conoce como reescritura de consultas mediante vistas.
• Los sistemas de integración de datos que siguen el enfoque LAV son comparativamente más complejos que los que utilizan el enfoque GAV.