Integrity Constraints on Rich Data Types (Hardcover)
Idioma: inglés
Editorial: Springer International Publishing AG, Cham, 2023
- Tapa dura
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
Vendedor de AbeBooks desde 12 de octubre de 2005
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Hardcover. This book examines the recent trend of extending data dependencies to adapt to rich data types in order to address variety and veracity issues in big data. Readers will be guided through the full range of rich data types where data dependencies have been successfully applied, including categorical data with equality relationships, heterogeneous data with similarity relationships, numerical data with order relationships, sequential data with timestamps, and graph data with complicated structures. The text will also discuss interesting constraints on ordering or similarity relationships contained in novel classes of data dependencies in addition to those in equality relationships, e.g., considered in functional dependencies (FDs). In addition to exploring the concepts of these data dependency notations, the book investigates the extension relationships between data dependencies, such as conditional functional dependencies (CFDs) that extend conventional functional dependencies (FDs). This forms in the book a family tree of extensions, mostly rooted in FDs, that help illuminate the expressive power of various data dependencies. Moreover, the book points to work on the discovery of dependencies from data, since data dependencies are often unlikely to be manually specified in a traditional way, given the huge volume and high variety in big data. It further outlines the applications of the extended data dependencies, in particular in data quality practice. Altogether, this book provides a comprehensive guide for readers to select proper data dependencies for their applications that have sufficient expressive power and reasonable discovery cost. Finally, the book concludes with several directions of future studies on emerging data. Readers will be guided through the full range of rich data types where data dependencies have been successfully applied, including categorical data with equality relationships, heterogeneous data with similarity relationships, numerical data with order relationships, sequential data with timestamps, and graph data with complicated structures. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9783031271762
- Título
- Integrity Constraints on Rich Data Types (Hardcover)
- Autor
- Shaoxu Song
- Editorial
- Springer International Publishing AG, Cham
- Año de publicación
- 2023
- Estado
- new
- Encuadernación
- Hardcover
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3031271769
- ISBN 13
- 9783031271762
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Lei Chen is a Chaired Professor in the Department of Computer Science and Engineering at the Hong Kong University of Science and Technology and the Director of the HKUST Big Data Institute. He received the SIGMOD Test-of-Time Award in 2015 and served as the Program Committee Co-Chair of VLDB 2019 and ICDE 2023. He is currently the Editor-in-Chief of the VLDB Journal, and the Editor-in-Chief of IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE). He is an IEEE Fellow and ACM Distinguished Scientist.
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