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Título: Otimização de esquemas NoSQL orientado a documentos : avaliação baseada em métricas e algoritmo VNS
Autor(es): Olivera, Harley Vera
Orientador(es): Holanda, Maristela Terto de
Assunto: NoSQL (Not Only SQL)
Banco de dados - documentos
Métricas de avaliação
Coeficiente de ponderação
Algoritmos metaheurísticos
VNS
Otmização esquemas
Data de publicação: 24-nov-2025
Referência: OLIVERA, Harley Vera. Otimização de Esquemas NoSQL Orientado a Documentos: Avaliação Baseada em Métricas e Algoritmo VNS. 2025. 90 f. Tese (Doutorado em Informática) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025.
Resumo: Em bancos de dados NoSQL orientados a documentos, a definição do esquema influencia diretamente o armazenamento, a velocidade das consultas e a escalabilidade do sistema. No entanto, determinar a configuração ideal constitui um desafio significativo devido ao elevado número de combinações possíveis entre coleções e suas relações. Cada uma dessas combinações precisa ser avaliada individualmente para mensurar seu impacto sobre o desempenho geral do sistema, o que torna inviável uma análise exaustiva devido ao alto custo computacional e à complexidade envolvida. Neste trabalho, implementou-se o algoritmo metaheurístico VNS (Variable Neighborhood Search) para identificar soluções eficientes a partir de um conjunto de consultas e uma configuração inicial. Para tanto, definiramse métricas de avaliação que quantificam a qualidade dos esquemas, considerando os relacionamentos referenciados e aninhados com uma ponderação específica. Integradas como função objetivo no algoritmo, essas métricas permitem uma avaliação mais ampla, concentrando-se nos aspectos estruturais dos esquemas. Operações de perturbação específicas foram projetadas para explorar eficientemente o espaço de busca, diversificando as soluções e prevenindo a convergência para mínimos locais. Assim, o algoritmo analisa diferentes estruturas, otimiza a complexidade do esquema e garante suporte completo às consultas definidas, alcançando uma solução eficaz no nível lógico de modelagem. Diferentemente dos trabalhos relacionados focados na representação conceitual e na adaptação de notações como UML e ER, este trabalho propõe uma abordagem automatizada de otimização lógica com métricas quantitativas e meta-heurísticas, eliminando a necessidade de avaliação física e facilitando o uso por projetistas com variados níveis de experiência.
Abstract: In document-oriented NoSQL databases, schema definition directly impacts storage, query speed, and system scalability. However, identifying the optimal configuration poses a significant challenge due to the many possible combinations between collections and their relationships. Each of these combinations must be individually evaluated to measure their impact on overall system performance, making an exhaustive analysis infeasible due to high computational costs and inherent complexity. In this study, the metaheuristic algorithm VNS (Variable Neighborhood Search) was implemented to identify efficient solutions based on a set of queries and an initial configuration. To achieve this, evaluation metrics were defined to quantify schema quality, considering referenced and embedded relationships with specific weightings. Integrated as the objective function of the algorithm, these metrics enable a more comprehensive evaluation, focusing primarily on the structural aspects of schemas. Specific perturbation operations were designed to explore the search space effectively, diversify solutions, and prevent convergence to local minima. Consequently, the algorithm examines various structures, optimizes schema complexity, and ensures full support for the defined queries, thus achieving an effective solution at the logical modeling level. Unlike related works focused on conceptual representation and the adaptation of notations such as UML and ER, this study proposes an automated approach to logical optimization using quantitative metrics and metaheuristics, eliminating the need for physical evaluation and making the method accessible to designers with varying levels of experience.
Unidade Acadêmica: Instituto de Ciências Exatas (IE)
Departamento de Ciência da Computação (IE CIC)
Informações adicionais: Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, Programa de Pós-Graduação em Informática, 2025.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Informática
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Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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