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EvolveDB: evolving relational database schemas in a model-driven way
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OA
AI
DOI：10.1007/s10270-025-01341-x.png)
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摘要
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软件应用的需求在整个产品生命周期中持续演变。因此，软件的持续适配通常会影响其领域模型，并需要更改底层数据库。相应地，数据库中存储的数据也必须进行相应调整，这是一个被称为模式演化的已知问题。使用低级SQL脚本进行手动模式演化涉及耗时且易出错的常规任务，以及需要专家知识的复杂操作。自动化在成本节约和质量改进方面具有显著潜力。迄今为止，最先进的解决方案主要关注基于操作员的方法。然而，这些方法通常缺乏灵活性，并规定了操作的确切顺序，这可能会受到限制。在本文中，我们提出EvolveDB，一种面向模型的关系数据库模式演化新方法。EvolveDB使数据库管理员能够通过比较表示数据库模式的两个模型版本来实现数据库演化。两个模型都可以通过反向工程数据字典从现有数据库中提取，或者目标版本可以通过自由编辑源模式的表示来创建。通过比较两个模型版本，EvolveDB识别差异并生成可执行的数据迁移脚本。我们在MediaWiki数据库模式上进行的实验评估显示了有希望的结果，证实了我们方法的可使用性。演示EvolveDB的屏幕录制视频可在https://youtu.be/k57NUi3blbg处获取。
Keyword:
Schema evolution
Relational databases
Model-driven reengineering
Model matching
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
S
IF:
3.2
论文数:
61
被引数:
1.9K
机构
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