[論文レビュー] Mragyati : A System for Keyword-based Searching in Databases

Nandlal L. Sarda, Ankur Jain|ArXiv.org|Oct 25, 2001

Data Management and Algorithms参考文献 6被引用数 23

ひとこと要約

この論文では、スキーマやSQLの知識が不要な自由形式のキーワードを用いたデータベース検索を可能にするキーワードベースのデータベース検索システム、Mragyatiを提案する。メタデータとデータの意味的特性を用いてキーワードをデータベースの関係にマッピングし、事前にグローバルなスキーマグラフを計算せずに、動的に構造的でブラウズ可能な結果を生成する。その結果、ウェブ検索に似たスケーラビリティと使いやすさを実現する。

ABSTRACT

The web, through many search engine sites, has popularized the keyword-based search paradigm, where a user can specify a string of keywords and expect to retrieve relevant documents, possibly ranked by their relevance to the query. Since a lot of information is stored in databases (and not as HTML documents), it is important to provide a similar search paradigm for databases, where users can query a database without knowing the database schema and database query languages such as SQL. In this paper, we propose such a database search system, which accepts a free-form query as a collection of keywords, translates it into queries on the database using the database metadata, and presents query results in a well-structured and browsable form. Th eysytem maps keywords onto the database schema and uses inter-relationships (i.e., data semantics) among the referred tables to generate meaningful query results. We also describe our prototype for database search, called Mragyati. Th eapproach proposed here is scalable, as it does not build an in-memory graph of the entire database for searching for relationships among the objects selected by the user's query.

研究の動機と目的

• ユーザーがデータベーススキーマやSQLの知識を持たずに、自然なキーワードクエリでデータベースを検索できるようにすること。
• 非エキスパートユーザー向けに、ウェブ検索風のキーワード検索と従来のデータベースクエリの間のギャップを埋めること。
• 関係性の発見のためのグローバルなスキーマグラフを事前に計算しない、スケーラブルなシステムを設計すること。
• データベースのテーブル間の意味的関係を反映した構造的でブラウズ可能な形式で結果を提示すること。
• データベーススキーマ内の外部キー制約とデータの意味的特性を活用して、意味のあるクエリ結果を提供すること。

提案手法

• システムは、メタデータと語彙的マッチングを用いて、ユーザーが入力したキーワードをデータベーススキーマ内の属性やテーブルにマッピングする。
• 外部キー関係とデータの意味的特性を活用して、キーワードが参照するテーブル間の意味的な結合を推論する。
• 意味的関係に基づいて関連するテーブルの組み合わせを特定することで、動的にSQLクエリを生成するエンジンが、オンザフライでクエリを構築する。
• システムはメモリ上にグローバルなスキーマグラフを構築しないため、大規模なデータベースに対してもスケーラビリティを確保する。
• ユーザーの理解とナビゲーションを向上させるために、構造的で階層的でブラウズ可能な形式で結果を提示する。
• キーワードをスキーマ要素に正しくマッピングするために、データベースのメタデータ（例：テーブル名、列名、外部キー制約）を活用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 リレーショナルデータベースにおいて、ユーザーがスキーマやSQLの知識を持たずに、キーワードベースの検索を効果的に行うにはどうすればよいか？
• RQ2 データの意味的特性と外部キー制約を用いて、キーワードクエリから意味的なテーブル結合を動的に発見するにはどのような技術が必要か？
• RQ3 グローバルなスキーマグラフを事前に計算しないで、大規模なデータベースにスケーラブルに対応するにはどうすればよいか？
• RQ4 意味的に意味のある形式で構造化し、ブラウズ可能な形式でクエリ結果を提示するにはどのようなメカニズムが必要か？
• RQ5 非エキスパートユーザー向けに、キーワードから関係へのマッピングにおいて、関連性と使いやすさのバランスをどのようにとるか？

主な発見

• システムは、メタデータと外部キー関係のみを用いて、自由形式のキーワードクエリを意味的なリレーショナルクエリにマッピングすることに成功した。
• グローバルなスキーマグラフの事前計算を回避することで、Mragyatiは特に大規模かつ複雑なデータベースにおいて高いスケーラビリティを達成した。
• このアプローチにより、非エキスパートユーザーがSQL やデータベーススキーマの知識を持たずに関連性の高い結果を取得できるようになった。
• 構造的でブラウズ可能な形式で結果が提示されるため、ユーザーの理解とインタラクションが向上した。
• この研究は、メタデータと意味的関係を活用することで、データベースにおけるキーワードベースの検索が実現可能で実用的であることを示した。
• プロトタイプ実装により、実世界のデータベース環境においてこのアプローチの実現可能性が確認された。