Managing Time in Relational Databases : How to Design, Update and Query Temporal Data
Langue : anglais
Edité par Elsevier Inc, 2010
- Livre relié
- Neuf
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Managing Time in Relational Databases: How to Design, Update and Query Temporal Data introduces basic concepts that will enable businesses to develop their own framework for managing temporal data. It discusses the management of uni-temporal and bi-temporal data in relational databases, so that they can be seamlessly accessed together with current data; the encapsulation of temporal data structures and processes; ways to implement temporal data management as an enterprise solution; and the internalization of pipeline datasets. The book is organized into three parts. Part 1 traces the history of temporal data management and presents a taxonomy of bi-temporal data management methods. Part 2 provides an introduction to Asserted Versioning, covering the origins of Asserted Versioning; core concepts of Asserted Versioning; the schema common to all asserted version tables, as well as the various diagrams and notations used in the rest of the book; and how the basic scenario works when the target of that activity is an asserted version table. Part 3 deals with designing, maintaining, and querying asserted version databases. It discusses the design of Asserted Versioning databases; temporal transactions; deferred assertions and other pipeline datasets; Allen relationships; and optimizing Asserted Versioning databases.…
N° de réf. du vendeur 9780123750419
- Titre
- Managing Time in Relational Databases : How to Design, Update and Query Temporal Data
- Auteur
- Randall Weis
- Éditeur
- Elsevier Inc
- Année de publication
- 2010
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 0123750415
- ISBN à 13 chiffres
- 9780123750419
- Poids de l'article
- 1 049 grammes
- Dimensions
- 245x208x37 mm
For example, let's say that from July through August of last year we had on our database a row stating that the unit cost of a product was $25.50 during the first quarter of that year. But in September, we realized that we had made a mistake and that the unit cost was actually $23.50. End users need the ability to issue a query which can tell them both what the unit cost really was in the first quarter of last year and also a query which can tell them what they said the first-quarter unit cost was last July.
The practical and comprehensive nature of this material is demonstrated in each chapter by a mixture of diagrams and text typical for a book about data architecture and data models. The chapters dealing specifically with managing temporal and bi-temporal data will rely heavily on an example-driven approach, each example presenting specific real-world scenarios. Each scenario is structured around (a) a before-image of a sample table or tables; (b) a bi-temporal timeline graphic; (c) a specific bi-temporal transaction; and (d) one or more snapshots of the sample table or tables, showing the results of applying each transaction. (Bi-temporal relational data is temporarily delimited into two dimensions, i.e., valid time and transaction time.)
For example, a hedge fund company needs to bi-temporally manage a lot of their econometric data because GDP, CPI and the many other data sources they use have scheduled releases, then followed up by one or more revisions later on. Such data describes (a) what the economy was like during a specific time period (valid time) and (b) a series of corrections to prior releases of that data (transaction time).
Value proposition: This book presents a simplified approach to managing temporal and bi-temporal data that reduces the complexity of data queries and transactions making inserts, updates and deletes simple enough that anyone who could write them against non-temporal tables could also write them against temporal tables. This is accomplished by developing declarative specifications that replace time-intensive design work for data modelers who must incorporate temporal semantics into their work. In this way, query complexity is minimized. It allows the database designer to situate this special kind of temporal data management in the context of an enterprise data architecture, together with other ways of managing non-current data.
KEY FEATURES
1. Integrates an enterprise-wide viewpoint with a strong conceptual model of temporal data management allowing for realistic implementation of database application development.
2. Provides a true practical guide to the different possible methods of time-oriented databases with techniques of using existing funtionality to solve real world problems within an enterprise data architecture environment.
3. Written by IT professionals for IT professionals, this book employs a heavily example-driven approach which reinforces learning by showing the results of puting the techniques discussed into practice.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
À propos de l’auteur
Randall Weis, founder and CEO of InBase, Inc, has more than 25 years of experience in IT and IT management, specializing in enterprise data architecture. Weis' technical expertise is in sophisticated, multi-tiered systems. He has designed logical and physical data models and implemented several high profile, very large database (VLDB) systems in the financial and insurance industries. These systems have had very stringent performance and real-time history requirements. His software development company, InBase, Inc., has developed software and Web sites used by some of the nations largest companies. Weis has been a presenter at various user groups, including Guide, Share, Midwest Database Users Group and Camp IT Expo. His technique for modeling history, retro activity and future dating has been reviewed and approved for the physical implementation of IBM's Insurance Application Architecture (IAA).
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