Arrays are among those data types w

Arrays are among those data types which contribute the most to Big Data -- examples include satellite images and weather simulation output in the Earth sciences, confocal microscopy and CAT scans in the Life sciences, as well as telescope and cosmological observations in Space science, to name but a few. Traditionally, the database community has neglected this, with the effect that ad-hoc implementations prevail. With the advent of NewSQL in recent years, however, the database scope has broadened, and array modelling and query support is seriously considered. Different models have been suggested, some of which are implemented or under implementation, and a consolidation of concepts can be observed. Consequently, integration of array queries into SQL is being addressed.

We fill this gap by proposing a generic model, ASQL, for modelling and querying multi-dimensional arrays in ISO SQL. The model integrates concepts from the three major array models seen today: rasdaman, SciQL, and SciDB. It is declarative, optimizable, minimal, yet powerful enough for application domains in science, engineering, and beyond. ASQL has been implemented and is currently being discussed in ISO for extending standard SQL.

Resultados (Português) 1:

Matrizes são entre esses dados tipos que mais contribuem para o grande volume de dados..--exemplos incluem imagens de satélite e saída de simulação de tempo nas ciências da terra, microscopia confocal e tomografias nas ciências da vida, bem como do telescópio e observações cosmológicas em ciência espacial, ao nome mas a alguns. Tradicionalmente, a comunidade de banco de dados negligenciou isto, com o efeito que ad hoc implementações prevalecem. Com o advento da NewSQL nos últimos anos, entretanto, ampliou o escopo do banco de dados, e suporte de modelagem e consulta de matriz é seriamente considerada. Diferentes modelos têm sido sugeridos, alguns dos quais são implementadas ou em implementação e consolidação dos conceitos podem ser observados. Consequentemente, a integração de consultas matriz no SQL está sendo abordada.Vamos preencher esta lacuna, propondo um modelo genérico, ASQL, para modelagem e matrizes multidimensionais em ISO SQL de consulta. O modelo integra conceitos dos três modelos principais de matriz vistos hoje: rasdaman, SciQL e SciDB. É declarativa, optimizável, mínima, mas poderoso o suficiente para domínios de aplicativo em ciência, engenharia e além. ASQL foi implementado e atualmente está sendo discutido em ISO para estender o padrão SQL.

Resultados (Português) 2:

Arrays estão entre os tipos de dados que mais contribuem para Big Data - exemplos incluem imagens de satélite e saída de simulação de tempo em Ciências da Terra, microscopia confocal e CAT scans nas ciências da vida, assim como o telescópio e observações cosmológicas em ciência espacial, a nomear apenas alguns. Tradicionalmente, a comunidade de banco de dados tem negligenciado este, com o efeito que as implementações ad-hoc prevalecer. Com o advento da NewSQL nos últimos anos, no entanto, o escopo do banco de dados ampliou, e modelagem de matriz e suporte consulta é seriamente considerada. Diferentes modelos foram sugeridos, alguns dos quais são implantados ou em implantação e consolidação de conceitos podem ser observados. Consequentemente, a integração de consultas matriz em SQL está a ser tratada. Nós preencher esta lacuna, propondo um modelo genérico, ASQL, para modelagem e consulta de matrizes multi-dimensionais em ISO SQL. O modelo integra conceitos dos três principais modelos de matriz visto hoje: rasdaman, SciQL e SciDB. É declarativa, otimizável, mínimo, mas poderoso o suficiente para domínios de aplicação em ciência, engenharia e além. ASQL foi implementado e está actualmente a ser discutido em ISO para estender SQL padrão.