利用投资组合理论与数据质量度量对数据库规范化中的技术债务进行优先级排序
软件工程
2018-01-23 v1
摘要
数据库规范化是关系型数据库设计的主要原则之一。规范化的益处可通过改善数据质量与性能以及其他质量属性来体现。我们探索了与技术债务表现相关的新情境,其关联到未充分规范化的数据库。此类债务可能产生长期影响,导致数据库质量系统性退化。这种退化可类比于债务的累积利息。我们主张,低于第四范式的表很可能产生债务。实际上,使数据库中所有表都达到第四范式是一项代价高昂且理想化的工作。因此,我们提出一种务实方法,基于未充分规范化表的隐喻性债务与利息(体现在数据质量与性能上)来对应当规范化为第四范式的表进行优先级排序。对于数据质量,使用数据不一致风险度量对表排序。不同于数据质量,目前尚无合适度量来估计弱规范化或未规范化表对性能的影响。我们利用对表执行操作的输入/输出(I/O)代价来估计性能退化及其成本,并提出了估计每个表该代价的模型。我们运用现代投资组合理论,基于估计的 I/O 代价与未来成本累积的可能风险对应当规范化的表排序。为评估我们的方法,我们使用了来自微软的 AdventureWorks 案例研究。结果表明,我们的方法能有效减少规范化债务并改善数据库质量。
引用
@article{arxiv.1801.06989,
title = {Prioritizing Technical Debt in Database Normalization Using Portfolio Theory and Data Quality Metrics},
author = {Mashel Albarak and Rami Bahsoon},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.06989},
year = {2018}
}