OpenDataHub: an open dataset management system

This thesis presents a cloud-based software platform for sharing publicly available scientific datasets. The proposed platform leverages the potential of NoSQL databases and asynchronous IO technologies, such as Node.JS, in order to achieve high performances and flexible solutions. This solution will serve two main groups of users. The dataset providers, which are the researchers responsible for sharing and maintaining datasets, and the dataset users, that are those who desire to access the public data. To the former are given tools to easily publish and maintain large volumes of data, whereas the later are given tools to enable the preview and creation of subsets of the original data through the introduction of filter and aggregation operations. The choice of NoSQL over more traditional RDDMS emerged from and extended benchmark between relational databases (MySQL) and NoSQL (MongoDB) that is also presented in this thesis. The obtained results come to confirm the theoretical guarantees that NoSQL databases are more suitable for the kind of data that our system users will be handling, i. e., non-homogeneous data structures that can grow really fast. It is envisioned that a platform like this can lead the way to a new era of scientific data sharing where researchers are able to easily share and access all kinds of datasets, and even in more advanced scenarios be presented with recommended datasets and already existing research results on top of those recommendations.

Sviluppo di YouCrowd: una piattaforma per campagne mobile crowdsensing on-demand

Con il termine "crowdsensing" si intende una tecnica in cui un folto gruppo di individui aventi dispositivi mobili acquisiscono e condividono dati di natura diversa in maniera collettiva, al fine di estrarre informazioni utili. Il concetto di Mobile Crowdsensing è molto recente e derivante dalle ultime innovazioni tecnologiche in materia di connettività online e cattura di dati di vario genere; pertanto non si trova attualmente una vera e propria applicazione in campo reale, la modellazione solo teorica e fin troppo specifica pone un limite alla conoscenza di un ambito che può rivelarsi molto utile ai fini di ricerca. YouCrowd è un piattaforma web che va ad implementare un sistema di crowdsourcing completo, in grado di leggere dati dai numerosi sensori di uno smartphone e condividerli, al fine di ottenere una remunerazione per gli utenti che completano una campagna. La web application vede la sua implementazione di base supportata da NodeJS e si configura come una piattaforma dinamica che varia la propria interfaccia con l'utente in base alle richieste di dati da parte degli administrators. Il test di YouCrowd ha coinvolto un buon numero di partecipanti più o meno esperti nell'utilizzo degli strumenti informatici, rivelando delle buone prestazioni in relazione alla difficoltà del task e alle prestazioni del device in test.

Data modelling su database non relazionali: confronto di prestazioni su operazioni CRUD

Gli obiettivi di questi tesi sono lo studio comparativo di alcuni DBMS non relazionali e il confronto di diverse soluzioni di modellazione logica e fisica per database non relazionali. Utilizzando come sistemi di gestione due DBMS Document-based non relazionali, MongoDB e CouchDB, ed un DBMS relazionale, Oracle, sarà effettuata un’analisi di diverse soluzione di modellazione logica dei dati in database documentali e uno studio mirato alla scelta degli attributi sui quali costruire indici. In primo luogo verrà definito un semplice caso di studio su cui effettuare i confronto, basato su due entità in relazione 1:N, sulle quali sarà costruito un opportuno carico di lavoro. Idatabase non relazionali sono schema-less, senza schema fisso, ed esiste una libertà maggiore di modellazione. In questo lavoro di tesi i dati verranno modellati secondo le tecniche del Referencing ed Embedding che consistono rispettivamente nell’inserimento di una chiave (riferimento) oppure di un intero sotto-documento (embedding) all’interno di un documento per poter esprimere il concetto di relazione tra diverse entità. Per studiare l’opportunità di indicizzare un attributo, ciascuna entità sarà poi composta da due triplette uguali di attributi definiti con differenti livelli di selettività, con la differenza che su ciascun attributo della seconda sarà costruito un indice. Il carico di lavoro sarà costituito da query definite in modo da poter testare le diverse modellazioni includendo anche predicati di join che non sono solitamente contemplati in modelli documentali. Per ogni tipo di database verranno eseguite le query e registrati i tempi, in modo da poter confrontare le performance dei diversi DBMS sulla base delle operazioni CRUD.

Progettazione ed implementazione di un'applicazione web di e-learning a supporto della didattica di un corso universitario

Il presente elaborato vuole guidare il lettore lungo l’itinerario che ha previsto la cura e il rilascio di un’applicazione web a tema di e-learning. Greenwich, questo il nome della piattaforma, vuole essere un efficiente strumento di supporto online alla didattica del corso di Basi di Dati dell’Università di Bologna. Lo scopo primario dell’applicazione web è, infatti, quello di fornire agli studenti un mezzo per eseguire query mongoDB in maniera semplice, mirata e su richiesta del docente. Salvo un’approfondita ricerca culturale riguardante il contesto in cui si sviluppa l’applicazione, l’obiettivo primario della trattazione rimane quello di descrivere in modo ordinato i momenti impattanti che hanno segnato, passo dopo passo, le fasi di crescita di Greenwich, raggruppati in tre macro fasi caratteristiche: progettazione, implementazione e validazione.