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http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/8631| Título : | Implementação de um sistema para conversão de banco de dados no modelo relacional para modelo orientado a grafos. |
| Autor : | Paulo, Pedro Lucas Evangelista de |
| metadata.dc.contributor.advisor: | Alexandre, Rafael Frederico Monteiro, Bruno Rabello |
| metadata.dc.contributor.referee: | Alexandre, Rafael Frederico Monteiro, Bruno Rabello Fonseca, George Henrique Godim da Cordeiro Junior, Zilton José Maciel |
| Palabras clave : | Banco de dados relacional Banco de dados orientado a grafos Conversão automática Transformação de esquema |
| Fecha de publicación : | 2025 |
| Citación : | PAULO, Pedro Lucas Evangelista de. Implementação de um sistema para conversão de banco de dados no modelo relacional para modelo orientado a grafos. 2025. 75 f. Monografia (Graduação em Engenharia de Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2025. |
| Resumen : | Na era moderna, grande parte da tomada de decisões, análises e automações ocorre por meio da existência e da manipulação de dados. Por isso, os sistemas que os gerenciam de forma estruturada, desde o armazenamento até a recuperação, são de suma importância. O presente trabalho propõe e implementa um sistema automatizado para conversão de bancos de dados relacionais em estruturas orientadas a grafos (no Neo4j). Partindo da extração de metadados (como chaves primárias e estrangeiras) e dados das tabelas em SQL Server, o sistema realiza a transformação de registros para o formato JSON estruturado, define regras de aninhamento e identifica o que deve ser modelado como nós ou arestas. A abordagem foi validada por meio de testes com duas bases amplamente utilizadas: Northwind e AdventureWorks2022. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade da ferramenta na geração de modelos compatíveis com grafos. Além disso, são apresentadas comparações entre consultas SQL e Cypher, destacando os benefícios do modelo orientado a grafos em cenários exploratórios e de múltiplos relacionamentos. O estudo também aponta os desafios enfrentados durante a implementação, como o tratamento de chaves compostas e a escolha de representações adequadas para diferentes tipos de tabelas. |
| metadata.dc.description.abstracten: | In the modern era, a significant portion of decision-making, analysis, and automation relies on the availability and handling of data. Therefore, systems that manage data in a structured way, from storage to manipulation and retrieval, are of utmost importance. This work proposes and implements an automated system for converting relational databases into graph-oriented structures (in Neo4j). Starting from the extraction of metadata (such as primary and foreign keys) and table data from SQL Server, the system transforms records into a structured JSON format, defines nesting rules, and identifies what should be modeled as nodes or edges. The approach was validated through tests with two widely used databases: Northwind and AdventureWorks2022. The results obtained demonstrate the feasibility of the tool in generating models compatible with graph databases. Additionally, comparisons between SQL and Cypher queries are presented, highlighting the benefits of the graph-oriented model in exploratory and multi-relational scenarios. The study also discusses the challenges encountered during implementation, such as handling composite keys and selecting appropriate representations for different types of tables. |
| URI : | http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/8631 |
| metadata.dc.rights.license: | Este trabalho está sob uma licença Creative Commons BY-NC-ND 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/?ref=chooser-v1). |
| Aparece en las colecciones: | Engenharia de Computação - JMV |
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