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Data obtained from foreign data sources often come with only superficial structural information, such as relation names and attribute names. Other types of metadata that are important for effective integration and meaningful querying of such data sets are missing. In particular, relationships among attributes, such as foreign keys, are crucial metadata for understanding the structure of an unknown database. The discovery of such relationships is difficult, because in principle for each pair of attributes in the database each pair of data values must be compared. A precondition for a foreign key is an inclusion dependency (IND) between the key and the foreign key attributes. We present with Spider an algorithm that efficiently finds all INDs in a given relational database. It leverages the sorting facilities of DBMS but performs the actual comparisons outside of the database to save computation. Spider analyzes very large databases up to an order of magnitude faster than previous approaches. We also evaluate in detail the effectiveness of several heuristics to reduce the number of necessary comparisons. Furthermore, we generalize Spider to find composite INDs covering multiple attributes, and partial INDs, which are true INDs for all but a certain number of values. This last type is particularly relevant when integrating dirty data as is often the case in the life sciences domain - our driving motivation.
Für ein vertieftes Verständnis der sozialwissenschaftlichen Datenanalyse werden in der vorliegenden Arbeit die Deskriptivstatistik (beschreibende Statistik) und die Inferenzstatistik (schließende Statistik als Instrument zur Charakterisierung der Grundgesamtheit aufgrund einer Stichprobe) integriert dargestellt. Im Zentrum der Darstellung steht die Analyse von Zusammenhängen von Merkmalen in Stichprobe und Grundgesamtheit in Abhängigkeit vom erzielten Messniveau. Anhand verschiedener sozialwissenschaftlicher Fragestellungen werden daher die Messniveaus und Skalierungsverfahren diskutiert, die Verteilung interessierender Merkmale in Stichprobe und Grundgesamtheit, die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie, Auswahlverfahren zur Konstruktion von Stichproben, Schätz- und Testverfahren sowie insbesondere die verschiedenen Konzepte für die Zusammenhangsanalyse von Merkmalen.