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A partir d'un treball anterior realitzat per Aniol Carbó, es vol continuar aquest extenent-lo i aplicant-ho a exemples i situacions més complexes. Es tracta d'un desenvolupament realista d'un exemple "benchmark" de referència, combinant la tecnologia "Blockchain" amb les clàsiques bases de dades relacionals, remodelant i extenent les anàlisis, comparatives i desenvolupament de programari per a cobrir utilitats com les perseguides pels Models Conceptuals Deductius proposats pel professor Antoni Olivé.

Aquest treball de final de grau té com a objectiu demostrar l'aplicació dels Models Conceptuals Deductius a través de la combinació de blockchain i bases de dades relacionals. La proposta dels MCD's va ser introduïda per Antoni Olivé l'any 1989, quan encara no exisitia la tecnologia blockchain. Aquesta tecnologia presenta un seguit de semblances amb la proposta d'Olivé, i en aquest projecte es demostra la possible implementació pràctica d'aquest concepte per a obtenir un sistema d'informació funcional. This final degree project has the purpose of demonstrating the application of the Deductive Conceptual Models through the combination of blockchain and relational databases. The Deductive Conceptual Models were introduced by Antoni Olivé on year 1989, before the blockchain technology was created. This very same technology presents multiple similarities with Olivé's proposal, so in this project we prove the possible practical implementation of this concept in order to accomplish a functional information system.

El projecte tractarà de la concepció, disseny i implementació d'un mapa de contaminació ambiental a Terrassa en temps real

Assegurar la correctesa de les dades d'un sistema és primordial en molts àmbits i sobretot en la informàtica. Les restriccions d'integritat de les dades són una peça clau per fer-ho possible però definir-les al sistema i fer-les complir sovint és feixuc i es fa de manera poc eficient i gens automatitzada. L'automatització és un procés que s'està duent a terme en moltes disciplines i per això creiem que és important automatitzar els processos que asseguren la validesa de les dades i el compliment de les restriccions d'un sistema. En aquest treball es desenvolupa una eina que automatitza el manteniment de restriccions mitjançant regles lògiques que representen la traducció de les restriccions textuals o gràfiques d'un model. Aquesta eina pretén fer servei als desenvolupadors i tothom qui vulgui assegurar un correcte manteniment de les bases de dades relacionals. Making sure that system data is correct is primordial in many areas but mostly in computer science. Integrity constraints are important to make this possible but their definition and implementation is sometimes hard and takes a lot of effort, also it is done manually. Automation is a very popular process nowadays in all kinds of disciplines. That is why we believe automation of the processes that ensure the validity of data and the compliance of restrictions of a system is very important. In this project we develop a tool that automates the maintenance of restrictions using logical rules representing the translation of the textual and graphic constraints of a model. This tool is intended to server developers and everyone that wants or needs to ensure proper maintenance of relational databases.

Since the early days of relational databases, it was realized that acyclic hypergraphs give rise to database schemas with desirable structural and algorithmic properties. In a by-now classical paper, Beeri, Fagin, Maier, and Yannakakis established several different equivalent characterizations of acyclicity; in particular, they showed that the sets of attributes of a schema form an acyclic hypergraph if and only if the local-to-global consistency property for relations over that schema holds, which means that every collection of pairwise consistent relations over the schema is globally consistent. Even though real-life databases consist of bags (multisets), there has not been a study of the interplay between local consistency and global consistency for bags. We embark on such a study here and we first show that the sets of attributes of a schema form an acyclic hypergraph if and only if the local-to-global consistency property for bags over that schema holds. After this, we explore algorithmic aspects of global consistency for bags by analyzing the computational complexity of the global consistency problem for bags: given a collection of bags, are these bags globally consistent? We show that this problem is in NP, even when the schema is part of the input. We then establish the following dichotomy theorem for fixed schemas: if the schema is acyclic, then the global consistency problem for bags is solvable in polynomial time, while if the schema is cyclic, then the global consistency problem for bags is NP-complete. The latter result contrasts sharply with the state of affairs for relations, where, for each fixed schema, the global consistency problem for relations is solvable in polynomial time. The research of Albert Atserias was partially supported by MICIN project PID2019-109137GB-C22 (PROOFS). The research of Phokion Kolaitis was partially supported by NSF Award No. 1814152.

Right now, a lot of pets go missing and their owners have a lot of trouble to locate them. Where is my pet? is a proposal for a software system to help recover these missing animals, using image recognition and geolocation technologies to help in the process. In this thesis we will analyse the available technologies that we have to build such a system: from native apps to web applications to REST and GraphQL APIs, and Image Recognition services. After making a technology choice, it will walk through all the design and implementation decisions made through the development. The final solution will be implemented as a web application (React), a REST API (Node.js) and a relational database (PostgreSQL) running on cloud technology (Heroku). It leverages the image processing capabilities of Google Cloud Vision. Actualmente, muchas mascotas desaparecen y sus dueños tienen muchos problemas para localizarlas. Where is my pet? es una propuesta de un sistema de software para ayudar a recuperar estos animales desaparecidos, utilizando tecnologías de reconocimiento de imágenes y geolocalización para ayudar en el proceso. En esta tesis, analizaremos las tecnologías disponibles que tenemos para construir dicho sistema: desde aplicaciones nativas hasta aplicaciones web, API REST y GraphQL, y servicios de reconocimiento de imágenes. Después de escoger una tecnología, se analizarán todas las decisiones de diseño e implementación tomadas durante el desarrollo. La solución final se implementará como una aplicación web (React), una API REST (Node.js) y una base de datos relacional (PostgreSQL) que se ejecuta en un servidor en la nube (Heroku). Utilizaremos los servicios de procesamiento de imágenes de Google Cloud Vision. Actualment, moltes mascotes desapareixen i els seus propietaris tenen molts problemes per localitzar-les. Where is my pet? és una proposta d'un sistema de programari per ajudar a recuperar aquests animals desapareguts, utilitzant tecnologies de reconeixement d'imatges i geolocalització per ajudar en el procés. En aquesta tesi, analitzarem les tecnologies disponibles que tenim per construir aquest sistema: des d'aplicacions natives fins a aplicacions web, API REST i GraphQL, i serveis de reconeixement d'imatges. Després d'escollir una tecnologia, s'analitzaran totes les decisions de disseny i implementació preses durant el desenvolupament. La solució final s'implementarà com una aplicació web (React), una API REST (NODE.JS) i una base de dades relacional (PostgreSQL) que s'executa en un servidor en el núvol (Heroku). Utilitzarem els serveis de processament d'imatges de Google Cloud Vision.

Actualmente les API forman parte de nuestro día a día. Están tan integradas en nuestras rutinas que las usamos sin ser ni tan solo conscientes de ello. Buscadores de internet, comercios digitales o foros digitales, son solo alguno de los ejemplos de este uso rutinario de las API. El Object Relational Mapping es una técnica usada con para persistir los datos usados por estas API. LoopBack 4 es un framework para desarollar API con el soporte de StrongLoop (IBM). Esta es la cuarta versión del software y la más nueva. Aún sé está desarrollando. El objetivo de este proyecto es entender como LoopBack 4 implementa los dos conceptos mencionados anteriormente. De conseguir una percepción de como funciona un back-end, de como funcionan las bases de datos, y de como el framework guarda allí los datos. Finalmente crearemos una documentación completa para que alguien pueda entender el ORM en Loopback 4 des de cero. Durante el proyecto hemos estudiado e implementado unos ejemplos para explicar como fun- cionan las relaciones en LoopBack4. Esto no solo implica modelos; también incluye datasources, controladores y repositorios. Una vez implementados en Loopback, veremos como estas rela- ciones quedar plasmadas dentro de una base de datos relacional y una de no relacional.

La idea principal del projecte es dotar a un petit equip comercial d'un producte capaç de facilitar el seu dia a dia a la seva activitat laboral. Una solució a mida redueix el temps de adaptació dels usuaris. Una part dels usuaris potencials del producte podrien ser comercials que han de encarregar i presentar productes a domicili. Gran part del temps dedicat al projecte ha estat de temps de recerca i aprenentatge sobre noves tecnologies. Hi ha una gran part de processos que s'han hagut de redissenyar per poder entregar un producte eficient. La entrega consta d'una base de dades relacional per el joc de proves i la documentació tècnica i funcional de la solució, el codi font i el producte final. El producte està orientat als casos d'ús plantejats però hi ha molts components que serien reutilitzables a futur. La idea principal del proyecto se dotar a un pequeño equipo comercial de un producto capaz de facilitar su día a día a su actividad laboral. Una solución a medida reduce el tiempo de adaptación de los usuarios. Una parte de los usuarios potenciales del producto podrían ser comerciales que tienen que encargar y presentar productos a domicilio. Gran parte del tiempo dedicado al proyecto ha estado de tiempo de investigación y aprendizaje sobre nuevas tecnologías. Hay una gran parte de procesos que se han tenido que rediseñar para poder entregar un producto eficiente. La entrega consta de una base de datos relacional por el juego de pruebas y la documentación técnica y funcional de la solución, el código fuente y el producto final. El producto está orientado a los casos de uso planteados pero hay muchos componentes que serían reutilizables a futuro. The main idea for developing the project is thinking about to provide a small work team with a small solution for his day-to-day challenges. A tailor made solution minimizes the time wasted in users¿ learning. Mostly potential users can be commercial workers that has to ask for a supplier for a door to door supply. I have spent a lot of time researching information and learning about new technologies. The are a lot of processes that has been redesigned or remake in order to improve efficiency. The final delivery is composed of a database script file, the technical and functional documentation, the source files and the final release. The product is designed to acomplish the use cases but there is a lof of components that would be reused in the future.

Database management systems have become an indispensable tool for industry, government, and academia, and form a significant component of modern datacenters. They can be used in a multitude of scenarios, including online analytical processing, data mining, e-commerce, and scientific analysis. Given the exponential growth in new data produced each year, there is a pressure on software and hardware developers to create datacenters that can cope with increasing requirements. The authors look at the organization of a modern relational database management system and propose optimizations and redesign for the storage access, memory, and CPU. The research leading to these results has received funding from the EU’s Seventh Framework Programme (FP7/2007- 2013) under the AXLE project (grant 318633). Gorker Alp Malazgirt undertook this work with a Severo Ochoa grant at the Barcelona Supercomputing Center.

En aquest treball realitzarem el disseny i implementació d'una base de dades operativa amb funcions de magatzem que serveixi com a suport per a les dades necessàries per a gestionar la creació de peticions i incidències per part dels usuaris finals. Executarem el disseny en 3 etapes: L'etapa conceptual, on plasmarem la realitat del problema en un diagrama UML reflectint les entitats, els seus atributs i les relacions que les uneixen. A continuació l'etapa lògica, on es traduirà el model conceptual a relacions lògiques pròpies d'una base de dades relacionals i finalment l'etapa física, on es traduiran aquestes a sentències SQL per al SGBD triat. In this degree project we will design an operational database with warehouse functions that will operate as support for a future application which will handle the creation of requests and incidences by end users. We will design the database through 3 different stages: The conceptual stage, where we will transfer the problem into an UML diagram, reflecting the entities, their attributes and the relationships between them. The next stage is the logical stage, where the conceptual model will be translated into a collection of logical sentences and finally the physical stage, where these logical sentences will be translated into SQL statements for the chosen DBMS. En este trabajo realizaremos el diseño e implementación de una base de datos operativa con funciones de almacén que sirva como apoyo para los datos necesarios para gestionar la creación de peticiones e incidencias por parte de los usuarios finales. Ejecutaremos el diseño en 3 etapas: La etapa conceptual, donde plasmaremos la realidad del problema en un diagrama UML reflejando las entidades, sus atributos y las relaciones que las unen. A continuación la etapa lógica, donde se traducirá el modelo conceptual a relaciones lógicas propias de una base de datos relacionales y finalmente la etapa física, donde se traducirán estas a sentencias SQL para el SGBD elegido.

What is business intelligence? What is business analytics? After an exponential growth of the amount of data being generated has had a huge impact in current market and IT investment, the importance of BI for a business has become a mandatory practice, but how do we apply Business Intelligence techniques? What technologies do we use to analyse data? And more importantly, what is the benefit of it? Through this thesis, we are going to walk over the most common ways to analyse data and what benefits such analysis professes. ¿Qué es el Business Intelligence? ¿Qué son las analiticas de negocio? Después del crecimiento exponencial de la cantidad de datos generada y el impacto que ha tenido en el mercado actual e inversion en IT, el BI se ha convertido en una práctica obligatoria. Pero ¿cómo aplicamos las técnicas de business intelligence, ¿qué tecnologías usamos para analizar datos? ¿Y cuál es su beneficio? A lo largo de esta tésis echaremos un ojo a los métodos más comunes para analizar datos y qué beneficios dicho análisis comporta. Què és el business Intelligence? Què són les analítiques de negoci? Després del creixement exponencial de la quantitat de dades que es genera actualment i l'impacte que ha tingut al mercat actual i en la inversió en IT, el BI s'ha convertit en una pràctica obligatòria. Però com apliquem les tècniques de business intelligence, quines tecnologies fem server per analitzar dades? I sobretot, quin és el seu benefici? Al llarg d'aquesta tesi farem una ullada als mètodes més comuns per analitzar dades i quins beneficis comporta aquest anàlisi.

In this thesis I detail how to create a dashboard based on Business Intelligence for the purpose of managing the delinquency in a Real State company. First, we situate ourselves within the informational context of the company: which is the structure and data quality of the sources feeding our tool, Qlik Sense. The main strength of Qlik Sense against other Business Intelligence tools is that it allows Data Discovery: searching among the data with the aim of seeking hidden associations across the data sets. After encountering several difficulties, like how to exploit the data or how to create the data model which works best with the Qlik technology, I managed to create a product that was very well received on the client side and which is currently being used on a daily basis. En este trabajo detallo como crear un dashboard o cuadro de mandos basado en el Business Intelligence para la gestión de la morosidad en una empresa de Real State. Primero nos situamos en el contexto informacional de la empresa: cómo están estructurados y distribuidos los datos con los que alimentaremos nuestra herramienta, Qlik Sense. La principal fortaleza de Qlik Sense respecto otras herramientas de Business Intelligence es que permite hacer Data Discovery: buscar entre los datos con el objetivo de descubrir las relaciones ocultas entre ellos. Después de sortear ciertas dificultades para explotar los datos, así como para estructurar el modelo de datos sobre el que funciona la herramienta, conseguí crear un producto que fue muy bien recibido por parte del cliente y que a día de hoy se encuentra en funcionamiento.

BACKGROUND: The objective of this research is to compare the relational and non-relational (NoSQL) database systems approaches in order to store, recover, query and persist standardized medical information in the form of ISO/EN 13606 normalized Electronic Health Record XML extracts, both in isolation and concurrently. NoSQL database systems have recently attracted much attention, but few studies in the literature address their direct comparison with relational databases when applied to build the persistence layer of a standardized medical information system. METHODS: One relational and two NoSQL databases (one document-based and one native XML database) of three different sizes have been created in order to evaluate and compare the response times (algorithmic complexity) of six different complexity growing queries, which have been performed on them. Similar appropriate results available in the literature have also been considered. RESULTS: Relational and non-relational NoSQL database systems show almost linear algorithmic complexity query execution. However, they show very different linear slopes, the former being much steeper than the two latter. Document-based NoSQL databases perform better in concurrency than in isolation, and also better than relational databases in concurrency. CONCLUSION: Non-relational NoSQL databases seem to be more appropriate than standard relational SQL databases when database size is extremely high (secondary use, research applications). Document-based NoSQL databases perform in general better than native XML NoSQL databases. EHR extracts visualization and edition are also document-based tasks more appropriate to NoSQL database systems. However, the appropriate database solution much depends on each particular situation and specific problem. This research has been partially supported by projects PI12/00508 “Plataforma de innovación en nuevos servicios de Telemedicina y e-Salud: Definición, diseño y desarrollo de herramientas para interoperabilidad, seguridad del paciente y ayuda a la decisión (Innovation platform in new services based on Telemedicine and e-Health: definition, design and development of tools for interoperability, patient security and support to decision) – PITES-ISA”, PI15CIII/00003 “Plataforma de innovación en Telemedicina y e-Salud: TIC para los retos de I+i en servicios de salud (Platform for Innovation in Telemedicine and e-Health: ICT for the challenges of I + i in health services) – PITES-TIiSS”, PI12/01476, PI12/01558, PI12/01399 “Continuidad de la asistencia basada en estándares de tecnología y conocimiento: arquitectura tecnológica para usos primario y secundario de la información (Continuity of care based on technology and knowledge standards: technological architecture for primary and secondary information uses.) – CAMAMA2” and PI15CIII/00010 - PI15/00321 - PI15/00831 “Modelo normalizado de historia clínica electrónica compartida para la asistencia sanitaria y social integrada. Factibilidad y utilidad de un repositorio de uso secundario en cáncer de mama (Standard model of shared electronic health record for integrated helath and social care. Feasibility and usefulness of a repository for secundary use for breast cancer patients.) – CAMAMA 3” from Fondo de Investigación Sanitaria (FIS) Plan Nacional de I + D + i. Sí

The growing use of Model Driven Engineering (MDE) techniques in industry has emphasized scalability of existing model persistence solutions as a major issue. Specifically, there is a need to store, query, and transform very large models in an efficient way. Several persistence solutions based on relational and NoSQL databases have been proposed to achieve scalability. However, existing solutions often rely on a single data store, which suits a specific modeling activity, but may not be optimized for other use cases. In this article we present NEOEMF, a multi-database model persistence framework able to store very large models in key-value stores, graph databases, and wide column databases. We introduce NEOEMF core features, and present the different data stores and their applications. NEOEMF is open source and available online. El creciente uso de las técnicas de ingeniería impulsadas por modelos (MDE) en la industria ha enfatizado la escalabilidad de las soluciones de persistencia de modelos existentes como un problema importante. Específicamente, existe la necesidad de almacenar, consultar y transformar modelos muy grandes de manera eficiente. Se han propuesto varias soluciones de persistencia basadas en bases de datos relacionales y NoSQL para lograr la escalabilidad. Sin embargo, las soluciones existentes a menudo se basan en un único almacén de datos, que se adapta a una actividad de modelado específica, pero no se puede optimizar para otros casos de uso. En este artículo presentamos NEOEMF, un marco de persistencia de modelo de múltiples bases de datos capaz de almacenar modelos muy grandes en almacenes de clave-valor, bases de datos de gráficos y bases de datos de columna amplia. Presentamos las funciones principales de NEOEMF y presentamos las diferentes tiendas de datos y sus aplicaciones. NEOEMF es de código abierto y está disponible en línea. El creixent ús de les tècniques d'enginyeria impulsades per models (MDE) en la indústria ha emfatitzat l'escalabilitat de les solucions de persistència de models existents com un problema important. Específicament, existeix la necessitat d'emmagatzemar, consultar i transformar models molt grans de manera eficient. S'han proposat diverses solucions de persistència basades en bases de dades relacionals i NoSQL per aconseguir l'escalabilitat. No obstant això, les solucions existents sovint es basen en un únic magatzem de dades, que s'adapta a una activitat de modelatge específica, però no es pot optimitzar per a altres casos d'ús. En aquest article presentem NEOEMF, un marc de persistència de model de múltiples bases de dades capaç d'emmagatzemar models molt grans en magatzems de clau-valor, bases de dades de gràfics i bases de dades de columna àmplia. Presentem les funcions principals de NEOEMF i presentem les diferents tendes de dades i les seves aplicacions. NEOEMF és de codi obert i està disponible en línia.

L’increment de les aplicacions que utilitzen la xarxa i dels dispositius connectats a Internet està forçant a buscar una nova forma més òptima i flexible d’encaminar paquets. A conseqüència d’aquest fet, han sorgit nous software d’encaminament de paquets que no basen la classificació de paquets en una tecnologia hardware, sinó en una solució definida per software. Aquests nous encaminadors utilitzen un algorisme de classificació de paquets, per tal de decidir a quin flux pertanyen y quin tipus de servei oferir-li. En aquest document, en la primera part hem dissenyat un entorn testbed per tal de poder fer proves de transmissió de paquets de dades i a la vegada, veure el rendiment que ofereix el software Vector Packet Processing ( VPP ) . En la segona part, hem fet un anàlisis sistemàtic dels algorismes de classificació de paquets existents, per tal d’entendre l’evolució d’Open Overlay Router en la integració amb VPP. Hem proposat un nou model que mira d’aprofitar al màxim tots els recursos d’un ordenador des del processador fins a la targeta gràfica. El reciente aumento de las aplicaciones que utilizan la red i los dispositivos conectados a Internet está forzando a buscar una nueva solución más óptima y flexible al encaminar paquetes de datos. Por consiguiente, han surgido nuevos softwares de encaminamiento que no basan su clasificación en una tecnología hardware, sino en una solución definida por software. Estos nuevos enrutadores utilizan un algoritmo de clasificación de paquetes para decidir a qué flujo pertenecen y qué tipo de servicio ofrecerles. En la primera parte de éste documento, hemos diseñado un entorno testbed con la intención de hacer pruebas de transmisión de paquetes y, a la vez, observar el rendimiento que ofrece el software Vector Packet Processing ( VPP ) . Durante la segunda parte, hemos realizado un análisis sistemático de los algoritmos de clasificación de paquetes existentes, con la intención de entender la evolución de Open Overlay Router en la integración con VPP. Hemos propuesto un nuevo modelo que trata de aprovechar al máximo todos los recursos de un ordenador convencional, des del procesador hasta la tarjeta gráfica. The recent increase in applications using the network and devices connected to the Internet is forcing the search for a new more optimal and flexible solution when routing data packets. Consequently, new routing software has emerged that does not base its classification on a hardware technology, but on a software-defined solution. These new routers use a packet classification algorithm to decide which flow they belong to and what type of service to offer them. In the first part of this document, we have designed a testbed environment with the intention of testing packet transmission, while observing the performance of Vector Packet Processing (VPP) software. During the second part, we performed a systematic analysis of existing packet classification algorithms, with the intention of understanding the evolution of Open Overlay Router in the integration with VPP. We have proposed a new model that tries to take full advantage of all the resources of a conventional computer, from the processor to the graphics card.

Data provenance provides information about the origin of data, and has long attracted the attention of the database community. It has been proven to be essential for a wide range of use cases from debugging of data and queries to probabilistic databases. There exist different techniques for computing the data provenance of a query. However, even sophisticated database optimizers are usually incapable of producing an efficient execution plan for provenance computations because of their inherent complexity and unusual structure. In this work, I develop the key property module, as part of the heuristic optimization techniques for rewrite-based provenance systems to address this problem and present an implementation of this module in the GProM provenance middle-ware system. The key property stores the set of candidate keys for the output relation of a relational algebra operator. This property is important for evaluating the precondition of many heuristic rewrite rules applied by GProM, e.g., rules that reduce the number of duplicate removal operators in a query. To complete this work, I provide an experimental evaluation which confirms that this property is extremely useful for improving the performance at game provenance. La procedencia de datos proporciona información sobre el origen de los datos, y ha atraído mucho la atención de la comunidad de investigación en bases de datos. Se ha demostrado que es esencial para una amplia gama de casos, desde debugging de datos y consultas hasta bases de datos probabilísticos. Existen diferentes técnicas para el cálculo de la procedencia de datos de una consulta. Sin embargo, incluso los optimizadores de bases de datos sofisticados suelen ser incapaces de producir un plan de ejecución eficiente para cálculos de procedencia debido a su complejidad inherente y suestructura inusual. A lo largo de este trabajo, desarrollo el módulo para inferir la propiedad clave a los operadores, como parte de las técnicas de optimización heurística para sistemas de procedencia de datos basados en la reescritura para hacer frente al problema de optimización y presentar una implementación de este módulo en el sistema middleware de procedencia GProM. La propiedad clave almacena el conjunto de claves candidatas para la relación de salida de un operador de álgebra relacional. Esta propiedad es importante para evaluar la condición previa de muchas reglas de reescritura heurísticas aplicados por el sistema GProM, por ejemplo, las normas que reducen el número de operadores de eliminación de duplicados en una consulta. Para completar este trabajo, proporciono una evaluación experimental que confirma que esta propiedad es extremadamente útil para mejorar el rendimiento en el juego de procedencia. La procedència de dades proporciona informació sobre l’origen de les dades, i ha atret molt l’atenció de la comunitat de recerca en bases de dades. S’ha demostrat que és essencial per a una àmplia gamma de casos, des de debugging de dades i consultes fins a bases de dades probabilístiques. Existeixen diferents tècniques per al càlcul de la procedència de dades d’una consulta. No obstant això, fins i tot els optimitzadors de bases de dades sofisticats solen ser incapaços de produir un pla d’execució eficient per a càlculs de procedència a causa de la seva complexitat inherent i la seva estructura inusual. Al llarg d’aquest treball, desenvolupo un mòdul per inferir la propietat clau als operadors, com a part de les tècniques d’optimització heurística per a sistemes de procedència de dades basades en la reescriptura per fer front al problema d’optimització i presentar una implementació d’aquest mòdul en el sistema middleware de procedència GProM. La propietat clau emmagatzema el conjunt de claus candidates per a la relació de sortida d’un operador d’àlgebra relacional. Aquesta propietat és important per avaluar la condició prèvia de moltes regles de reescriptura heurístiques aplicats pel sistema GProM, per exemple, les normes que redueixen el nombre d’operadors d’eliminació de duplicats en una consulta. Per completar aquest projecte, proporciono una avaluació experimental que confirma que aquesta propietat és extremadament útil per millorar el rendiment en el joc de procedència.