Informationsintegration SchemaSQL 29.11.2005 Felix Naumann berblick Wiederholung Strukturelle

Informationsintegration SchemaSQL 29.11.2005 Felix Naumann berblick Wiederholung Strukturelle

Informationsintegration SchemaSQL 29.11.2005 Felix Naumann berblick Wiederholung Strukturelle Heterogenitt Multidatenbanken SchemaSQL Basis-Syntax Aggregation Umstrukturierung Architektur und Implementierung 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06

2 Strukturelle Heterogenitt Datenmodell-Heterogenitt Relationales Modell XML Modell OO Modell Hierarchisches Modell Schematische Heterogenitt Integrittsbedingungen, Schlssel, Fremdschlssel, etc. Struktur (Attribut vs. Relation etc.) 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 3 Schematische Heterogenitt Struktur

Modellierung Relation vs. Attribut SchemaSQL Attribut vs. Wert Relation vs. Wert Benennung Relationen SQL Attribute Normalisiert vs. Denormalisiert Geschachtelt vs. Fremdschlssel 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 4 Schematische Heterogenitt Mnner( Id, Vorname, Nachname) Frauen( Id, Vorname, Nachname) Relation vs. Wert Relation vs. Attribut

Person( Id, Vorname, Nachname,mnnlich, weiblich) Person( Id, Vorname, Nachname, Geschlecht) 29.11.2005 Attribut vs. Wert Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 5 Schematische Heterogenitt Lsungen Problem Fr die materialisierte Integration Einheitlich auf beide Schemas zugreifen Auf Schemaebene: Schema Mapping und Schema-Sprachen

Auf Datenebene: Virtuelle Integration Beide Schemas in eine gemeinsames neues Schema integrieren Auf Schemaebene: Schemaintegration Auf Datenebene: Materialisierte Integration Schemaintegration ETL Fr die virtuelle Integration Schema-Sprachen Z.B. SchemaSQL, MSQL, CPL Lose Kopplung, Multidatenbanken Schema Mapping Z.B. Clio, RONDO, u.a. Enge Kopplung, fderierte Datenbanken 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 6 Schematische Heterogenitt Lsungen SchemaSQL

[LSS96, LSS99, LSS01] Erweiterung von SQL Daten und Metadaten werden gleich behandelt Umstrukturierungen innerhalb der Anfrage Dynamische Sicht-Definition Horizontale Aggregation SELECT FROM WHERE AND AND 29.11.2005 RelA uniA->RelA, uniA::RelA A, uniB::grundgehalt B RelA = B.institut High-order Join A.Kategorie = Student A.grundgehalt > B.Student Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 7 Schematische Heterogenitt Lsungen (Ausblick) Schema Mapping ARTICLE

artPK title pages AUTHOR artFK name PUBLICATION pubID title date author SELECT FROM WHERE 29.11.2005 artPK AS pubID title AS title null AS date name AS author ARTICLE, AUTHOR ARTICLE.artPK = AUTHOR.artFK Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 8 berblick Wiederholung

Strukturelle Heterogenitt Multidatenbanken SchemaSQL Basis-Syntax Aggregation Umstrukturierung Architektur und Implementierung 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 9 Aut2, Dist0, Het1 Multidatenbanksystem (MDBMS) Volle Autonomie

Keine bekannte Kooperation Keine Kommunikation untereinander Keine Interoperation untereinander mglich Integration nur in neuer, integrierender Komponente. Z.B. DBMS und WWW Server auf einer Maschine Nicht zur Interoperation entwickelt DBMS spricht kein http, WWW spricht kein SQL 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 10 Enge vs. lose Kopplung Enge Kopplung

Festes, integriertes/fderiertes Schema Modelliert mit Korrespondenzen Feste Anfragesprache Lose Kopplung Kein festes Schema Nutzer mssen Semantik der Quellen kennen Integrierte Sichten helfen Feste Anfragesprache SchemaSQL [LSS01] (Multidatabase query language (MDBQL) [LMR90]) 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 11 Import-/Export-SchemaArchitektur nach [HM85] = lokales konzeptionelles Schema 29.11.2005

Idee: Nur Teilmenge des lokalen konzeptionellen Schemas wird der Fderation zur Verfgung gestellt. Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 Idee: Nur Teilmengen der Exportschemas sollen verwendet werden. 12 4-Schichten Architektur Anwendungen (mssen selbst integrieren) Externes Schema 1 ... Konzeptionelles Schema Konzeptionelles Schema Lokale DBMS Lokales konzept. ... Lokales konzept. Schema Schema Internes

Schema 29.11.2005 Externes Schema N Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 ... Internes Schema 13 Multidatenbanksprachen Anforderungen Schemaunabhngigkeit Struktur darf nicht Ausdrucksfhigkeit beeinflussen. Umstrukturierung Anfrageergebnisse mssen neue Struktur erhalten knnen. Verstndlichkeit und doch Ausdrucksfhigkeit Abwrtskompatibilitt mit SQL

Implementierbar Ohne Vernderung des DBMS Bzw. mit nur minimalen Vernderungen des DBMS 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 14 SchemaSQL [LSS01] Features Erweiterung von SQL Daten und Metadaten werden gleich behandelt Umstrukturierungen innerhalb der Anfrage Daten zu Metadaten und umgekehrt Daten: Tupel und Attributwerte Metadaten: Attributnamen, Relationennamen, Datenbanknamen

Dynamische Sicht-Definition Struktur des Ergebnisses abhngig von aktuellem Zustand der Datenbank Horizontale Aggregation ber mehrere Spalten hinweg Untersttzung fr Multidatenbanken 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 15 Schematische Heterogenitt Mnner( Id, Vorname, Nachname) Frauen( Id, Vorname, Nachname) Relation vs. Wert Relation vs. Attribut Person( Id, Vorname, Nachname,mnnlich, weiblich) Person( Id, Vorname, Nachname, Geschlecht) 29.11.2005 Attribut vs. Wert

Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 16 berblick Wiederholung Strukturelle Heterogenitt Multidatenbanken SchemaSQL Basis-Syntax Aggregation Umstrukturierung Architektur und Implementierung 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 17

SchemaSQL Syntax Erweiterung von SQL Standard SQL Variablendeklaration in FROM Klausel Variablenverwendung in SELECT und WHERE Klauseln Abkrzung bei Eindeutigkeit 29.11.2005 (alias) Attribut Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 18 SchemaSQL Syntax Erweiterung von SQL Anforderungen

Unterscheidung von mehreren DBs, jeweils mit mehreren Relationen Metadaten: Variablendeklarationen nicht nur fr Tupelmengen Aggregation nicht nur vertikal ber ein Attribut 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 19 SchemaSQL Syntax Variablendeklaration ber 1. 2. 3. 4. 5. Datenbanknamen Relationen in einer Datenbank Attributnamen einer Relation Tupel einer Relation Werte eines Attributs Frage: Welcher der 5

ist Standard SQL? Standard SQL Deklaration durch Wichtiger Unterschied: Geschachtelte Deklarationen Alle Tupel aller Relationen einer Datenbank 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 20 SchemaSQL Syntax Variablendeklaration: -> Iteration ber alle Datenbanknamen db->

Iteration ber alle Relationen in db db::rel-> Iteration ber alle Attribute in rel (in db) db::rel Iteration ber alle Tupel in rel (in db) db::rel.attr Iteration ber alle Werte von Attribut attr (in rel und db) Prfixe knnen bei Eindeutigkeit weggelassen werden. Konstante (ein beliebiger Name) Variable, falls wiederum als Variablendeklaration definiert 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 21 SchemaSQL Beispiel Multidatenbank univ-A, univ-B, univ-C, univ-D Information ber mehrere Universitten ber Angestellte

Kategorie (category) Gehalt (salInfo, salFloor) Abteilung (dept) 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 22 SchemaSQL Beispiel gleiche Domne 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 23 SchemaSQL Beispiel gleiche Semantik (dept) 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 24 SchemaSQL Beispiel

gleiche Semantik (category) 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 25 SchemaSQL Anfragen Gesucht Anforderungen 29.11.2005 Alle Abteilungen in univ-A, die Technikern mehr zahlen als in gleichen Abteilungen von univ-B Selektionen jeweils auf `Technician` Vergleich der Gehlter Join zwischen beiden Tabellen Verschiedene DBs ber welches Attribut? Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06

26 SchemaSQL Anfragen Gesucht SchemaSQL Anfrage Join zwischen Attributnamen und Spaltenwerten 29.11.2005 Alle Abteilungen in univ-A, die Technikern mehr zahlen als in gleichen Abteilungen von univ-B Alle Attributnamen SELECT A.dept FROM univ-A::salInfo A, univ-B::salInfo B, univ-B::salInfo -> AttB WHERE AttB <> `category` AND A.dept = AttB AND

A.category = `Technician` AND B.category = `Technician` AND A.salFloor > B.AttB Frage: Ist dies im Sinne GaV oder LaV? Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 27 SchemaSQL Anfragen SELECT FROM WHERE AND AND AND AND A.dept univ-A::salInfo A, univ-B::salInfo B, univ-B::salInfo-> AttB AttB <> `category` A.dept = AttB A.category = `Technician` B.category = `Technician` A.salFloor > B.AttB ->

alle Datenbanknamen db-> alle Relationen in db db::rel-> alle Attribute in rel (in db) db::rel alle Tupel in rel (in db) db::rel.attr alle Werte von Attribut attr 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 28 SchemaSQL Anfragen Gesucht (wie eben) Anforderungen 29.11.2005 Alle Abteilungen in univ-C, die Technikern mehr zahlen als in gleichen Abteilungen von univ-D

Selektionen jeweils auf `Technician` Vergleich der Gehlter Join zwischen beiden Tabellen Verschiedene DBs ber welches Attribut? Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 29 SchemaSQL Anfragen Gesucht (wie eben) Alle Abteilungen in univ-C, die Technikern mehr zahlen als in gleichen Abteilungen von univ-D SchemaSQL Anfrage Tabellenname als Ausgabe SELECT RelC FROM univ-C-> RelC, univ-C::RelC C, univ-D::salInfo D

Geschach telte Variablen WHERE RelC = D.dept AND C.category = `Technician` AND C.salFloor > D.Technician 29.11.2005 Iteration ber Tupel beider Felix Naumann, VL Informationsintegration, Tabellen in univ-C WS 05/06 Join zwischen Relationennamen und Spaltenwerten30 SchemaSQL Anfragen Alle Relationen SELECT RelC in univ-C FROM univ-C-> RelC, Alle Tupel in univ-C::RelC C,

allen Relationen univ-D::salInfo D WHERE RelC = D.dept AND C.category = `Technician` AND C.salFloor > D.Technician -> alle Datenbanknamen db-> alle Relationen in db db::rel-> alle Attribute in rel (in db) db::rel alle Tupel in rel (in db) db::rel.attr alle Werte von Attribut attr 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 31 berblick Wiederholung Strukturelle Heterogenitt Multidatenbanken

SchemaSQL Basis-Syntax Aggregation Umstrukturierung Architektur und Implementierung 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 32 SchemaSQL Herkmmliche Aggregation AVG, COUNT, SUM, MIN, MAX, (STDDEV, VARIANCE) SELECT AVG(Budget) FROM projekt SELECT SUM(p.Budget), MAX(p.Budget) FROM mitarbeiter m, projekt p

WHERE m.p_id = p.p_id AND m.Nachname = Schmidt SELECT COUNT(*) FROM mitarbeiter Aggregation ist vertikal: Werte einer Spalte werden zusammengefasst SELECT m.name, SUM(p.Budget), MAX(p.Budget) FROM mitarbeiter m, projekt p WHERE m.p_id = p.p_id GROUP BY m.id Aggregation ist vertikal: Teilmengen (Gruppen) von Werten einer Spalte werden zusammengefasst 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 33 SchemaSQL Aggregation Gesucht

Durchschnittliches Gehalt aller Gruppierungen ber alle Abteilungen hinweg. Anforderungen Durchschnittbildung ber alle Werte zweier Spalten Horizontale (und vertikale) Aggregation SchemaSQL Anfrage 29.11.2005 SELECT T.category, avg(T.D) FROM univ-B::salInfo -> D, univ-B::salInfo T WHERE D <> `category` GROUP BY T.category Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 34

SchemaSQL Aggregation Gesucht Durchschnittliches Gehalt aller Gruppierungen ber alle Abteilungen hinweg. Anforderungen Durchschnittbildung ber alle Werte zweier Spalten in zwei Relationen Horizontale (und vertikale) Aggregation 29.11.2005 SchemaSQL Anfrage

SELECT T.category, avg(T.salFloor) FROM univ-C -> D, univ-C::D T GROUP BY D.category Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 Iteration ber alle Tupel aller Relationen 35 berblick Wiederholung Strukturelle Heterogenitt Multidatenbanken SchemaSQL Basis-Syntax

Aggregation Umstrukturierung Architektur und Implementierung 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 36 SchemaSQL Umstrukturierung Gesucht Umstrukturierung der Daten aus univ-B in das Schema von univ-A Anforderung Trennung 29.11.2005 Definition des Outputschemas Umstrukturierung der Daten SchemaSQL Anfrage

CREATE VIEW BtoA::salInfo(category, dept, salFloor) AS SELECT T.category, D, T.D FROM univ-B::salInfo -> D, univ-B::salInfo T WHERE D <> `category` Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 37 SchemaSQL Umstrukturierung Gesucht Umgekehrt: Umstrukturierung der Daten aus univ-A in das Schema von univ-B Anforderung Dynamische Schemaerzeugung

Ich wei nicht im Voraus welche Attribute das Ergebnis haben wird. SchemaSQL Anfrage CREATE VIEW AtoB::salInfo(category, D) AS SELECT A.category, A.salFloor FROM univ-A::salInfo A, A.dept D Iteration ber Attributwerte 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 38 SchemaSQL Aggregation faculty dname fname

math Arts and sciences physics Arts and sciences cs Engineering 29.11.2005 Durchschnittliches Gehalt aller Angestellten pro Fakultt Anforderung Aggregation ber einen Block SchemaSQL SELECT F.fname, AVG(T.C) FROM univ-D::salInfo -> C, univ-D::salInfo T, univ-D::faculty F WHERE C <> dept AND T.dept = F.dname GROUP BY F.fname

Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 39 SchemaSQL Umstrukturierung & Aggregation Durchschnittliches Gehalt aller Angestellten pro Fakultt und Kategorie Anforderung faculty dname fname math Arts and sciences SchemaSQL physics Arts and sciences cs

Engineering CREATE VIEW average::salInfo(faculty, C) AS SELECT U.fname, AVG(T.C) FROM univ-D::salInfo -> C, univ-D::salInfo T, univ-D::faculty U WHERE C <> dept AND T.dept = U.dname GROUP BY U.fname Outputschema 29.11.2005 Aggregation ber Block Umstrukturierung salInfo(faculty, Prof, AssocProf, Technician) Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 40

SchemaSQL Umstrukturierung & Aggregation Durchschnittliches Gehalt aller Angestellten pro Fakultt und Type Anforderung Aggregation ber mehrere Blcke faculty dname fname math Arts and sciences Engineering

empType category type Prof Teaching AssocProf Teaching Technician Technical Secretary Administrative 29.11.2005 Umstrukturierung SchemaSQL physics Arts and sciences cs Vertikal ber dept Horizontal ber category create view

averages::salInfo(faculty, Y) as select U.fname, avg(T.C) from univ-D::salInfo-> C, univ-D::salInfo T, univ-D::faculty U, univ-D::empType E, E.type Y where C <> "dept" and T.dept = U.dname and E.category = C group by U.fname Outputschema salInfo(faculty, Teaching, Technical, Administrative) Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 41 SchemaSQL Umstrukturierung & Aggregation create view averages::salInfo(faculty, Y) as select U.fname, avg(T.C) from univ-D::salInfo-> C, univ-D::salInfo T, univ-D::faculty U, univ-D::empType E, E.type Y where C <> "dept" and

T.dept = U.dname and E.category = C group by U.fname 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 42 berblick Wiederholung Strukturelle Heterogenitt Multidatenbanken SchemaSQL Basis-Syntax Aggregation Umstrukturierung Architektur und Implementierung

29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 43 Implementierung Anforderung Non-intrusive Minimaler Eingriff in vorhandene SQL DBMS (Optimierung) Metadatenverwaltung 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 44 Implementierung Metadaten 5 6 7

1 2 3 3 4 29.11.2005 4 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 45 Anfragebearbeitung Phase 1 Variablen der FROM Klausel instanziieren VITs (Variable instantiation table) Verwendung der Metadatenbank FST (Federation System Table) Schema: FST(dbname, relationname, attributename)

Phase 2 SchemaSQL Anfrage umschreiben Umgeschriebene Anfrage auf instanziierten Variablen ausfhren 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 46 Anfragebearbeitung Beispiel Phase 1: Anfragen direkt an einzelne DBMS VITRelC(RelC): VITC(RelC, CsalFloor): SELECT RelC, salFloor FROM univ-C-> RelC,

univ-C::RelC C, univ-D::salInfo D WHERE RelC = D.dept AND C.category = `Technician` AND C.salFloor > D.Technician SELECT DISTINCT relname FROM FST WHERE dbname = univ-C Anfrage an Metadaten Bindings fr ri: SELECT RelC FROM VITRelC SELECT r1 AS RelC, salFloor AS CsalFloor FROM r1 WHERE category = Technician UNION ... UNION SELECT rn AS RelC, salFloor AS CsalFloor FROM rn WHERE category = Technician Anfrage direkt an univ-C! VITD(Ddept, Dtechnician)

SELECT dept AS Ddept, technician AS Dtechnician FROM salInfo Anfrage direkt an univ-D! FST(dbname, relname, attname) 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 47 Anfragebearbeitung Beispiel VITRelC(RelC) {(Math), (CS)} VITC(RelC, CsalFloor) {(CS, 42.000), (Math, 46.000)} VITD(Ddept,

Dtechnician) {(CS, 40.000), (Math, 38.000)} 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 48 Anfragebearbeitung Beispiel Phase 2 Idee VITs sind in internem SQL Server materialisiert SchemaSQL Anfrage umschreiben, so dass Ergebnis nur mittels der VITs erzeugt werden kann. 29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06

49 Anfragebearbeitung Beispiel Erzeuge JoinedVIT Natural Join ber alle VITs: Damit Tupel der gleichen DB zusammenbleiben CREATE VIEW JVIT(RelC, CsalFloor, Ddept, Dtechnician) AS SELECT VITRelC.RelC, VITC.CsalFloor, VITD.Ddept, VITD.Dtechnician SELECT RelC, salFloor FROM univ-C-> RelC, FROM VITRelC, VITC, VITD univ-C::RelC C, WHERE VITRelC.RelC = VITD.Ddept univ-D::salInfo D AND VITC.CsalFloor > VITD.Dtechnician WHERE RelC = D.dept AND C.category = `Technician` AND VITRelC.RelC = VITC.RelC AND C.salFloor > D.Technician Schon bei Erzeugung der VITs 29.11.2005

Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 50 Anfragebearbeitung Beispiel Nochmal die JVIT CREATE VIEW JVIT(RelC, CsalFloor, Ddept, Dtechnician) AS SELECT VITRelC.RelC, VITC.CsalFloor, VITD.Ddept, VITD.Dtechnician FROM VITRelC, VITC, VITD WHERE VITRelC.RelC = VITD.Ddept AND VITC.CsalFloor > VITD.Dtechnician AND VITRelC.RelC = VITC.RelC Erzeuge endgltige Anfrage Projektionen, Sortierungen, etc. SELECT RelC, CsalFloor FROM JVIT

29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 51 Rckblick Wiederholung Strukturelle Heterogenitt Multidatenbanken SchemaSQL Basis-Syntax Aggregation Umstrukturierung Architektur und Implementierung 29.11.2005

Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 52 Literatur Wichtigste Literatur [LSS01] Laks V. S. Lakshmanan, Fereidoon Sadri, Subbu N. Subramanian: SchemaSQL: An extension to SQL for multidatabase interoperability. ACM Trans. Database Syst. 26(4): 476-519 (2001) Dies ist eine Zusammenfassung der beiden unten genannten paper. Weitere Literatur [LSS96] Lakshaman, Sadri, Subramanian: SchemaSQL A Language for Interoperability in Relational Multidatabase Systems, in VLDB 1996 [LSS99] Lakshaman, Sadri, Subramanian: On Efficiently Implementing SchemaSQL on a SQL Database System, in VLDB 1999

29.11.2005 Felix Naumann, VL Informationsintegration, WS 05/06 53

Recently Viewed Presentations

  • Chapter President&#x27;s Training

    Chapter President's Training

    Zeta Tau Alpha . Neil StangleinDeonte Young . Alpha Delta Pi. Alpha Epsilon Pi. Alpha Omicron Pi. Alpha Sigma Alpha. Delta Chi. Delta Phi Omega. Iota Phi Theta. Omega Psi Phi. Phi Gamma Delta . Phi Mu. Phi Mu Alpha....
  • Rastow&#x27;s Stages of Development

    Rastow's Stages of Development

    What is the core periphery model? Rostow's Stages of Development. First Stage—Traditional Economy. Economy based on primary activities. Per capita income very low. No new technology. Low production. Largely subsistence based economy. Ex.--Afghanistan.
  • Chapter 3 Effects of IT on Strategy and Competition

    Chapter 3 Effects of IT on Strategy and Competition

    Evaluative criteria: To assess the products in a consideration set, the buyer use evaluation criteria: objective (e.g., size) and subjective (style) product characteristics that are important to a buyer ... Attitude scales usually consists of a series of adjectives, phrases,...
  • Laws - PC&#92;|MAC

    Laws - PC\|MAC

    Organic Nomenclature
  • Blood Brothers Revision - WordPress.com

    Blood Brothers Revision - WordPress.com

    Blood Brothers Revision. ... Why might Mrs Johnstone's neighbours disapprove of her? 7. What was the name given to manual workers? 8. What type of houses did most working class people live in? ... Mrs Johnstone, Mrs Lyons, Edward, Mickey...
  • 1912-1920 - Page Not Found - Minnesota State University Moorhead

    1912-1920 - Page Not Found - Minnesota State University Moorhead

    Wilson's views on democracy were largely "structural" -- a democracy existed because voters could choose those who governed at regularly scheduled elections. ... skilled in administration and progressive in outlook. Victory.
  • ITI 133 HTML5 Desktop and Mobile Level I - ProfBurnett.com

    ITI 133 HTML5 Desktop and Mobile Level I - ProfBurnett.com

    ITI 133HTML5 Desktop and Mobile Level I. Session II . Chapter 3 - How to Use HTML to Structure a Web Page. www.profburnett.com
  • www.imthatteacher.com

    www.imthatteacher.com

    Acevedo uses alliteration throughout this poem. Identify 3 examples. What is the effect of this simile? "This poster feels personal, like an engraved invitation mailed directly to me." Many artists are insecure about people hearing/seeing their work. Why do you...