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De la conception physique aux outils d'administration et de tuning des entrepôts de données / Kamel Boukhalfa ; directeur de thèse Ladjel Bellatreche ; co-directeur de thèse Guy Pierra [ Livre]

Auteur principal: Boukhalfa, Kamel, 1975-...., Auteur IdrefCo-auteur: Bellatreche, Ladjel, Directeur de thèse Idref;Pierra, Guy, 19..-2012, Directeur de thèse IdrefCo-auteur collectivité: Ecole nationale supérieure de mécanique et d'aérotechnique, Chasseneuil-du-Poitou, Vienne, département, 295 IdrefLangue : français ; du résumé, français ; du résumé, anglais.Publication : Description : Microfiches ; 105 x 148 mmCollection: Lille-thèses, 0294-1767Classification : Résumé : Nous visons à travers cette thèse à proposer un ensemble d'approches permettant d'optimiser les entrepôts de données et d'aider l'AED à bien mener cette optimisation. Nos approches d'optimisation reposent sur l'utilisation de trois techniques d'optimisation : la fragmentation horizontale primaire, dérivée et les index de jointure binaires (IJB). Nous commençons par proposer une approche de fragmentation qui prend en considération à la fois la performance (réduction du coût d'exécution) et la manageabilité (contrôle du nombre de fragments générés). Nous proposons ensuite une approche gloutonne de sélection d'IJB. L'utilisation séparée de la fragmentation horizontale (FH) et des IJB ne permet pas d'exploiter les similarités existantes entre ces deux techniques. Nous proposons une approche de sélection conjointe de la FH et des IJB. Cette approche peut être utilisée pour le tuning de l'entrepôt. Nous avons mené plusieurs expériences pour valider nos différentes approches. Nous proposons par la suite un outil permettant d'aider l'AED dans ses tâches de conception physique et de tuning; The main goal of this thesis is to propose a set of approaches to optimize performance of data warehouses and assist the data warehouse administrator (DWA) to well perform this optimization. Our approaches use three optimization techniques: primary and derived horizontal partitioning and bitmap join indexes (BJI). First, we propose a partitioning approach, which takes into account both the performance (reducing the response time) and manageability (controlling the number of fragments). Then, we propose a greedy approach that selects a set of BJI. The use of FH and BJI independently cannot exploit the various similarities existing between these two techniques. We propose an approach for multiple selection of FH and BJI. This approach can be used for tuning data warehouses. We conducted several experiments to validate our approaches. Finally, we develop a tool to assist the DWA in physical design and tuning.Bibliographie : Bibliogr. 158 réf..Note d thèse : .Sujet - Nom commun: Systèmes, Analyse de | Systèmes experts (informatique) | Entrepôts de données | Optimisation mathématique Sujet - Forme: Thèses et écrits académiques
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Bibliogr. 158 réf.

Reproduction de Thèse de doctorat Informatique et applications Chasseneuil-du-Poitou, Ecole nationale supérieure de mécanique et d'aéronautique 2009

Nous visons à travers cette thèse à proposer un ensemble d'approches permettant d'optimiser les entrepôts de données et d'aider l'AED à bien mener cette optimisation. Nos approches d'optimisation reposent sur l'utilisation de trois techniques d'optimisation : la fragmentation horizontale primaire, dérivée et les index de jointure binaires (IJB). Nous commençons par proposer une approche de fragmentation qui prend en considération à la fois la performance (réduction du coût d'exécution) et la manageabilité (contrôle du nombre de fragments générés). Nous proposons ensuite une approche gloutonne de sélection d'IJB. L'utilisation séparée de la fragmentation horizontale (FH) et des IJB ne permet pas d'exploiter les similarités existantes entre ces deux techniques. Nous proposons une approche de sélection conjointe de la FH et des IJB. Cette approche peut être utilisée pour le tuning de l'entrepôt. Nous avons mené plusieurs expériences pour valider nos différentes approches. Nous proposons par la suite un outil permettant d'aider l'AED dans ses tâches de conception physique et de tuning

The main goal of this thesis is to propose a set of approaches to optimize performance of data warehouses and assist the data warehouse administrator (DWA) to well perform this optimization. Our approaches use three optimization techniques: primary and derived horizontal partitioning and bitmap join indexes (BJI). First, we propose a partitioning approach, which takes into account both the performance (reducing the response time) and manageability (controlling the number of fragments). Then, we propose a greedy approach that selects a set of BJI. The use of FH and BJI independently cannot exploit the various similarities existing between these two techniques. We propose an approach for multiple selection of FH and BJI. This approach can be used for tuning data warehouses. We conducted several experiments to validate our approaches. Finally, we develop a tool to assist the DWA in physical design and tuning

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