| Attributes | Values |
|---|
| type
| |
| Thesis advisor
| |
| Author
| |
| alternative label
| - From physical design to data warehouses administration tools and tuning
|
| dc:subject
| - Analyse des systèmes
- Thèses et écrits académiques
- Optimisation mathématique
- Systèmes experts (informatique)
- Entrepôts de données
|
| preferred label
| - De la conception physique aux outils d'administration et de tuning des entrepôts de données
|
| Language
| |
| Subject
| |
| dc:title
| - De la conception physique aux outils d'administration et de tuning des entrepôts de données
|
| Degree granting institution
| |
| note
| - 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.
|
| dc:type
| |
| http://iflastandar...bd/elements/P1001
| |
| rdaw:P10219
| |
| has content type
| |
| is primary topic
of | |
| is rdam:P30135
of | |
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
