Optimisation des requêtes dans un Data Warehouse : Nouvelle approche
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Vu que les requêtes de type OLAP sont complexes et très coûteuses en terme de temps d'exécution, leur optimisation constitue un des principaux axes de recherche dans le domaine des data warehouses. Plusieurs méthodes et techniques ont été proposées pour effectuer cette optimisation. L'exploitation des vues matérialisées constitue l'une des principales solutions proposées. C'est dans ce cadre que nous avons essayé d'élaborer une approche d'optimisation des requêtes. Cette approche consiste d'abord à réécrire les requêtes, posées au data warehouse, en remplaçant le maximum de...
Vu que les requêtes de type OLAP sont complexes et très coûteuses en terme de temps d'exécution, leur optimisation constitue un des principaux axes de recherche dans le domaine des data warehouses. Plusieurs méthodes et techniques ont été proposées pour effectuer cette optimisation. L'exploitation des vues matérialisées constitue l'une des principales solutions proposées. C'est dans ce cadre que nous avons essayé d'élaborer une approche d'optimisation des requêtes. Cette approche consiste d'abord à réécrire les requêtes, posées au data warehouse, en remplaçant le maximum de tables par des vues matérialisées. Les requêtes réécrites seront ensuite sauvegardées pour être utilisées lors d'un éventuel appel par des requêtes équivalentes. En utilisant cette approche, nous effectuons une double optimisation : la première concerne l'exécution de la requête sur un ensemble de vues matérialisées au lieu de l'exécuter sur les tables de base, et la seconde consiste à éviter le temps de réécriture lorsque cette requête est posée de nouveau.
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