Retour à l'index du GREYC

Séminaire Algorithmique

Site du CNRS

Séminaire Algorithmique

Le séminaire a lieu le mardi à 11 h 45 (sauf modification exceptionnelle), au campus Côte de Nacre, bâtiment Sciences 3, salle S3 351, 3ème étage.

Résumé du séminaire du Mardi 12 Février 2013

Optimisation de la conception physique des BDD par des techniques de FDD

par Benameur Ziani (Université de Laghouat)

Les performances d'un système de base de données dépend largement de sa conception physique dans laquelle l'une des tâches les plus difficiles est la sélection d'un ensemble approprié d'index pour une charge de requêtes sous la contrainte de l'espace de stockage.

Dans ce travail, nous présentons deux approches pour la sélection automatique des index dans la bases de données. Dans la première approche, nous considérons la sélection d'index comme un problème typique de recherche de motifs fréquents. Les index sont ainsi construits avec des combinaisons d'attributs, considérés comme des items. Les requêtes de la charge de travail, vues en tant que transactions, sont décrites par les attributs qu'ils impliquent. Le fondement de notre approche est le concept de motifs fréquents maximaux. Cette technique permet de découvrir des corrélations fortes entre les attributs tels que la présence de certains attributs dans une requête implique la présence de certains autres attributs. De plus, en évitant la génération des index redondants, l'approche proposée conduit à une solution qui exprime l'ensemble des indices pertinents d'une manière plus succincte. Par conséquent, elle garantit la réduction des besoins en espace de stockage. D'autre part, contrairement aux approches précédentes qui se concentrent sur la configuration d'index conduisant au coût minimal de la charge de travail, nous suggérons de considérer un ensemble de configurations optimisées et nous proposons une métrique pour sélectionner la plus adéquate. Des expérimentations sur le benchmark ABP-1, montrent que notre approche permet d'atteindre de meilleures performances par rapport à des méthodes similaires, avec d'importantes économies dans le stockage d'index.

Dans la deuxième approche, nous introduisons un paramètre clé dans le processus de sélection à savoir l'expertise de l'administrateur. Ainsi, les préférences de l'administrateur pour les index sélectionnés sont prises en compte en appliquant une recherche de motifs sous contraintes.

GREYC
Campus Côte de Nacre, boulevard du Maréchal Juin
BP 5186
14032 Caen Cedex
FAX : +33 (0)2 31 56 73 30
http://www.greyc.fr