Les systèmes de type MOLAP

Table des matières

Chapitre I : les entrepôts de données
I.1) Architecture et modélisation des entrepôts de données
I.1.1) Architecture d’un entrepôt de données
I.1.2) Modélisation d’un entrepôt de données
I.1.2.1) MOLAP
I.1.2.2) ROLAP
I.1.3) les structures d’optimisation des entrepôts de données
I.1.3.1) Les techniques redondantes
I.1.3.2) Les techniques non redondantes
Chapitre II : les motifs fréquents
II.1) Extraction des motifs fréquents
II.1.1) Motifs fréquents
II.1.2) Algorithmes A-priori
II.2) Extraction des motifs fermes
II.2.1) Les motifs fréquents fermes
II.2.2) L’algorithme CLOSE pour la recherche des motifs fréquents
II.3) Itemsets fréquent au Faute tolérant
II.3.1) Notation
II.3.2) Définitions
II.3.2.1) Relaxation transaction
II.3.2.2) Relaxation item
II.3.2.3) Relaxation motif
II.3.2.4) L’approche d’extraction des motifs faute tolérants
II.3.3) Algorithme d’Adrian et al
II.3.3.1) Problématique
II.3.3.2) Structure et Algorithme
II.3.3.3) La complexité globale
II.4) Evaluation des 3 Algorithmes
Chapitre III : les index de jointures binaire
III.1) La techniques d’optimisation redondantes : les index
III.1.1) Index B-arbre
III.1.2) Index de hachage
III.1.3) Index binaire (bitmap index)
III.1.4) Index de jointure
III.1.5) Index de jointure binaire
III.1.5.1) La construction de l’index de jointure binaire IJB
III.1.5.2) Stratégie d’exécution en présence des IJB
III.2) Problème de sélection des index de jointure binaires
III.2.1) Formalisation
III.2.2) Complexité
III.2.3) Travaux de sélection d’une configuration index
III.2.3.1) travaux de Aouiche
III.2.3.2) l’approche de Bellatreche et al
III.3) Modèle de coût
III.3.1) les types de modèle de cout utilisé
III.3.2) principe de modèle de cout théorique
III.3.2.1) Paramètres utilisés dans le modèle de coût
III.3.2.2) Coût de stockage d’un IJB
III.3.2.3) Coût d’exécution
III.3.3) Les Scénarios de cout d’exécution
III.3.3.1) Scénario 1
III.3.3.2) Scénario 2
III.3.3.3) Scénario 3
Chapitre IV : sélection configuration index à base tolérance de faute
IV.1) Motivation
IV.2) Démarche de sélection automatique d’index
IV.2.1) Analyse de la charge
IV.2.2) Construction du contexte d’extraction
IV.2.3) Application de l’approche MFFT
IV.2.4) Construction de l’ensemble d’index candidats
IV.2.4.1) Application de la fonction fitness
IV.2.4.2) Purification des motifs fréquents
IV.2.5) la sélection de la configuration finale
IV.5) Des études expérimentales
IV.5.1) L’entrepôt de données
IV.5.2) Charge de requêtes
IV.5.3) Evaluation
IV.4) L’application de validation