Une approche incrémentale pour la fragmentation horizontale des BIGS DATA WAREHOUSE / Djemouai, selma

Public ISBD Titre : Une approche incrémentale pour la fragmentation horizontale des BIGS DATA WAREHOUSE Type de document : texte imprimé Auteurs : Djemouai, selma ; TOUMI, Lyazid, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2017 Importance : 1 vol (97f.) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Ingénierie de Données Technologies Web Entrepôt de données conception physique fragmentation horizontale sélection incrémentale algorithme d’optimisation optimisation Multi-objective Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé De nos jours, les entrepôts de données stockent des Zeta-octets de données. Les requêtes décisionnelles définies sur les entrepôts de données sont généralement coûteuses en temps d'exécution. Plusieurs techniques sont utilisées pour l'optimisation de ces requêtes dans les entrepôts de données, tels que les index, la fragmentation et les vues matérialisées. Ici, nous nous concentrons sur le problème de la fragmentation horizontale. Plusieurs approches ont été proposées pour résoudre le problème de fragmentation horizontale dans les entrepôts de données, y compris des algorithmes génétiques à l'aide d'un petit ensemble de charge de requêtes. Nous présentons une nouvelle approche basée sur la sélection incrémentale multiobjective pour résoudre le problème de fragmentation horizontale dans les entrepôts de données à l'aide d'une charge de requêtes. Tout d'abord, nous effectuons une analyse incrémentale pour l'extraction des nouveaux prédicats. Puis, nous utilisons un algorithme d’optimisation appelé Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGAII) pour la sélection du meilleur schéma de fragmentation. Plusieurs expériences ont été réalisées pour démontrer l'efficacité de notre approche, les résultats obtenues sont comparés aux meilleures approches connues jusqu'à présent en état de l’art : l'approche basée sur l'algorithme génétique et l'approche basée sur l'algorithme génétique incrémentale. L'approche proposée est jugée plus efficace que les autres approches pour résoudre le problème de fragmentation horizontale dans les entrepôts de données. Côte titre : MAI/0198 Une approche incrémentale pour la fragmentation horizontale des BIGS DATA WAREHOUSE [texte imprimé] / Djemouai, selma ; TOUMI, Lyazid, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2017 . - 1 vol (97f.) ; 29 cm. Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Ingénierie de Données Technologies Web Entrepôt de données conception physique fragmentation horizontale sélection incrémentale algorithme d’optimisation optimisation Multi-objective Index. décimale : 004 Informatique Résumé : Résumé De nos jours, les entrepôts de données stockent des Zeta-octets de données. Les requêtes décisionnelles définies sur les entrepôts de données sont généralement coûteuses en temps d'exécution. Plusieurs techniques sont utilisées pour l'optimisation de ces requêtes dans les entrepôts de données, tels que les index, la fragmentation et les vues matérialisées. Ici, nous nous concentrons sur le problème de la fragmentation horizontale. Plusieurs approches ont été proposées pour résoudre le problème de fragmentation horizontale dans les entrepôts de données, y compris des algorithmes génétiques à l'aide d'un petit ensemble de charge de requêtes. Nous présentons une nouvelle approche basée sur la sélection incrémentale multiobjective pour résoudre le problème de fragmentation horizontale dans les entrepôts de données à l'aide d'une charge de requêtes. Tout d'abord, nous effectuons une analyse incrémentale pour l'extraction des nouveaux prédicats. Puis, nous utilisons un algorithme d’optimisation appelé Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGAII) pour la sélection du meilleur schéma de fragmentation. Plusieurs expériences ont été réalisées pour démontrer l'efficacité de notre approche, les résultats obtenues sont comparés aux meilleures approches connues jusqu'à présent en état de l’art : l'approche basée sur l'algorithme génétique et l'approche basée sur l'algorithme génétique incrémentale. L'approche proposée est jugée plus efficace que les autres approches pour résoudre le problème de fragmentation horizontale dans les entrepôts de données. Côte titre : MAI/0198

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
MAI/0198	MAI/0198	Mémoire	Bibliothéque des sciences	Français	Disponible Disponible

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