Recherche des règles d'association pour la sélection des index multi-attributs

Abstract

Un entrepôt de données est une base de données spécifique contenant des informations historisées destinées aux processus d’aide à la décision. L’efficacité de l’interrogation d’un entrepôt de données est liée à sa conception physique. Cette conception repose sur la sélection d’index pertinent permettant de réduire le coût des requêtes complexes définies sur l’entrepôt. La sélection d’index est un problème NP-complet car le nombre d’index possibles est exponentiel vis à vis du nombre total d’attributs candidats à la procédure d’indexation. Les travaux réalisés pour résoudre ce problème proposent des méthodes d’optimisation pour réduire cette complexité et recommandent des configurations d’index permettant de minimiser le coût d’une charge de requêtes en respectant la contrainte d’espace de stockage disponible pour les index créés. Dans ce mémoire nous proposons une approche de résolution du problème de sélection d’index basée sur la recherche des règles d’association ; au delà de leur utilisation pour la prédiction, nous les avons adaptés pour la sélection des index multi-attributs afin d’améliorer le coût d’exécution en respectant l’espace de stockage. Nous avons choisi pour valider notre approche de manière expérimentale d’élaborer un outil ISAR qui prend en entrée une charge de requête issu du benchmark APB1 (Council, 1998) et en sortie il génère une configuration d’index finale. Les résultats expérimentaux obtenus montrent que notre approche permet d’améliorer le temps de traitement des requêtes et le coût de stockage comparé à des travaux antérieurs.