Une approche basée sur l'extraction de motifs sous contraintes pour la sélection des Index de Jointure Binaires

Abstract

Résumé Les requêtes analytiques définies sur les entrepôts de données sont complexes et couteuses en temps d’exécution car elles nécessitent plusieurs jointures exécutées sur un large volume de données. Les Index de Jointure Binaires (IJB) sont l’une des techniques d’optimisation les plus utiles pour réduire le coût d’exécution de ces requêtes en pré-calculant leurs jointures. Toutefois, la sélection d’une configuration appropriée d’IJB est un problème difficile à résoudre vue la complexité de l’espace de recherche à parcourir. Le problème est classé comme NP-complet, c’est pourquoi la plus part des travaux traitant ce problème se sont concentrés principalement sur la proposition de solutions d’élagage de l’espace de recherche par le biais de techniques de data mining ou des stratégies heuristiques. Le principal inconvénient de ces approches est que le processus de sélection des index s’effectue en deux étapes. La génération d’un grand nombre d’index, suivie d’une phase d’élagage. Une alternative est de contraindre les données d’entrée plus tôt dans le processus de sélection, réduisant ainsi l’ensemble des index en sortie à ceux qui présentent un intérêt pour l’administrateur. Par exemple, pour sélectionner un ensemble d’index, l’administrateur peut mettre des limites sur le nombre d’attributs ou la cardinalité des attributs à inclure dans la configuration d’index qu’il cherche. Dans ce travail, nous abordons le problème de sélection d’IJB en utilisant une approche d’extraction de motifs sous contraintes. Contrairement aux approches pré- cédentes, la sélection est effectuée en une seule étape en introduisant des contraintes dans le processus de sélection. L’approche proposée est implémentée sous forme d’un outil d’aide à l’administration et évaluée en utilisant le benchmark APB-1. Les expérimentations menées ont montré que la configuration d’index générée en une seule étape permet d’avoir un important gain de performance et les tests comparatifs ont montré que les résultats obtenus sont comparables à ceux des approches de sélection d’IJB procédant en deux étapes. Mots clés : Entrepôt de données, index de jointure binaire, extraction de motifs sous contraintes .