A Constraint Satisfaction based Approach to View Selection in a Distributed Context

Imene Mami 1 Zohra Bellahsene 1 Remi Coletta 2
1 ZENITH - Scientific Data Management
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier, CRISAM - Inria Sophia Antipolis - Méditerranée
2 COCONUT - Agents, Apprentissage, Contraintes
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
Résumé : Les vues matérialisées sont utilisées dans les systèmes de gestion de bases de données commercialisés pour accélérer le temps de traitement des requêtes. Cette technique est aussi très utile dans les entrepôts de données pour améliorer les performances des requêtes décisionnelles. Cependant, le problème de sélection de vues a été étudié surtout dans un contexte centralisé. Dans cet article, nous abordons le problème de sélection de vues dans un environnement distribué. Pour ce faire, nous avons étendu le concept des graphes de vues AND-OR qui permet de capturer les caractéristiques d'un système distribué. Nous proposons ensuite une méthode utilisant la programmation par contraintes pour la modélisation et la résolution du problème de sélection de vues sous des contraintes de ressources multiples. Nous montrons expérimentalement que notre approche fournit de meilleures performances au sens où elle permet d'améliorer la qualité des solutions en réduisant davantage encore le coût de traitement des requêtes.
Type de document :
Communication dans un congrès
BDA: Bases de Données Avancées, 2012, Clermont-Ferrand, France. 28e journées Bases de Donnees Avancées, 2012
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Contributeur : Imene Mami <>
Soumis le : vendredi 28 septembre 2012 - 20:31:15
Dernière modification le : jeudi 24 mai 2018 - 15:59:23
Document(s) archivé(s) le : samedi 29 décembre 2012 - 08:35:22

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Imene Mami, Zohra Bellahsene, Remi Coletta. A Constraint Satisfaction based Approach to View Selection in a Distributed Context. BDA: Bases de Données Avancées, 2012, Clermont-Ferrand, France. 28e journées Bases de Donnees Avancées, 2012. 〈lirmm-00736723〉

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