Bases de Données Avancées (BDA)

Description

Ce module aborde deux thèmes qui font actuellement l'objet de nombreux travaux en bases de données et qui visent respectivement à i) étendre les langages d'interrogation pour les rendre capables de traduire plus fidèlement les besoins (préférences) de l'utilisateur, et ii) proposer des alternatives au modèle relationnel pour analyser des données de plus en volumineuses. Dans la première partie du cours, différentes approches et outils pour l’interrogation flexible (à l'aide de requêtes à préférences) sont présentés. Après avoir motivé l'utilisation de préférences, nous catégorisons les approches existantes en deux familles : quantitatives d'une part (fondées sur un calcul de score) et qualitatives d'autre part (fondées sur des relations de préférence binaires). La première famille est ensuite particulièrement détaillée, au travers de son représentant le plus notoire, i.e., l'approche fondée sur la théorie des ensembles flous. La deuxième famille est présentée plus brièvement à la fin de la première partie du cours, au travers de l'approche appelée Skyline, fondée sur l'ordre de Pareto. Dans la deuxième partie, nous nous intéressons tout d'abord aux systèmes décisionnels : le modèle en étoile et les requêtes analytiques et les techniques permettant d'améliorer les temps d'exécution de ces requêtes. Ensuite, nous nous intéresserons à l'optimisation logique de requêtes en s'appuyant sur les notions de requêtes conjonctives et d'inclusion de requêtes. Les travaux pratiques permettront de manipuler les concepts vus en cours au travers i) de l'alimentation, de la conception et de l'interrogation d'un entrepôt sous Oracle; et ii) de l'étude des plans de requêtes et des aménagements à apporter pour améliorer les temps d'exécution.

Mots-clés

Requêtes à préférences, logique floue, ordre de pareto, requêtes Skyline, modèles de données multidimensionnels, optimisation physique et logique de requêtes.

Contenu

  1. Partie 1 : Requêtes à préférences
    1. Introduction
    2. Notions de base relatives aux ensembles flous
    3. Expression de requêtes floues simples
    4. Evaluation de requêtes floues simples
    5. Une approche qualitative de requêtes à préférences : Skyline
  2. Partie 2 : Systèmes décionnels et optimisation de requêtes
    1. Introduction
    2. Systèmes décisionnels
    3. Optimisation de requêtes (Index, Partition, Vues matérialisées)
    4. Optimisation logique: les requêtes conjonctives et la formalisation du problème de répondre aux requêtes, l'étude du problème d'inclusion de requêtes dans ce contexte
    5. Mise en pratique sous Oracle

Compétences acquises

  • Savoir
    • Théorie des ensembles flous
    • Langage de requête flou (SQLf)
    • Expression et évaluation de requêtes Skyline
    • Modèles de données
    • Optimisation de requêtes
    • Formalisation logique de la notion de requêtes, du problème de répondre aux requêtes et de celui de l'inclusion de requêtes
  • Savoir-faire
    • Formuler un besoin d'information à l'aide de préférences complexes
    • Comprendre les différentes étapes de l'évaluation d'une requête à préférences
    • Savoir différencier les modèles de données
    • Savoir concevoir un entrepôt
    • Savoir représenter un problème d'inclusion de requêtes dans le cadre logique des requêtes conjonctives
    • Être capable de montrer qu'une requête est incluse dans une autre.

Enseignants

Olivier Pivert (responsable), Hélène Jaudoin