Thèse soutenue

ADI : Un système NoSQL pour les bases de données bi-temporelles
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Auteur / Autrice : Azhar Ait Ouassarah
Direction : Jean-Marc PetitVasile-Marian Scuturici
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 23/05/2016
Etablissement(s) : Lyon
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale en Informatique et Mathématiques de Lyon
Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Institut national des sciences appliquées (Lyon ; 1957-....)
Laboratoire : LIRIS - Laboratoire d'Informatique en Image et Systèmes d'information (Rhône ; 2003-....) - Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information / LIRIS
Equipe de recherche : Base de Données
Jury : Président / Présidente : Claudia Roncancio
Examinateurs / Examinatrices : Jean-Marc Petit, Vasile-Marian Scuturici, Claudia Roncancio, Talel Abdessalem, Dan Vodislav, Nicolas Averseng, Elisabeth Murisasco
Rapporteurs / Rapporteuses : Talel Abdessalem, Dan Vodislav

Résumé

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La complexité et la dynamique de l'environnement dans lequel évolue chaque entreprise requiert de la part de ses managers la capacité de prendre des décisions pertinentes dans un laps de temps très court afin de s'accroître. Pour cela, l'analyse des données générées par l'activité de l'entreprise peut être une précieuse source d'information. L'Intelligence Opérationnelle (IO) est une classe de systèmes d'aide à la décision permettant aux managers d'avoir une très bonne compréhension de la situation de l'entreprise, à travers l'analyse de l'activité passée et présente. Dans ce contexte, les notions de temps et de traçabilité sont primordiales dans la compréhension de l'évolution de l'activité de l'entreprise à travers le temps. Dans cette thèse, nous présentons Axway Decision Insight (ADI), une solution d'IO développée par Axway. Son composant clé est un SGBD orienté-colonnes et bi-temporel développé en interne par l'entreprise pour répondre aux besoins spécifiques de l'IO. Ses capacités bi-temporelles lui permettent de gérer nativement aussi bien l'évolution des données dans la réalité modélisée (temps de validité) que l'évolution des données dans la base de données (temps de transaction). Nous commencerons par présenter la solution ADI en nous focalisant sur deux éléments importants: 1) l'interface graphique qui permet la conception et l'utilisation d'ADI sans écrire la moindre ligne de code. 2) L'approche adoptée pour modéliser les données bi-temporelles. Ensuite, nous présenterons un benchmark bi-temporel destiné ADI.Après cela, nous présenterons deux optimisations pour ADI. La première permet de pré-calculer et matérialiser les opérations d'agrégation, ce qui permet de réduire le temps nécessaire à la mise à jour de interface graphique d'ADI. La deuxième optimisation ordonne l'exécution des opérateurs de jointure des plans de requêtes en utilisant un modèle coût basé sur des statistiques sur des données bi-temporelles. Pour ces optimisations, nous avons effectué des expérimentations en utilisant notre benchmark, et qui ont démontré leurs intérêts.