La qualité d'un plan d'exécution engendré par un optimiseur de requêtes est fortement dépendante de la qualité des estimations produites par le modèle de coûts. Malheureusement, ces estimations sont souvent imprécises. De nombreux travaux ont été menés pour améliorer la précision des estimations. Cependant, obtenir des estimations précises reste très difficile car ceci nécessite une connaissance préalable et détaillée des propriétés des données et des caractéristiques de l'environnement d'exécution. Motivé par ce problème, deux approches principales de méthodes d'optimisation ont été proposées. Une première approche s'appuie sur des valeurs singulières d'estimations pour choisir un plan d'exécution optimal. A l'exécution, des statistiques sont collectées et comparées à celles estimées. En cas d'erreur d'estimation, une ré-optimisation est déclenchée pour le reste du plan. A chaque invocation, l'optimiseur associe des valeurs spécifiques aux paramètres nécessaires aux calculs des coûts. Cette approche peut ainsi induire plusieurs ré-optimisations d'un plan, engendrant ainsi de mauvaises performances. Dans l'objectif d'éviter cela, une approche alternative considère la possibilité d'erreurs d'estimation dès la phase d'optimisation. Ceci est modélisé par l'utilisation d'un ensemble de points d'estimations pour chaque paramètre présumé incertain. L'objectif est d'anticiper la réaction à une sous-optimalité éventuelle d'un plan d'exécution. Les méthodes dans cette approche cherchent à générer des plans robustes dans le sens où ils sont capables de fournir des performances acceptables et stables pour plusieurs conditions d'exécution. Ces méthodes supposent souvent qu'il est possible de trouver un plan robuste pour l'ensemble de points d'estimations considéré. Cette hypothèse reste injustifiée, notamment lorsque cet ensemble est important. De plus, la majorité de ces méthodes maintiennent sans modification un plan d'exécution jusqu'à la terminaison. Cela peut conduire à de mauvaises performances en cas de violation de la robustesse à l'exécution. Compte tenu de ces constatations, nous proposons dans le cadre de cette thèse une méthode d'optimisation hybride qui vise deux objectifs : la production de plans d'exécution robustes, notamment lorsque l'incertitude des estimations utilisées est importante, et la correction d'une violation de la robustesse pendant l'exécution. Notre méthode s'appuie sur des intervalles d'estimations calculés autour des paramètres incertains, pour produire des plans d'exécution robustes. Ces plans sont ensuite enrichis par des opérateurs dits de contrôle et de décision. Ces opérateurs collectent des statistiques à l'exécution et vérifient la robustesse du plan en cours. Si la robustesse est violée, ces opérateurs sont capables de prendre des décisions de corrections du reste du plan sans avoir besoin de rappeler l'optimiseur. Les résultats de l'évaluation des performances de notre méthode indiquent qu'elle fournit des améliorations significatives dans la robustesse d'évaluation de requêtes. / The quality of an execution plan generated by a query optimizer is highly dependent on the quality of the estimates produced by the cost model. Unfortunately, these estimates are often imprecise. A body of work has been done to improve estimate accuracy. However, obtaining accurate estimates remains very challenging since it requires a prior and detailed knowledge of the data properties and run-time characteristics. Motivated by this issue, two main optimization approaches have been proposed. A first approach relies on single-point estimates to choose an optimal execution plan. At run-time, statistics are collected and compared with estimates. If an estimation error is detected, a re-optimization is triggered for the rest of the plan. At each invocation, the optimizer uses specific values for parameters required for cost calculations. Thus, this approach can induce several plan re-optimizations, resulting in poor performance. In order to avoid this, a second approach considers the possibility of estimation errors at the optimization time. This is modelled by the use of multi-point estimates for each error-prone parameter. The aim is to anticipate the reaction to a possible plan sub-optimality. Methods in this approach seek to generate robust plans, which are able to provide good performance for several run-time conditions. These methods often assume that it is possible to find a robust plan for all expected run-time conditions. This assumption remains unjustified. Moreover, the majority of these methods maintain without modifications an execution plan until the termination. This can lead to poor performance in case of robustness violation at run-time. Based on these findings, we propose in this thesis a hybrid optimization method that aims at two objectives : the production of robust execution plans, particularly when the uncertainty in the used estimates is high, and the correction of a robustness violation during execution. This method makes use of intervals of estimates around error-prone parameters. It produces execution plans that are likely to perform reasonably well over different run-time conditions, so called robust plans. Robust plans are then augmented with what we call check-decide operators. These operators collect statistics at run-time and check the robustness of the current plan. If the robustness is violated, check-decide operators are able to make decisions for plan modifications to correct the robustness violation without a need to recall the optimizer. The results of performance studies of our method indicate that it provides significant improvements in the robustness of query processing.

Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

La fabrication additive est un domaine en plein essor. Cependant, les industriels sont aujourd’hui dans une phase d’interrogation sur l’utilisation de ce procédé dans le cadre d’une production de masse. La problématique posée dans le cadre de ces travaux de recherche est : Comment rendre viable, industriellement, le procédé de fusion sur lit de poudre ? Nos travaux abordent la conception et le pilotage d’ateliers intégrant la fabrication additive et le processus complet d’obtention de la pièce selon les trois niveaux de décision : stratégique, tactique et opérationnel. D’un point du vue stratégique, des décisions fortes d’investissement, de sélection de machines et de choix d’organisation sont à prendre avec des enjeux économiques importants. L’objectif est de définir une méthode d’optimisation multicritère pour la conception modulaire d’un système de production intégrant la fabrication additive en présence de données incertaines, optimale sur le long terme et sur le court terme. D’un point de vue tactique, toutes les pièces ne sont pas forcément des candidates pertinentes pour la fabrication additive. Dans ces travaux, nous avons développé un outil d’aide à la décision qui évalue la pertinence ou non de la fabrication additive pour l’obtention des pièces dans une approche globale des coûts. Au niveau opérationnel, nous proposons un outil basé sur la simulation de flux qui permet de passer des commandes aux ordres de fabrication et leur ordonnancement de manière à garantir l’efficience de l’atelier. Ces travaux de recherche sont développés en lien avec des acteurs du monde industriel : AddUp, MBDA et Dassault qui alimentent nos travaux et nous permettent de confronter nos outils à une réalité industrielle. / The additive manufacturing is a field on the rise. However, companies wonder about the use of additive manufacturing for mass production. The problem raised in the context of this thesis is: How to make the process of sintering laser melting industrially viable? Our work focuses on the design and on the management of workshops integrating the additive manufacturing and of the complete process to obtain part according to three levels of decision: strategic, tactic and operational. About the strategic level, strong decisions of investment, machines selection and organization choice are taken with important economic issues. The aim is to define a multicriteria optimization method for the modular design of a production system integrating the additive manufacturing in the presence of uncertain data, optimal in the long term and the short term. From a tactical point of view, not all parts are necessarily relevant candidates for additive manufacturing. In this work, we developed a decision support tool that evaluates the relevance or not of additive manufacturing to obtain parts in a global cost approach. At the operational level, we offer a tool based on flow simulation that allows orders to be placed to production orders and their scheduling in order to guarantee the efficiency of the workshop. This research work is developed in collaboration with companies: AddUp, MBDA and Dassault, who contribute to our work and enable us to compare our tools with an industrial reality.