With the rapid growth of XML documents to serve as a popular and major media for storage and interchange of the data on the Web, there is an increasing interest in using existing traditional relational database techniques to store and/or query XML data. Since XQuery is becoming a standard XML query language, significant effort has been made in developing an efficient and comprehensive XQuery-to-SQL query processor. In this thesis, we design and implement an <em>XQuery-to-SQL Query Processor</em> based on the <em>Dynamic Intervals</em> approach. We also provide a comprehensive translation for XQuery basic operations and FLWR expressions. The query processor is able to translate a complex XQuery query, which might include arbitrarily composed and nested FLWR expressions, basic functions, and element constructors, into a single SQL query for RDBMS and a physical plan for the <em>XQuery-enhanced Relational Engine</em>. In order to produce efficient and concise SQL queries, succinct XQuery to SQL translation templates and the optimization algorithms for the SQL query generation are proposed and implemented. The preferable <em>merge-join</em> approach is also proposed to avoid the inefficient <em>nested-loop</em> evaluation for FLWR expressions. <em>Merge-join</em> patterns and query rewriting rules are designed to identify XQuery fragments that can utilize the efficient <em>merge-join</em> evaluation. Proofs of correctness of the approach are provided in the thesis. Experimental results justify the correctness of our work.

With the rapid growth of XML documents to serve as a popular and major media for storage and interchange of the data on the Web, there is an increasing interest in using existing traditional relational database techniques to store and/or query XML data. Since XQuery is becoming a standard XML query language, significant effort has been made in developing an efficient and comprehensive XQuery-to-SQL query processor. In this thesis, we design and implement an <em>XQuery-to-SQL Query Processor</em> based on the <em>Dynamic Intervals</em> approach. We also provide a comprehensive translation for XQuery basic operations and FLWR expressions. The query processor is able to translate a complex XQuery query, which might include arbitrarily composed and nested FLWR expressions, basic functions, and element constructors, into a single SQL query for RDBMS and a physical plan for the <em>XQuery-enhanced Relational Engine</em>. In order to produce efficient and concise SQL queries, succinct XQuery to SQL translation templates and the optimization algorithms for the SQL query generation are proposed and implemented. The preferable <em>merge-join</em> approach is also proposed to avoid the inefficient <em>nested-loop</em> evaluation for FLWR expressions. <em>Merge-join</em> patterns and query rewriting rules are designed to identify XQuery fragments that can utilize the efficient <em>merge-join</em> evaluation. Proofs of correctness of the approach are provided in the thesis. Experimental results justify the correctness of our work.

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La dernière décennie a montré un intérêt croissant pour les bâtiments intelligents. Les bâtiments traditionnels sont les principaux consommateurs d’une partie importante des ressources énergétiques, d'où le besoin de bâtiments intelligents a alors émergé. Ces nouveaux bâtiments doivent être conçus selon des normes de construction durables pour consommer moins. Ces bâtiments intelligents sont devenus l’un des principaux domaines d’application des environnements pervasifs. En effet, une infrastructure basique de construction de bâtiment intelligent se compose notamment d’un ensemble de capteurs sans fil. Les capteurs basiques permettent l’acquisition, la transmission et la réception de données. La consommation d’énergie élevée de l’ensemble de ces appareils est un des problèmes les plus difficiles et fait donc l’objet d’études dans ce domaine de la recherche. Les capteurs sont autonomes en termes d’énergie. Etant donné que la consommation d’énergie a un fort impact sur la durée de vie du service, il existe plusieurs approches dans la littérature. Cependant, les approches existantes sont souvent adaptées à une seule application de surveillance et reposent sur des configurations statiques pour les capteurs. Dans cette thèse, nous contribuons à la définition d’une architecture de surveillance déclaratif durable par l’optimisation énergétique des interactions entre requêtes applicative orientées service et réseau de capteurs sans fil. Nous avons choisi le bâtiment intelligent comme cas d’application et nous étudions donc un système de surveillance d’un bâtiment intelligent. Du point de vue logiciel, un système de surveillance peut être défini comme un ensemble d’applications qui exploitent les mesures des capteurs en temps réel. Ces applications sont exprimées dans un langage déclaratif sous la forme de requêtes continues sur les flux de données des capteurs. Par conséquent, un système de multi-applications nécessite la gestion de plusieurs demandes de flux de données suivant différentes fréquences d’acq/tx de données pour le même capteur sans fil, avec des exigences dynamiques requises par les applications. Comme une configuration statique ne peut pas optimiser la consommation d’énergie du système, nous proposons une approche intitulée Smart-Service Stream-oriented Sensor Management (3SoSM) afin d’optimiser les interactions entre les exigences des applications et l’environnement des capteurs sans fil, en temps réel. 3SoSM offre une configuration dynamique des capteurs pour réduire la consommation d’énergie tout en satisfaisant les exigences des applications en temps réel. Nous avons conduit un ensemble d’expérimentations effectuées avec un simulateur de réseau de capteurs sans fil qui ont permis de valider notre approche quant à l’optimisation de la consommation d’énergie des capteurs, et donc l’augmentation de la durée de vie de ces capteurs, en réduisant notamment les communications non nécessaires. / Recent researches and analysis reports declare that high energy consumption of buildings is major problem in developed countries. As a result, they show concretely that building energy management systems (BEMS) and deployed wireless sensor network environments are important for energy efficiency of building operations. In the literature, existing smart building management systems focus on energy consumption of the building, hardware deployed inside/outside of the building and network communication issues. They adopt static configurations for wireless sensor devices and proposed models are fitted to a single application. In this study, we propose a sustainable declarative monitoring architecture that focus on the energy optimisation of interactions between application service oriented queries and wireless sensor devices. We consider the monitoring system as a set of applications that exploit sensor measures in real time such as HVAC automation and control systems, real time supervision, security. These applications can be configured dynamically by the users or by the supervisor. In our approach, we take a data point of view: applications are declaratively expressed as a set of continuous queries on the sensor data stream. To achieve our objective of energy aware optimization of the monitoring architecture, we formalize sensor device configuration and fit data acquisition and data transmission to actual applications requirements. We present a complete monitoring architecture and an algorithm that handles dynamic sensor configuration. We introduce a platform that covers physical and also simulated wireless sensor devices.