Le cloud computing a eu un impact majeur sur la gestion des données, conduisant à une prolifération de nouvelles solutions évolutives de gestion des données telles que le stockage distribué de fichiers et d’objets, les bases de données NoSQL et les frameworks de traitement de données. Cela a conduit également à une grande diversification des interfaces aux SGBD et à la perte d’un paradigme de programmation commun, ce qui rend très difficile pour un utilisateur d’intégrer ses données lorsqu’elles se trouvent dans des sources de données spécialisées, par exemple, relationnelle, document et graphe.Dans cette thèse, nous abordons le problème du traitement de requêtes avec plusieurs sources de données dans le cloud, où ces sources ont des modèles, des langages et des API différents. Cette thèse a été préparée dans le cadre du projet européen CoherentPaaS et, en particulier, du système multistore CloudMdsQL. CloudMdsQL est un langage de requête fonctionnel capable d’exploiter toute la puissance des sources de données locales, en permettant simplement à certaines requêtes natives portant sur les systèmes locauxd’être appelées comme des fonctions et en même temps optimisées, par exemple, en exploitant les prédicats de sélection, en utilisant le bindjoin, en réalisant l’ordonnancement des jointures ou en réduisant les transferts de données intermédiaires.Dans cette thèse, nous proposons une extension de CloudMdsQL pour tirer pleinement parti des fonctionnalités des frameworks de traitement de données sous-jacents tels que Spark en permettant l’utilisation ad hoc des opérateurs de map/filter/reduce (MFR) définis par l’utilisateur en combinaison avec les ordres SQL traditionnels. Cela permet d’effectuer des jointures entre données relationnelles et HDFS. Notre solution permet l’optimisation en permettant la réécriture de sous-requêtes afin de réaliser des optimisations majeures comme le bindjoin ou le filtrage des données le plus tôt possible.Nous avons validé notre solution en implémentant l’extension MFR dans le moteur de requête CloudMdsQL. Sur la base de ce prototype, nous proposons une validation expérimentale du traitement des requêtes multistore dans un cluster pour évaluer l’impact sur les performances de l’optimisation. Plus précisément, nous explorons les avantages de l’utilisation du bindjoin et du filtrage de données dans des conditions différentes. Dans l’ensemble, notre évaluation des performances illustre la capacité du moteur de requête CloudMdsQL à optimiser une requête et à choisir la stratégie d’exécution la plus efficace. / Cloud computing is having a major impact on data management, with a proliferation of new, scalable data management solutions such as distributed file and object storage, NoSQL databases and big data processing frameworks. This also leads to a wide diversification of DBMS interfaces and the loss of a common programming paradigm, making it very hard for a user to integrate its data sitting in specialized data stores, e.g. relational, documents and graph data stores.In this thesis, we address the problem of query processing with multiple cloud data stores, where the data stores have different models, languages and APIs. This thesis has been prepared in the context of the CoherentPaaS European project and, in particular, the CloudMdsQL multistore system. CloudMdsQL is a functional query language able to exploit the full power of local data stores, by simply allowing some local data store native queries to be called as functions, and at the same time be optimized, e.g. by pushing down select predicates, using bind join, performing join ordering, or planning intermediate data shipping.In this thesis, we propose an extension of CloudMdsQL to take full advantage of the functionality of the underlying data processing frameworks such as Spark by allowing the ad-hoc usage of user defined map/filter/reduce (MFR) operators in combination with traditional SQL statements. This allows performing joins between relational and HDFS big data. Our solution allows for optimization by enabling subquery rewriting so that bind join can be used and filter conditions can be pushed down and applied by the data processing framework as early as possible.We validated our solution by implementing the MFR extension as part of the CloudMdsQL query engine. Based on this prototype, we provide an experimental validation of multistore query processing in a cluster to evaluate the impact on performance of optimization. More specifically, we explore the performance benefit of using bind join and select pushdown under different conditions. Overall, our performance evaluation illustrates the CloudMdsQL query engine’s ability to optimize a query and choose the most efficient execution strategy.