Contrairement aux données traditionnelles, les données semi-structurées sont irrégulières : des données peuvent manquer, des concepts similaires peuvent être représentés par différents types de données, et les structures même peuvent être mal connues. Cette absence de schéma prédéfini, permettant de tenir compte de toutes les données du monde extérieur, présente l'inconvénient de complexifier les algorithmes d'intégration des données de différentes sources. Nous proposons une architecture de médiation basée entièrement sur XML. L'objectif de cette architecture de médiation est de fédérer des sources de données distribuées de différents types. Elle s'appuie sur le langage XQuery, un langage fonctionnel conçu pour formuler des requêtes sur des documents XML. Le médiateur analyse les requêtes exprimées en XQuery et répartit l'exécution de la requête sur les différentes sources avant de recomposer les résultats. L'évaluation des requêtes doit se faire en exploitant au maximum les spécificités des données et permettre une optimisation efficace. Nous décrivons l'algèbre XAlgebre à base d'opérateurs conçus pour XML. Cette algèbre a pour but de construire des plans d'exécution pour l'évaluation de requêtes XQuery et traiter des tuples d'arbres XML. Ces plans d'exécution doivent pouvoir être modélisés par un modèle de coût et celui de coût minimum sera sélectionné pour l'exécution. Dans cette thèse, nous définissons un modèle de coût pour les données semi-structurées adapté à notre algèbre. Les sources de données (SGBD, serveurs Web, moteur de recherche) peuvent être très hétérogènes, elles peuvent avoir des capacités de traitement de données très différentes, mais aussi avoir des modèles de coût plus ou moins définis. Pour intégrer ces différentes informations dans l'architecture de médiation, nous devons déterminer comment communiquer ces informations entre le médiateur et les sources, et comment les intégrer. Pour cela, nous utilisons des langages basés sur XML comme XML-Schema et MathML pour exporter les informations de métadonnées, de formules de coûts et de capacité de sources. Ces informations exportées sont communiquées par l'intermédiaire d'une interface applicative nommée XML/DBC. Enfin, des optimisations diverses spécifiques à l'architecture de médiation doivent être considérées. Nous introduisons pour cela un cache sémantique basé sur un prototype de SGBD stockant efficacement des données XML en natif.

Contrairement aux données traditionnelles, les données semi-structurées<br />sont irrégulières : des données peuvent manquer, des concepts<br />similaires peuvent être représentés par différents types de données,<br />et les structures même peuvent être mal connues. Cette absence <br />de schéma prédéfini, permettant de tenir compte de toutes les données<br />du monde extérieur, présente l'inconvénient de complexifier les<br />algorithmes d'intégration des données de différentes sources.<br /><br />Nous proposons une architecture de médiation basée entièrement sur XML.<br />L'objectif de cette architecture de médiation est de fédérer des sources de<br />données distribuées de différents types.<br />Elle s'appuie sur le langage XQuery, un langage fonctionnel<br />conçu pour formuler des requêtes sur des documents XML. Le médiateur analyse<br />les requêtes exprimées en XQuery et répartit l'exécution de la requête<br />sur les différentes sources avant de recomposer les résultats.<br /><br />L'évaluation des requêtes doit se faire en exploitant au maximum les<br />spécificités des données et permettre une optimisation efficace.<br />Nous décrivons l'algèbre XAlgebre à base d'opérateurs conçus<br />pour XML. Cette algèbre a pour but de construire des plans d'exécution pour<br />l'évaluation de requêtes XQuery et traiter des tuples d'arbres XML.<br /><br />Ces plans d'exécution doivent pouvoir être modélisés par un modèle<br />de coût et celui de coût minimum sera sélectionné pour l'exécution. <br />Dans cette thèse, nous définissons un modèle de coût pour les données<br />semi-structurées adapté à notre algèbre.<br /><br />Les sources de données (SGBD, serveurs Web, moteur de recherche)<br />peuvent être très hétérogènes, elles peuvent avoir des<br />capacités de traitement de données très différentes, mais aussi avoir<br />des modèles de coût plus ou moins définis. <br />Pour intégrer ces différentes informations dans<br />l'architecture de médiation, nous devons déterminer comment communiquer<br />ces informations entre le médiateur et les sources, et comment les intégrer.<br />Pour cela, nous utilisons des langages basés sur XML comme XML-Schema et MathML<br />pour exporter les informations de métadonnées, de formules de coûts<br />et de capacité de sources.<br />Ces informations exportées sont communiquées par l'intermédiaire d'une interface<br />applicative nommée XML/DBC.<br /><br />Enfin, des optimisations diverses spécifiques à l'architecture de médiation<br />doivent être considérées. Nous introduisons pour cela un cache sémantique<br />basé sur un prototype de SGBD stockant efficacement des données XML<br />en natif.