Return to search

Optimisation Extensible dans un Mediateur de Données Semi-Structurées

Cette thèse propose un cadre d'évaluation pour des requêtes XQuery dans un<br />contexte de médiation de données XML. Un médiateur doit fédérer des sources de données<br />distribuées et hétérogènes. A cette fin, un modèle de représentation des requêtes est néces-<br />saire. Ce modèle doit intégrer les problèmes de médiation et permettre de définir un cadre<br />d'optimisation pour améliorer les performances. Le modèle des motifs d'arbre est souvent<br />utilisé pour représenter les requêtes XQuery, mais il ne reconnaît pas toutes les spécifica-<br />tions du langage. La complexité du langage XQuery fait qu'aucun modèle de représentation<br />complet n'a été proposé pour reconna^³tre toutes les spécifications. Ainsi, nous proposons un<br />nouveau modèle de représentation pour toutes les requêtes XQuery non typées que nous appe-<br />lons TGV. Avant de modéliser une requête, une étape de canonisation permet de produire une<br />forme canonique pour ces requêtes, facilitant l'étape de traduction vers le modèle TGV. Ce<br />modèle prend en compte le contexte de médiation et facilite l'étape d'optimisation. Les TGV<br />définis sous forme de Types Abstraits de Données facilitent l'intégration du modèle dans tout<br />système en fonction du modèle de données. De plus, une algèbre d'évaluation est définie pour<br />les TGV. Grâce µa l'intégration d'annotations et d'un cadre pour règles de transformation, un<br />optimiseur extensible manipule les TGV. Celui-ci repose sur des règles transformations, un<br />modèle de coût générique et une stratégie de recherche. Les TGV et l'optimiseur extensible<br />sont intégrés dans le médiateur XLive, développé au laboratoire PRiSM.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00131338
Date12 December 2006
CreatorsTravers, Nicolas
PublisherUniversité de Versailles-Saint Quentin en Yvelines
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

Page generated in 0.0017 seconds