Métaheuristiques appliquées au problème de fragmentation d'entrepôts de données : Etude comparative
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Date
2016-06-10
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Volume Title
Publisher
University of M'sila
Abstract
Les entrepôts de données ont émergé comme solution potentielle répondant aux besoins du stockage et de l'analyse de grands volumes de données alors que La fragmentation de donnée est une des techniques utilisée pour 'accélérer l'exécution des requêtes et de faciliter la gestion des données de l'entrepôt. La meilleure manière de fragmenter un entrepôt de données relationnel consiste d'abord à décomposer les tables de dimension ensuite à utiliser des schémas de fragmentation pour partitionner la table de faits. L'espace de recherche pour sélectionner le schéma de fragmentation optimal peut être très important.
Dans ce mémoire de fin d'étude on essayer de résolu le problème de sélection d'un schéma de fragmentation optimal par les algorithmes génétique ainsi que les données utilisé fournis par banc essai benchmark.
Description
Keywords
Banc d'essai benchmark, les entrepôts de données, les algorithmes génétiques.