Résumé:
Les entrepôts de données ont pris une place importante dans les préoccupations des utilisateurs des bases de données, L'idée pour la mise en œuvre d'un entrepôt de données est de fournir un accès permanent aux données même lorsque les bases de données individuelles sont inaccessibles, et de réduire les accès distants aux systèmes gérant les données d'origine.
L’accès efficace aux données de l’entrepôt de donnée a toujours été un défi important. Cet accès est assuré par l’intermédiaire de requêtes complexes souvent interdépendantes puisqu’elles passent systématiquement par la table des faits pour faire leurs jointures, ce qui exige l’amélioration de la performance des accès aux données. Pour satisfaire cette contrainte, les optimiseurs étaient conçus pour optimiser des requêtes individuelles. Après l’identification des interactions entre les requêtes, les optimiseurs étaient proposés pour offrir une optimisation multiple. La difficulté de cette optimisation est l’identification des expressions communes entre les requêtes. Ce problème est connu sous le nom de « sélection des vues matérialisées ». Pour résoudre ce problème, des solutions basées sur la fusion des arbres algébriques des requêtes ont été proposées. Elles souffrent du problème de passage à l’échelle. Dans ce projet, nous révisons ce problème afin de faire une optimisation multi-requêtes. Et on va proposer une solution pour résoudre ce problème dans un contexte dynamique.
