Dépendances fonctionnelles : extraction et exploitation

Abstract

Les dépendances fonctionnelles fournissent une information sémantique sur les données d’une table en mettant en lumière les liens de corrélation qui les unient. Dans cette thèse, nous traitons du problème de l’extraction de ces dépendances en proposant un contexte unifié permettant la découverte de n’importe quel type de dépendances fonctionnelles (dépendances de clé, dépendances fonctionnelles conditionnelles, que la validité soit complète ou approximative). Notre algorithme, ParaCoDe, s’exécute en parallèle sur les candidats, réduisant ainsi le temps global de calcul. De ce fait, il est très compétitif vis-à-vis des approches séquentielles connues à ce jour. Les dépendances satisfaites sur une table nous servent à résoudre le problème de la matérialisation partielle du cube de données. Nous présentons une caractérisation de la solution optimale dans laquelle le coût de chaque requête est borné par un seuil de performance fixé préalablement et dont la taille est minimale. Cette spécification de la solution donne un cadre unique pour décrire et donc comparer formellement les techniques de résumé de cubes de données.