Optimisation des requêtes skyline multidimensionnelles

Abstract

Dans le cadre de la sélection de meilleurs éléments au sein d’une base de données multidimensionnelle, plusieurs types de requêtes ont été définies. L’opérateur skyline présente l’avantage de ne pas nécessiter la définition d’une fonction de score permettant de classer lesdits éléments. Cependant, la propriété de monotonie que cet opérateur ne présente pas, rend non seulement (i) difficile l’optimisation de ses requêtes dans un contexte multidimensionnel, mais aussi (ii) presque imprévisible la taille du résultat des requêtes. Ce travail se propose, dans un premier temps, d’aborder la question de l’estimation de la taille du résultat d’une requête skyline donnée, en formulant des estimateurs présentant de bonnes propriétés statistiques(sans biais ou convergeant). Ensuite, il fournit deux approches différentes à l’optimisation des requêtes skyline. La première reposant sur un concept classique des bases de données qui est la dépendance fonctionnelle. La seconde se rapprochant des techniques de compression des données. Ces deux techniques trouvent leur place au sein de l’état de l’art comme le confortent les résultats expérimentaux.Nous abordons enfin la question de requêtes skyline au sein de données dynamiques en adaptant l’une de nos solutions précédentes dans cet intérêt.