vues matérialisée a base d'ontologies

7/21/2019 Vues Matérialisée a Base d'Ontologies

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Vuesmatérialisée

à based’ontologies

- Remadelia Abdellah

- Matallah Imane

- Sebaa Abdelkader

- Mm Boudali.F

Présenté par



Sommaire

Introdu!tion générale "é#nition d’ontologie

Base de "onnées à Base $ntologi%ue

&angage de re%u'tes des B"B$

&es (ues matérialisées "é#nition

&a séle!tion des (ues matérialisées

&a maintenan!e des (ues matérialisées

&a Réé!riture de re%u'tes en )on!tion desVM

*on!lusion?



• L’optimisation de requêtes est un enjeu important dans le contexte

de bases de données. Elle a toujours eu une place importante à

travers les différentes générations de bases de données: les bases

de données traditionnelles, les bases données !L, les bases de

données sémantiques "à base ontologique#, et le big data$.ect .• %uisque les applications de bases de données sont toujours à la

rec&erc&e de temps de traitement de requêtes plus performant,

plusieurs travaux ont été menés pour rendre les optimiseurs de

requêtes plus efficaces.

• 'ans ce travail, nous présentons un exemples de structured’optimisation redondante : les vues matérialisées pour les base de

données a base ontologique .

Introdu!tion générale

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• 'ans de nombreux domaines, les ontologies sont utilisées pour

expliciter la sémantique des données manipulées dans une

application. La forte volumétrie des données décrites par des

ontologies a entra+né le probl*me de passage à l’éc&elle. En

conséquence, un nouveau tpe de base de données a été créé,appelé -ases de 'onnées à -ase ntologique "-'-#.

• n appelle base de données à base ontologique "appelée

également base de données sémantique# une source de données

qui contient des ontologies, un ensemble de données et des liens

entre ces données et les éléments ontologiques qui en définissentle sens .

Base de "onnées à Base$ntologi%ue

5



(ne -'- poss*de deux caractéristiques illustrées dans la figure :

Les ontologies et les données sont représentées dans une unique base

de données et peuvent faire l’objet des mêmes traitements "insertion,

mise à jour, interrogation,etc.# /

0oute donnée est associée à un élément ontologique qui en définit le

sens .

Base de "onnées à Base$ntologi%ue

6



• Les données à base ontologique stoc1ées dans une base de

données sont susceptibles d’être sujettes à des consultations, des

mises à jour ou des suppressions. 2es actions nécessitent un

langage de manipulation "langage de requêtes#. 2&aque -'-

prévoit au moins un langage de ce tpe.• 2omme dans les bases de données classiques, les utilisateurs qui

veulent interroger des données ne doivent pas se préoccuper du

mod*le de stoc1age et des détails de mise en 3uvre.


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• %lusieurs langages d’interrogation ont été proposés pour les

données ontologiques

• 4oici une petite liste des langages les plus utilisés:

La famille de 5%678L regroupe les langages qui traitent des

triplets.

La famille 78L regroupe les langages qui prennent en compte les

données et le sc&éma d’ontologie dans des interrogations.

La famille des langages inspirés de %at&, 5L0 ou 8uer

regroupe des langages qui étendent un langage de requête !L.


8



• (ne vue est une requête nommée. Elle est dite matérialisée si son

résultat est stoc1é p&siquement.

• Les vues améliorent l’exécution des requêtes en pré9calculant les

opérations les plus coteuses comme la jointure et l’agrégation, eten stoc1ant leurs résultats dans la base, 'ans cette situation,

certaines requêtes nécessitent seulement l’acc*s aux vues

matérialisées et par conséquent sont exécutées plus rapidement.

&es (ues matérialisées

"é#nition

9



• Etant donné que nous ne pouvons pas matérialiser toutes les vues

pour des raisons de stoc1age, de maintenance et de réécriture, la

sélection des vues matérialisées consiste à c&oisir un sous

ensemble de vues candidates permettant de réduire le cotd’exécution d’une c&arge de requêtes.

• La sélection des vues peut être effectuée sous certaines contraintes

" généralement une limite d’espace et;ou de temps de

maintenance à ne pas dépasser #.


&a séle!tion des (ues matérialisées

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• Les tables de base c&angent et évoluent au rt&me des mises à

jour. 2ependant, si ces c&angements ne sont pas reportés dans les

vues matérialisées, leurs contenus deviendront obsol*tes et leurs

objets ne représenteront plus la réalité.• La maintenance des vues matérialisées consiste à reporter les

modifications survenues sur les tables de base au niveau des vues.



11



• La maintenance des vues peut être effectuée en recalculant ces

vues à partir des tables de base. 2ependant, cette approc&e est

compl*tement inefficace "tr*s coteuse#.

• En effet, une bonne maintenance des vues est réalisée lorsque lesc&angements "insertions, suppressions, modifications# effectués

dans les tables sources peuvent être propagés aux vues sans être

dans l’obligation de recalculer intégralement leur contenu .



12



• 6pr*s le processus de sélection des vues, toutes les requêtes

définies sur l’entrep<t doivent être réécrites en fonction des vues

mais sélectionner la meilleure réécriture pour une requête est unet=c&e difficile.

• Le processus de réécriture de requêtes est supporté par la plupart

des 5>-' multidimensionnels "E : racle#.


&a Réé!riture de re%u'tes en )on!tiondes (ues matérialisée

13



• Le processus de réécriture des requêtes a attiré l’attention de

nombreux c&erc&eurs car elle est en relation avec plusieurs

probl*mes de gestion de données: l’optimisation de requêtes,l’intégration des données, la conception des entrep<ts de données,

............. etc

• Le processus de réécriture des requêtes a été utilisé comme une

tec&nique d’optimisation pour réduire le cot d’évaluation d’une

requête.


&a Réé!riture de re%u'tes en )on!tiondes (ues matérialisée

14



• Les vues matérialisées peuvent être utilisées pour répondre à

plusieurs objectifs, comme l’amélioration de la performance des

requêtes ou la fourniture des données dupliquées dans les base

• 2?est tr*s pratique pour les données qui nécessitent de gros calculs

mais qui peuvent se permettre d?être raffra+c&ies qu’une fois par jour, ou une fois par &eure / ou pour les vues qui ont beaucoup de

lectures et peu de mise à jour

• L?inconvénient, c?est qu?il faut les mettre à jour lors de l?insertion

de données. 6insi qu?une vue matérialisée n?est pas mise à jour en

temps réel.

*on!lusion

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• Les vues matérialisées peuvent être utilisées pour répondre à

plusieurs objectifs, comme l’amélioration de la performance des

requêtes ou la fourniture des données dupliquées dans les base

• 2?est tr*s pratique pour les données qui nécessitent de gros calculs

mais qui peuvent se permettre d?être raffra+c&ies qu’une fois par jour, ou une fois par &eure / ou pour les vues qui ont beaucoup de

lectures et peu de mise à jour

• L?inconvénient, c?est qu?il faut les mettre à jour lors de l?insertion

de données. 6insi qu?une vue matérialisée n?est pas mise à jour en

temps réel.

*on!lusion

vues matérialisée a base d'ontologies

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