Sélection statique et incrémentale des Index de Jointure Binaire: concepts, algorithmes, étude de performance

Afin de réduire le temps d’exécution des requêtes décisionnelles, l’administrateur a la possibilité de sélectionner des index de jointure binaires ( ). Cette sélection demeure une tâche difficile vue la complexité de l’espace de recherche à parcourir. De ce fait, un grand intérêt est porté à la mise en oeuvre d’algorithmes de sélection. Cependant, ces algorithmes sont statiques. Dans cet article, nous centrons nos travaux sur la sélection des index de jointures binaires définis sur plusieurs attributs appartenant à des tables de dimension en utilisant des algorithmes génétiques. Nous présentons deux types d’algorithmes: des algorithmes de sélection statiques et des algorithmes de sélection incrémentales qui prévoient l’adaptation des index sélectionnés à l’arrivée de nouvelles requêtes. Nous concluons nos travaux par une étude expérimentale démontrant l’apport de notre sélection des index de jointure binaires en comparaison avec les travaux de sélection statiques et incrémentales existants. Bitmap join indexes (BJI) have been widely advocated by administrators as a solution to optimize complex queries. Their selection remains hard, since it needs to explore a large search space. Only a few classes of algorithms were proposed to deal with the problem of BJI selection. These algorithms are static and do not take into account the changes of data warehouses in terms of query arrival. In this paper, we propose a genetic algorithm to select BJI defined on multiple attributes belonging to various dimension tables in the static way. This algorithm is extended to deal with the incremental aspect. An intensive experiment was conducted to show the efficiency of our proposal and to compare it with the most important existing studies.