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Abstract: Les entrepôts de données forment le socle des systèmes décisionnels. Ils permettent d'intégrer les données de production d'une entreprise ou d'un organisme et sont le support de l'analyse multidimensionnelle en ligne (OLAP) ou de la fouille de données. Avec l'exploitation de plus en plus courante de données complexes dans le cadre des processus décisionnels, de nouvelles approches d'entreposage, qui exploitent notamment le langage XML, sont développées. Dans ce contexte, le problème de la performance des entrepôts de données demeure plus que jamais un enjeu crucial. Le travail présenté dans ce mémoire vise à proposer des solutions innovantes au niveau de l'optimisation et de l'évaluation des performances des entrepôts de données. Nous avons en effet conçu une approche générique dont l'objectif est de proposer automatiquement à l'administrateur d'un entrepôt des solutions permettant d'optimiser les temps d'accès aux données. Le principe de cette approche est d'appliquer des techniques de fouille de données sur une charge (ensemble de requêtes) représentative de l'utilisation de l'entrepôt de données afin de déduire une configuration quasi-optimale d'index et/ou de vues matérialisées. Des modèles de coût permettent ensuite de sélectionner parmi ces structures de données les plus efficaces en terme de rapport gain de performance/surcharge. Par ailleurs, l'évaluation de performance peut venir en appui de la conception des entrepôts de données. Ainsi, afin de valider notre approche de manière expérimentale, nous avons également conçu plusieurs bancs d'essais génériques. Le principe directeur qui a présidé à leur élaboration est l'adaptabilité. En effet, pour comparer l'efficacité de différentes techniques d'optimisation des performances, il est nécessaire de les tester dans différents environnements, sur différentes configurations de bases de données et de charges, etc. La possibilité d'évaluer l'impact de différents choix d'architecture est aussi une aide appréciable dans la conception des entrepôts de données. Nos bancs d'essais permettent donc de générer diverses configurations d'entrepôts de données, ainsi que des charges décisionnelles qui s'y appliquent. Finalement, nos solutions d'optimisation et d'évaluation des performances ont été mises en oeuvre dans les contextes des entrepôts de données relationnels et XML.

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