ADI : A NoSQL system for bi-temporal databases

La complexité et la dynamique de l’environnement dans lequel évolue chaque entreprise requiert de la part de ses managers la capacité de prendre des décisions pertinentes dans un laps de temps très court afin de maintenir ou accrôıtre son activité. Pour cela, l’analyse des données générées par l’activité de l’entreprise peut être une précieuse source d’information. Ces dernières années, une nouvelle classe de systèmes d’aide à la décision est apparue pour relever ce défi: L’Intelligence Opérationnelle (IO) [1]. Son objectif est de permettre aux managers opérationels d’avoir une très bonne compréhension de la situation de l’entreprise, à travers l’analyse de l’activité passée et présente. Dans ce contexte, les notions de temps et de traçabilité sont primordiales dans la compréhension de l’évolution de l’activité de l’entreprise à travers le temps. Dans cette thèse, nous présentons Axway Decision Insight (ADI), une solution d’IO développée par l’éditeur de logiciels Axway. Le composant clé de cette solution est un SGBD orienté colonnes et bi-temporel développé en interne par l’entreprise pour répondre aux besoins spécifiques de l’IO. Ses capacités bi-temporelles lui permettent de gérer nativement aussi bien l’évolution des données dans la réalité modélisée (temps de validité) que l’évolution des donnés dans la base de données (temps de transaction). Nous commencerons par présenter la solution ADI en nous focalisant sur deux éléments importants: 1) l’interface graphique qui permet la conception et l’utilisation d’ADI sans écrire la moindre ligne de code. 2) L’approche adoptée pour modéliser les données bitemporelles. Ensuite, nous présentons un benchmark pour ADI qui se base sur le benchmark pour bases de données bi-temporelles TPC-BiH [2]. Après cela, nous présentons deux optimisations pour ADI. La première redéfinit une requête bi-temporelle en: 1) un ensemble de requêtes continues pour calculer des aggrégations et dont les résultats sont matérialisés, et 2) une requête qui accède aux résultats maté rialisés. La deuxième optimisation ordonne l’exécution des opérateurs de jointure des plans de requêtes en utilisant un modèle coût basé sur des statistiques des données bitemporelles. Pour évaluer ces optimisations, nous avons effectué des expérimentations en utilisant notre benchmark, et qui ont démontré leurs intérêts. Cette thèse est accessible à l'adresse : http://theses.insa-lyon.fr/publication/2016LYSEI046/these.pdf © [A. Ait Ouassarah], [2016], INSA Lyon, tous droits réservés