La fragmentation dans les entrepôts de données : une approche basée sur les algorithmes génétiques

Résumé. La fragmentation horizontale est une technique d’optimisation non redondante de requêtes décisionnelles de type ROLAP. L’utilisation de cette technique dans les entrepôts de données représente un enjeu plus important que dans un contexte de bases de données traditionnelles. Cette importance est due au différents choix des tables (de dimensions ou des faits) à fragmenter. Dans le contexte des entrepôts, la fragmentation n’a un sens que si la table des faits est partitionnée en fonction des schémas de fragmentation des tables de dimensions. Mais ce type de fragmentation de la table des faits pourrait engendrer un nombre important de fragments qui rendrait le processus de maintenance très coûteux. Afin de réduire ce nombre ou le rendre contrôlable par l’administrateur de l’entrepôt, nous proposons l’utilisation d’un algorithme génétique. Ce dernier a pour but de sélectionner les tables de dimension à fragmenter pour (1) éviter l’explosion du nombre de fragments de la table des faits et (2) garantir une meilleure performance d’exécution des requêtes. Notre algorithme génétique est développé sous visual C et validé par une étude expérimentale en utilisant le banc d’essai APB-1 release II.