Gestion Et Optimisation Des Données Massives Issues Du Web
Résumé: Dans cette thèse, nous proposons le système centralisé "RDF_QDAG" qui permet de trouver un bon compromis entre passage à l'échelle et performances. Nous proposons de combiner la fragmentation physique de données et l'exploration du graphe de données. "RDF_QDAG" permet de support plusieurs types de requêtes basées non seulement sur les motifs basiques de graphes mais aussi qui intègrent des filtres à base d'expressions régulières et aussi des fonctions d'agrégation et de tri. "RDF_QDAG" se base sur le modèle d'exécution Volcano, ce qui permet de contrôler la mémoire principale, en évitant tout débordement pour garantir les performances même si la configuration matérielle est limitée. A notre connaissance, "RDF_QDAG" est le seul système centralisé capable de gérer plusieurs milliards de triplets tout en garantissant de bonnes performances. Nous avons comparé ce système avec d'autres systèmes qui représentent l'état de l'art en matière de gestion de données RDF : une approche relationnelle (Virtuoso), une approche à base de graphes (g-Store), une approche d'indexation intensive (RDF-3X) et une approche MPP (CliqueSquare). "RDF_QDAG" surpasse les systèmes existants lorsqu'il s'agit de garantir à la fois le passage à l'échelle et les performances.
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