eprintid: 26851 rev_number: 10 eprint_status: archive userid: 19147 dir: disk0/00/02/68/51 datestamp: 2018-12-10 13:57:37 lastmod: 2021-04-02 15:58:33 status_changed: 2018-12-10 13:57:37 type: article metadata_visibility: show creators_name: Chevalier, Max creators_name: El Malki, Mohammed creators_name: Kopliku, Arlind creators_name: Teste, Olivier creators_name: Tournier, Ronan creators_idrefppn: 069989699 creators_idrefppn: 221419292 creators_idrefppn: 163847576 creators_idrefppn: 076013286 creators_idrefppn: 125954727 title: Entrepôts de données orientés documents cuboïdes étendus. Modèles et cuboïdes NoSQL orientés documents ispublished: pub subjects: subjects_INFO abstract: Avec l’essor ces dernières années des grandes plateformes Web (par exemple, Google, Facebook, Twitter, Amazon), ont été développées des solutions de gestion des mégadonnées (big data) basées sur des approches décentralisées permettant la gestion et le stockage de gigantesques masses de données. Cette approche décentralisée repose sur le principe de la scalabilité, c’est-à-dire l’ajustement d’une manière progressive et continue du stockage et des traitements au volume des données. Ce type d’architecture distribuée a connu récemment le développement de systèmes de gestion de fichiers massivement distribués et de nouvelles techniques de parallélisation massive des traitements. Adossés à ce contexte de distribution massive, différents systèmes de stockage sont apparus ces dernières années. Ces systèmes, qualifiés de systèmes not-only-SQL (ou NoSQL), relaxent les fondements de l’approche relationnelle pour pouvoir supporter les masses de données distribuées. De ce fait, il est envisageable de construire des entrepôts de données massives reposant sur ce principe de scalabilité de l’espace de stockage. Dans ce papier, nous étudions l’instanciation d’entrepôts de données avec les systèmes orientés documents. Dans un premier temps, nous étudions les enjeux primaires des entrepôts tels que la modélisation, l’interrogation, le chargement des données et les cubes OLAP. Dans un deuxième temps, nous proposons des améliorations qui sont spécifiques aux systèmes orientés documents. En particulier, nous proposons des versions étendues des cubes OLAP qui exploitent l’imbrication. Nous montrons que ces cubes répondent plus rapidement à des charges de travail composées de requêtes OLAP de type “drill-down”. date: 2017 date_type: published publisher: Lavoisier id_number: 10.3166/dn.2017.0000 faculty: info divisions: IRIT language: fr has_fulltext: FALSE view_date_year: 2017 full_text_status: none publication: Document Numérique volume: vol. 20 number: n° 1 pagerange: 9-38 refereed: TRUE issn: 1279-5127 oai_identifier: BibTeX_Ch2017.6 harvester_local_overwrite: subjects harvester_local_overwrite: eprintid harvester_local_overwrite: userid harvester_local_overwrite: date harvester_local_overwrite: dir harvester_local_overwrite: edition harvester_local_overwrite: publisher harvester_local_overwrite: date_type harvester_local_overwrite: language harvester_local_overwrite: volume harvester_local_overwrite: faculty harvester_local_overwrite: book_title harvester_local_overwrite: sub_title harvester_local_overwrite: site harvester_local_overwrite: divisions harvester_local_overwrite: editors_name harvester_local_overwrite: title harvester_local_overwrite: type harvester_local_overwrite: publication harvester_local_overwrite: abstract harvester_local_overwrite: place_of_pub harvester_local_overwrite: pagerange harvester_local_overwrite: creators_name harvester_local_overwrite: refereed harvester_local_overwrite: official_url harvester_local_overwrite: keywords harvester_local_overwrite: book_chapter harvester_local_overwrite: number harvester_local_overwrite: contributors_type harvester_local_overwrite: ispublished harvester_local_overwrite: issn harvester_local_overwrite: id_number harvester_local_overwrite: creators_idrefppn site: ut1 citation: Chevalier, Max , El Malki, Mohammed , Kopliku, Arlind , Teste, Olivier and Tournier, Ronan (2017) Entrepôts de données orientés documents cuboïdes étendus. Modèles et cuboïdes NoSQL orientés documents. Document Numérique, vol. 20 (n° 1). pp. 9-38.