Stockage des données dans les sgbd

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Stockage de données dans les SGBD Cette présentation traite des diverses manières de stocker der informations dans les bases de donées ainsi que des approches techniques permettant d'optimiser le traitement de ces données tout en consommant le moins de ressources possibles

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Stockage des données dans

les SGBD

Le Stockage en Ligne contre le

Stockage en Colonne

Introduction

●Base de données : ensemble de logiciels qui sert à la

manipulation des bases de données.

Plan de Présentation

●Introduction

●Column-Store

oPrésentation

oAvantages et inconvénients théoriques

oModèles de SGBD

●Row-Store

oPrésentation

oAvantages et inconvénients théoriques

oModèles de SGBD

●Protocole de test

oSSBM

oSSBM sur les Row-Store

oSSBM & Column-Store

Plan de Présentation

●Invisible join

●Conclusion

Les column-store

●Présentation

oExiste depuis quelques années

oPerformant surtout quand il y a beaucoup de lecture sur disque

●Avantages et inconvénients théoriques

ocompression

o"late materialization"

o itération sur des blocs

o jointure invisible

●Modèles de SGBD

o MonetDB

oC-store

●Présentation

exemple

123m21,Jacob,Loïc,Enigma,Président; 123m21,Uzumaki,Naruto,Konoha,Ninja ...

Les Row-Store DBMS

N° INSEE Nom Prénom Employeur Poste

123m21 Jacob Loïc Enigma Président

321m22 Uzumaki Naruto Konoha Ninja

666m66 Norris Chuck Texas Ranger

512m05 Pan Peter Neverland Enfant

Avantages et inconvénients

●Existe depuis de nombreuses années

●Facile à mettre en place

●Ecriture de nouvelle ligne de données aisée

●Efficace en accès simultané

Les Row-Store DBMS

Les Row-Store DBMS

Quelques exemples

●MySQL

●ORACLE

Star Schema Benchmark

●Mesurer les performances des entrepôts de données

●Nécessite peu de requête et moins de contrainte

● Basé sur les meilleures techniques d'organisation de

données

Star Schema

Star Schema Benchmark & Row-Store

●Partitionnement Vertical

● Stockage d'index

Star Schema Benchmark & Column-Store

●Compression

●Late Materialization

●Block Iteration

●Invisible join

Description de l'invisible join

●Extraction des tables

●Matching des Map avec les tables

●Intersection tableau de position et table

Requête exécuté

Extraction des Tables

Machting des Map et de Tables

Intersection tableau de position et table

Expérimentations

Emulation Column-Oriented en Row

Oriented DBMS

Analyse sur un Colomn-Store

Optimisation apportée par l'invisible join

Conclusion

●Possible de simuler un column-store avec un row-store

●Cependant, la performance n'y est pas

●Il faudrait adapter les systèmes :

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