| Summary: | Le choix d'un système de gestion de bases de données (SGBD) et de plateforme d'exécution pour le déploiement est une tâche primordiale pour la satisfaction des besoins non-fonctionnels(comme la performance temporelle et la consommation d'énergie). La difficulté de ce choix explique la multitude de tests pour évaluer la qualité des bases de données (BD) développées.Cette évaluation se base essentiellement sur l'utilisation des métriques associées aux besoins non fonctionnels. En effet, une mine de tests existe couvrant toutes les phases de cycle de vie de conception d'une BD. Les tests et leurs environnements sont généralement publiés dans des articles scientifiques ou dans des sites web dédiés comme le TPC (Transaction Processing Council).Par conséquent, cette thèse contribue à la capitalisation et l'exploitation des tests effectués afin de diminuer la complexité du processus de choix. En analysant finement les tests, nous remarquons que chaque test porte sur les jeux de données utilisés, la plateforme d'exécution, les besoins non fonctionnels, les requêtes, etc. Nous proposons une démarche de conceptualisation et de persistance de toutes .ces dimensions ainsi que les résultats de tests. Cette thèse a donné lieu aux trois contributions. (1) Une conceptualisation basée sur des modélisations descriptive,prescriptive et ontologique pour expliciter les différentes dimensions. (2) Le développement d'un entrepôt de tests multidimensionnel permettant de stocker les environnements de tests et leurs résultats. (3) Le développement d'une méthodologie de prise de décision basée sur un système de recommandation de SGBD et de plateformes. === Choosing appropriate database management systems (DBMS) and/or execution platforms for given database (DB) is complex and tends to be time- and effort-intensive since this choice has an important impact on the satisfaction of non-functional requirements (e.g., temporal performance or energy consumption). lndeed, a large number of tests have been performed for assessing the quality of developed DB. This assessment often involves metrics associated with non-functional requirement. That leads to a mine of tests covering all life-cycle phases of the DB's design. Tests and their environments are usually published in scientific articles or specific websites such as Transaction Processing Council (TPC). Therefore, this thesis bas taken a special interest to the capitalization and the reutilization of performed tests to reduce and mastery the complexity of the DBMS/platforms selection process. By analyzing the test accurately, we identify that tests concem: the data set, the execution platform, the addressed non-functional requirements, the used queries, etc. Thus, we propose an approach of conceptualization and persistence of all dimensions as well as the results of tests. Conseguently, this thesis leads to the following contributions. (1) The design model based on descriptive, prescriptive and ontological concepts to raise the different dimensions. (2) The development of a multidimensional repository to store the test environments and their results. (3) The development of a decision making methodology based on a recommender system for DBMS and platforms selection.
|
|---|
