Comparative Study of View Selection Techniques

Abstract

Abstract : With the exponential growth of data in various domains, including cloud computing and other large-scale data environments, the efficient management and retrieval of information have become crucial challenges. This thesis explores the signiőcance of optimizing queries and databases in such environments, focusing on the utilization of advanced techniques, including materialized views, to enhance performance, scalability, and overall system efficiency. It also addresses the key challenges that need to be addressed for effective optimization in large-scale data environments. These environments often span multiple servers, data centers, or even geographical regions. Coordinating query execution across distributed resources while minimizing communication overhead and ensuring data consistency is a complex task. Optimizing query performance in such distributed environments requires the exploration of distributed query processing techniques, data partitioning strategies, and workload balancing mechanisms. In conclusion, this thesis emphasizes the importance of addressing key challenges in optimizing queries and databases for large-scale data environments. By tackling issues related to scalability, distributed query processing, view maintenance, view selection, and integration with advanced optimization techniques, this research aims to contribute to the development of efficient and effective solutions for optimizing query performance and database management in the era of large-scale data.***

Résumé : Avec la croissance exponentielle des données dans divers domaines, y compris l’informatique en nuage et d’autres environnements de données à grande échelle, la gestion efficace et la récupération des informations sont devenues des déős cruciaux. Cette thèse explore l’importance de l’optimisation des requêtes et des bases de données dans de tels environnements, en se concentrant sur l’utilisation de techniques avancées, y compris les vues matérialisées, pour améliorer les performances, l’évolutivité et l’efficacité globale du système. Elle aborde également les principaux déős à relever pour une optimisation efficace dans les environnements de données à grande échelle. Ces environnements s’étendent souvent sur plusieurs serveurs, centres de données ou même régions géographiques. Coordonner l’exécution des requêtes sur des ressources distribuées tout en minimisant les coûts de communication et en garantissant la cohérence des données est une tâche complexe. L’optimisation des performances des requêtes dans de tels environnements distribués nécessite l’exploration de techniques de traitement des requêtes distribuées, de stratégies de partitionnement des données et de mécanismes d’équilibrage de la charge de travail. En conclusion, cette thèse souligne l’importance de relever les principaux déős liés à l’optimisation des requêtes et des bases de données pour les environnements de données à grande échelle. En abordant les questions liées à l’évolutivité, au traitement distribué des requêtes, à la maintenance des vues, à la sélection des vues et à l’intégration avec des techniques d’optimisation avancées, cette recherche vise à contribuer au développement de solutions efficaces et efficientes pour optimiser les performances des requêtes et la gestion des bases de données à l’ère des données à grande échelle.