Actes d’une conférence

Combining View Integration and Schema Clustering to Improve Database Design

Année
1998
Auteurs
COMYN-WATTIAU Isabelle, AKOKA Jacky, KEDAD Z.
Abstract
Cet article décrit une approche combinée de deux techniques utilisées en conception de bases de données : l’intégration de vues et la classification de schémas. Les méthodes d’intégration de vues usuelles traitent principalement les problèmes de terminologie, de recouvrement de classes, de contradictions de contraintes et d’équivalences de représentations. Cependant deux autres types de problèmes restent sans solution. Le premier est la comparaison deux à deux des concepts des deux vues qui peut conduire à un processus très coûteux mettant en place la confrontation exhaustive de tous ces concepts : n2 comparaisons pour des vues comprenant chacune n concepts. Nous proposons une technique de classification automatique, qui permet de réduire le nombre de comparaisons élémentaires à n2/4 dans le pire des cas et à n dans le cas le plus favorable. Le second problème est la validation de l’intégration. En effet, le processus d’intégration conduit à un schéma global amalgamant toutes les vues initiales. La validation consiste à vérifier que ce schéma contient effectivement chacune des vues initiales. Là encore, nous proposons d’appliquer la même technique de classification avec des distances sémantiques spécifiques. Les deux utilisations de la classification automatique ont fait l’objet du développement d’un prototype qui a permis de tester la technique sur plusieurs exemples de vues de grande taille.
COMYN-WATTIAU, I., AKOKA, J. et KEDAD, Z. (1998). Combining View Integration and Schema Clustering to Improve Database Design. Dans: BDA’98. Quatorzièmes Journées Bases de Données Avancées. Laboratoire PriSM, Université de Versailles, pp. 59-80.