Cubes convexes

In various approaches, data cubes are pre-computed in order to answer efficiently OLAP queries. The notion of data cube has been declined in various ways: iceberg cubes, range cubes or differential cubes. In this paper, we introduce the concept of convex cube which captures all the tuples of a datacube satisfying a constraint combination. It can be represented in a very compact way in order to optimize both computation time and required storage space. The convex cube is not an additional structure appended to the list of cube variants but we propose it as a unifying structure that we use to characterize, in a simple, sound and homogeneous way, the other quoted types of cubes. Finally, we introduce the concept of emerging cube which captures the significant trend inversions. characterizations

Cubes de données convexes non-dérivables fermés

National audienceDe nombreuses approches sont proposées pour pré-calculer des cubes de données afin de répondre efficacement aux requêtes OLAP. La notion de cube de données a été déclinée sous différentes appellations: cubes icebergs, cubes différentiels ou encore cubes émergents. Les cubes convexes permettent de focaliser l'attention de l'utilisateur sur un ensemble particulier de tuples intéressants. Dans cet article, nous étudions les représentations concises des cubes convexes. À cet effet, nous introduisons une nouvelle structure d'un cube de données: le Cube Convexe Non-Dérivable Fermé (CCND-Cube). Ce dernier permet de capturer tous les tuples d'un cube de données satisfaisant une combinaison de contraintes monotones et/ou antimonotones. Les expériences montrent que notre proposition fournit la représentation la plus compacte d'un cube de données de manière à optimiser à la fois le temps de calcul ainsi que l'espace de stockage nécessair