Pattern tree-based XOLAP rollup operator for XML complex hierarchies

With the rise of XML as a standard for representing business data, XML data warehousing appears as a suitable solution for decision-support applications. In this context, it is necessary to allow OLAP analyses on XML data cubes. Thus, XQuery extensions are needed. To define a formal framework and allow much-needed performance optimizations on analytical queries expressed in XQuery, defining an algebra is desirable. However, XML-OLAP (XOLAP) algebras from the literature still largely rely on the relational model. Hence, we propose in this paper a rollup operator based on a pattern tree in order to handle multidimensional XML data expressed within complex hierarchies

Benchmarking Summarizability Processing in XML Warehouses with Complex Hierarchies

Business Intelligence plays an important role in decision making. Based on data warehouses and Online Analytical Processing, a business intelligence tool can be used to analyze complex data. Still, summarizability issues in data warehouses cause ineffective analyses that may become critical problems to businesses. To settle this issue, many researchers have studied and proposed various solutions, both in relational and XML data warehouses. However, they find difficulty in evaluating the performance of their proposals since the available benchmarks lack complex hierarchies. In order to contribute to summarizability analysis, this paper proposes an extension to the XML warehouse benchmark (XWeB) with complex hierarchies. The benchmark enables us to generate XML data warehouses with scalable complex hierarchies as well as summarizability processing. We experimentally demonstrated that complex hierarchies can definitely be included into a benchmark dataset, and that our benchmark is able to compare two alternative approaches dealing with summarizability issues.Comment: 15th International Workshop on Data Warehousing and OLAP (DOLAP 2012), Maui : United States (2012

Modeling complex hierarchies in XML data warehouses and solving summarizability problems in XOLAP

Depuis son apparition en 1998, le langage XML (eXtensible Markup Language) est devenu un standard pour la modélisation et l'échange de données. En effet, XML permet de modéliser des structures de données qui ne sont pas facilement représentées dans les systèmes relationnels. Dans ce contexte, les entrepôts de données XML représentent aujourd'hui la base de plusieurs applications décisionnelles qui exploitent des données hétérogènes (peu structurées et provenant des sources multiples) aux structures complexes comme par exemple des hiérarchies complexes.Dans ce mémoire, nous proposons une nouvelle solution XOLAP (XML-OLAP) en temps réel qui traite les problèmes d'additivité dus aux hiérarchies complexes. Tout d'abord, nous proposons un nouveau modèle de données : les arbres de données multidimensionnels, qui permet de modéliser les faits, les dimensions, les mesures et les hiérarchies complexes d'un entrepôt de données XML. Pour pouvoir interroger les arbres de données multidimensionnels, nous modélisons les requêtes utilisateur à l'aide de modèles d'arbre XML. Nous proposons ensuite un nouvel algorithme de regroupement et d'agrégation pour la résolution en temps réel des problèmes d'additivité dans les hiérarchies complexes. Nous généralisons enfin cet algorithme à un nouvel opérateur XOLAP de forage vers le haut (roll-up).Finalement, nous validons nos propositions de manière expérimentale. Pour cela, nous étendons le banc d'essais XWeB en introduisant des hiérarchies complexes dans son schéma. La comparaison de notre approche à une approche de référence montre que la surcharge due à l'exécution en temps réel de notre approche est tout à fait acceptable et que nos algorithmes sont susceptibles de passer à l'échelle.Since its inception in 1998, the eXtensible Markup Language (XML) has emerged as a standard for data representation and exchange over the Internet. XML provides an opportunity for modeling data structures that are not easily represented in relational systems. In this context, XML data warehouses nowadays form the basis of several decision-support applications exploiting heterogeneous data (little structured and coming from various sources) bearing complex structures, such as complex hierarchies. In this thesis, we propose a novel XOLAP (XML-OLAP) approach that automatically detects and processes summarizability issues at query time, without requiring any particular expertise from the user. Thus, at the logical level, we choose XML data trees, so-called multidimensional data trees, to model the multidimensional structures (facts, dimensions, measures and complex hierarchies) of XML data warehouses. In order to query multidimensional data trees, we model user queries as XML pattern trees. Then, we introduce a new aggregation algorithm to address summarizability issues in complex hierarchies. On the basis of this algorithm, we propose a novel XOLAP roll-up operator. Finally, we experimentally validate our proposal and compare our approach with the reference approach for addressing summarizability issues in complex hierarchies. For this sake, we extend the XML warehouse benchmark XWeB with complex hierarchies to generate XML data warehouses with scalable complex hierarchies. The results of our experiments show that the overhead induced by managing hierarchy complexity at run-time is totally acceptable and that our approach is expected to scale up well

A Survey of XML Tree Patterns

International audienceWith XML becoming an ubiquitous language for data interoperability purposes in various domains, efficiently querying XML data is a critical issue. This has lead to the design of algebraic frameworks based on tree-shaped patterns akin to the tree-structured data model of XML. Tree patterns are graphic representations of queries over data trees. They are actually matched against an input data tree to answer a query. Since the turn of the twenty-first century, an astounding research effort has been focusing on tree pattern models and matching optimization (a primordial issue). This paper is a comprehensive survey of these topics, in which we outline and compare the various features of tree patterns. We also review and discuss the two main families of approaches for optimizing tree pattern matching, namely pattern tree minimization and holistic matching. We finally present actual tree pattern-based developments, to provide a global overview of this significant research topic

Problèmes d'additivité dus à la présence de hiérarchies complexes dans les modèles multidimensionnels : définitions, solutions et travaux futurs

National audienceDe nos jours, les entrepôts de données et les outils d'analyse OLAP sont très utilisés dans les entreprises qui ont besoin de systèmes décisionnels qui s'adaptent à toutes les situations particulières du monde réel, pour éviter les erreurs d'analyse (plus connus dans la littérature sous le nom de problèmes d'additivité ou summarizability issues en Anglais). Dans cet article, nous présentons un état de l'art des travaux sur les problèmes d'additivité dus à la présence des hiérarchies complexes dans un modèle multidimensionnel et discutons des travaux restant à mener dans ce domaine

Modèles d'arbre pour XOLAP

National audienceAvec l'avènement de XML comme standard de représentation de données décisionnelles, les entrepôts de données XML trouvent leur place dans le développement de solutions décisionnelles. Dans ce contexte, il devient nécessaire de permettre des analyses OLAP sur des cubes de données XML. Afin de contribuer à ces recherches, de définir un cadre formel et de permettre l'optimisation indispensable des requêtes décisionnelles exprimées en XQuery, nous travaillons à définir une algèbre XML-OLAP (ou XOLAP). En premier lieu, nous avons exprimé avec l'algèbre XML TAX (Tree Algebra for XML) les opérateurs OLAP usuels. Il s'agit maintenant de prendre en compte les structures complexes permises par XML. Comme premier pas, nous proposons dans cet article un opérateur rollup basé sur un modèle d'arbre qui prend en compte des données XML multidimensionnelles organisées en hiérarchies complexes

Vers une algèbre XML-OLAP : État de l'art

International audienceAvec l'avènement de XML comme standard de représentation de données décisionnelles, les entrepôts de données XML trouvent leur place dans le développement de solutions décisionnelles basées sur le Web. Dans ce contexte, il devient nécessaire de permettre des analyses OLAP sur des cubes de données XML. Pour cela, des extensions du langage XQuery sont nécessaires. Afin de contribuer à ces recherches, de définir un cadre formel et de permettre l'optimisation indispensable des requêtes décisionnelles exprimées en XQuery, nous travaillons à définir une algèbre XML-OLAP (ou XOLAP). L'objectif de cet article est, en amont de ces recherches, de présenter et d'analyser l'état de l'art en la matière, et plus précisément les algèbres OLAP, les algèbres XML et les algèbres tendant vers XOLAP. Nous présentons également brièvement notre propre proposition d'algèbre XOLAP

XML Warehousing and OLAP

International audienceThe aim of this article is to present an overview of the major XML warehousing approaches from the literature, as well as the existing approaches for performing OLAP analyses over XML data (which is termed XML-OLAP or XOLAP; Wang et al., 2005). We also discuss the issues and future trends in this area and illustrate this topic by presenting the design of a unified, XML data warehouse architecture and a set of XOLAP operators expressed in an XML algebra

A Novel Query-Based Approach for Addressing Summarizability Issues in XOLAP

International audienceThe business intelligence and decision-support systems used in many application domains casually rely on data warehouses, which are decision-oriented data repositories modeled as multidimensional (MD) structures. MD structures help navigate data through hierarchical levels of detail. In many real-world situations, hierarchies in MD models are complex, which causes data aggregation issues, collectively known as the summarizability problem. This problem leads to incorrect analyses and critically affects decision making. To enforce summarizability, existing approaches alter either MD models or data, and must be applied a priori, on a case-by-case basis, by an expert. To alter neither models nor data, a few query-time approaches have been proposed recently, but they only detect summarizability issues without solving them. Thus, we propose in this paper a novel approach that automatically detects and processes summarizability issues at query time, without requiring any particular expertise from the user. Moreover, while most existing approaches are based on the relational model, our approach focus on an XML MD model, since XML data is customarily used to represent business data and its format better copes with complex hierarchies than the relational model. Finally, our experiments show that our method is likely to scale better than a reference approach for addressing the summarizability problem in the MD context