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Tema 2: Progettazione e interrogazione di Data Warehouse

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Title: Tema 1: Integrazione di dati provenienti da sorgenti eterogenee Author: Federica Mandreoli Last modified by: Maurizio Lenzerini Created Date – PowerPoint PPT presentation

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Title: Tema 2: Progettazione e interrogazione di Data Warehouse


1
Tema 2 Progettazione e interrogazione di Data
Warehouse
  • Unita' coinvolte nel tema
  • Università di BolognaUniversità della Calabria

2
Obiettivo del Tema
  • Sviluppo di tecniche per la progettazione e
    l'interrogazione
  • efficiente di data warehouse
  • Definire tecniche efficaci per la
    materializzazione di viste e individuazione di un
    insieme ottimale di indici per l'accesso veloce
    ai dati.
  • Interrogazione efficiente mediante riscrittura di
    interrogazioni su viste materializzate.
  • Definizione di tecniche di ottimizzazione, basate
    sulla struttura delle interrogazioni, (estensione
    di metodi già esistenti per lambiente DW).

3
Problemi affrontati nelle fasi precedenti
  • Definizione di tecniche di supporto alla
    progettazione di DW (materializzazione,
    frammentazione di viste materializzate, stima
    della dimensioni di viste, indicizzazione)
  • Ottimizzazione di interrogazioni (estensione di
    tecniche definite per BD relazionali, utilizzo
    delle proprietà strutturali)

4
Obiettivo Fase 3
  • Sviluppo di prototipi

5
Prodotti Fase 3
Prodotti Previsti Prodotti Previsti
D2.P1   Prototipo sviluppato per la progettazione logico-fisica (BO)
D2.P2 Prototipo che implementa le tecniche di ottimizzazione di interrogazioni di data warehouse (CS)
6
Unità di Bologna (CS) D2.P1 Prototipo
sviluppato per la progettazione logico-fisica
(BO)
  • DWTool è un prototipo per la progettazione
    concettuale, logica e fisica di data warehouse.
  • Progettare e implementare strumenti in grado
    di ridurre il costo di esecuzione totale di un
    dato carico di lavoro (algoritmi per la
    materializzazione delle viste e la definizione di
    indici)

7
Unità della Calabria (CS) D2.P2 Prototipo che
implementa le tecniche di ottimizzazione di
interrogazioni di data warehouse (CS)
  • Ottimizzazione di interrogazioni (SQL o Datalog)
    combinando
  • tecniche quantitative (basate su distribuzione
    dei dati) con
  • metodi strutturali (basati sulle proprietà
    strutturali delle interrogazioni)
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