Transparents(PowerPoint)

(1)

9 Méthodes multidimentionnelles et représentation d'associations

 Méthodes d ’organisation avancées

– Méthodes multidimensionnelles

 combiner plusieurs clés

– Représentation d ’associations

(2)

9.1 Méthodes

multidimensionnelles

 Méthodes d’accès par point (Point Access Method – PAM )

– objet représenté par un point

 Méthodes d’accès spatiales (Spatial Acces Method - SAM )

– objets spatiaux complexes

 segments droite, polygones, etc.

(3)

Catégories de requêtes

 Type point

– objets spatiaux qui contiennent un point

 Type fenêtre

– objets qui sont inclus dans un sous-espace



surface, volume, etc.

 Type plus proche voisin

– objets les plus proches d’une région R

(4)

9.1.1Combinaison d’organisations secondaires unidimensionnelles

 La ville dont la coordonnée x=10 et y=20

 1. Utiliser index sur x

 2. Utiliser index sur y

 3. Utiliser index sur x et index sur y

– intersection de listes de références

 Quel est le plus performant ?

(5)

9.1.2 Hachage partitionné

s

₁

= 7 MOD 4 = 3

= 11

₂

s

₂

= 2 MOD 4 = 2

= 10

₂

(6)

9.1.3 Fichier quadrillé (grid)

9 , 5

c ₁ c ₂

3 , 3

c ₁ c ₂

9 , 5

9

c₁ < 9 c 1  9

0 5

0 1 5

1 0 5

1 0

1 5

(7)

Insertion de (14,6)

3 , 3

c ₁ c ₂

9 , 5

9

c₁ < 9 c 1  9

0 5

0 1 5

1 0 5

1 0

1 5

3 , 3

c ₁ c ₂

9 , 5

9

9 , 5 1 4 , 6 6

0 5

0 1 5

1 0 5

1 0

1 5

(8)

Insertion de (11,7)

3 , 3

c ₁ c ₂

9 , 5

9

9 , 5 1 4 , 6 6

0 5

0 1 5

1 0 5

1 0

1 5

3 , 3

c ₁ c ₂

9 , 5

9

9 , 5 1 1 , 7 6

1 4 , 6 1 4 , 6

1 4 ⁰ ₀ ₅

1 5

1 0 5

1 0

1 5

(9)

9.1.4 Arbre quaternaire (quadtree)

3 , 3 9 , 5

0 x x x₂, 0 x x x₂ 1 x x x₂, 0 x x x₂ 0 x x x₂, 1 x x x₂ 1 x x x₂, 1 x x x₂

0 5

0 1 5

1 0 5

1 0

1 5

0 x x x ₂, 0 x x x₂ 1 x x x₂, 0 x x x₂ 0 x x x ₂, 1 x x x₂ 1 x x x₂, 1 x x x₂

3 , 3

0 x x x₂, 0 x x x₂ 1 x x x₂, 0 x x x₂ 0 x x x₂, 1 x x x₂ 1 x x x₂, 1 x x x₂

1 0 x x₂, 0 0 x x₂ 1 1 x x₂, 0 0 x x₂

9 , 5 1 4 , 6

1 0 x x₂, 0 1 x x₂ 1 1 x x₂, 0 1 x x₂

0 5

0 1 5

1 0 5

1 0

1 5

Arbre quaternaire-

PR (~quadtrie)

(10)

Insertion de (11,7) et (6,9)

0 5

0 1 5

1 0 5

1 0

1 5 0 5

0 1 5

1 0 5

1 0

1 5

(11)

9.1.4.1 Arbre

quaternaire à point

0 5

0 1 5

1 0 5

1 0

1 5 0 5

0 1 5

1 0 5

1 0

1 5

Arbre quaternaire à point (point quadtree)

Arbre quaternaire-PR

(~quadtrie)

(12)

9.1.5 Arbre k-d

9 5

c₁< 9

3 3

c₁> = 9

c₂< 3 c₂> = 3

1 4 6

c₂< 6

1 1 7

c₂> = 6

6 9

c₁< 6 c₁> = 6 c₁< 7 c₁> = 7

0 5

0 1 5

1 0 5

1 0

1 5

(13)

9.1.6 Arbre-R

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9

A B C D

3 2

1 



4

6

7 8 9

A B

C

D

5

(14)

Arbre-R+

 

1 2 1 4 6 7 8 9

A B C D E

3 5

3 2

1 



4

6

7 8 9

A

B

D

E C

5

(15)

Oracle spatial

 Types d’objets géométriques (UDT)

– TYPE SDO_GEOMETRY pour représenter un objet géométrique (point, ligne, polygone, …)

 Indexage par arbre-R ou quaternaire

 Systèmes de coordonnées

– Cartésienne, géodésique, …

 Opérateurs spatiaux pour les requêtes

– SDO_FILTER, SDO_RELATE,

SDO_WITHIN_DISTANCE, SDO_NN, SDO_JOIN

(16)

9.2Représentation des associations

 Important dans les SGBD

(17)

9.2.1 Allocation sérielle par grappe hétérogène

N u m é r o

d e b l o c I D G

0 , 1 0 1 0 H u g h P a y c h e c k ( 9 9 9 ) 9 9 9 - 9 9 9 9

1 0 0 1 0 0 0 . 0 0 3 0 0 1 0 0 0 . 0 0

2 0 D o l l a r d C a s h ( 8 8 8 ) 8 8 8 - 8 8 8 8 2 0 0 2 0 0 0 . 0 0

3 0 Y e S a n L e S u ( 7 7 7 ) 7 7 7 - 7 7 7 7

4 0 0 5 . 0 0 6 0 0 1 0 . 0 0

0

1

0 , 2 0

1 , 3 0

2 0 D o l l a r d C a s h ( 8 8 8 ) 8 8 8 - 8 8 8 8

3 0 Y e S a n L e S u ( 7 7 7 ) 7 7 7 - 7 7 7 7

1 0 0 1 0 0 0 . 0 0

2 0 0 2 0 0 0 . 0 0

4 0 0 5 . 0 0

3 0 0 1 0 0 0 . 0 0

6 0 0 1 0 . 0 0

1 0 H u g h P a y c h e c k ( 9 9 9 ) 9 9 9 - 9 9 9 9

(18)

Cas IMS (hiérarchique)

 RECORD

–

hiérarchie d ’enregistrements dans une grappe (HSAM)

–

séquence pré-ordre

COURS INF5110

30 GODR6

2 jeudi 2:00 C-8230 A

CCCC33333333 B BBBB22222222

GROUPE 20 GODR6

COURS

INF4010 BDI 4

ETUDIANT

AAAA11111111 A

HORAIRE 1 mardi 2:00 C-5110

LIVRE

McHo88 BDII 4

A FFFF66666666

C EEEE55555555 ETUDIANT

DDDD44444444 D

2 jeudi 2:00 C-5110 HORAIRE

1 lundi 9:00 C-4340 Date86

2

3 4

5

6 7 8 1

9 10

11

12 13 14

15 16

(19)

9.2.2Organisation secondaire basée sur un mécanisme de référence

9.2.2.1 Référence simple

 Cas « un »

1 0 H u g h P a y c h e c k ( 9 9 9 ) 9 9 9 - 9 9 9 9 2 0 D o l l a r d C a s h ( 8 8 8 ) 8 8 8 - 8 8 8 8 3 0 Y e S a n L e S u ( 7 7 7 ) 7 7 7 - 7 7 7 7 1 0 0 1 0 0 0 . 0 0

2 0 0 2 0 0 0 . 0 0

4 0 0 5 . 0 0

3 0 0 1 0 0 0 . 0 0

6 0 0 1 0 . 0 0

(20)

9.2.2.2 Collection de références

1 0 H u g h P a y c h e c k ( 9 9 9 ) 9 9 9 - 9 9 9 9 2 0 D o l l a r d C a s h ( 8 8 8 ) 8 8 8 - 8 8 8 8 3 0 Y e S a n L e S u ( 7 7 7 ) 7 7 7 - 7 7 7 7 1 0 0 1 0 0 0 . 0 0

2 0 0 2 0 0 0 . 0 0

4 0 0 5 . 0 0

3 0 0 1 0 0 0 . 0 0

6 0 0 1 0 . 0 0

 Cas « plusieurs »

(21)

9.2.2.3Listes inversées

 ~ index sur (mot-clé, IDE)

D o c u m e n t 1 D o c u m e n t 2 D o c u m e n t 3 D o c u m e n t 4 D o c u m e n t 5 D o c u m e n t 6 I n f l u x

I n f o r m a t i q u e I n f r a r o u g e

I n g é n i e r i e

D o c u m e n t s L i s t e s

i n v e r s é e s M o t s - c l é s

Arbre-B

⁺

Allocation

par grappe

(22)

9.2.2.4 Représentation par liste

 SET CODASYL

1 0 H u g h P a y c h e c k ( 9 9 9 ) 9 9 9 - 9 9 9 9 2 0 D o l l a r d C a s h ( 8 8 8 ) 8 8 8 - 8 8 8 8 3 0 Y e S a n L e S u ( 7 7 7 ) 7 7 7 - 7 7 7 7 1 0 0 1 0 0 0 . 0 0

2 0 0 2 0 0 0 . 0 0

4 0 0 5 . 0 0

3 0 0 1 0 0 0 . 0 0

6 0 0 1 0 . 0 0

(23)

9.2.2.5 Référence par clé étrangère

 Relationnel

– par valeur

1 0 H u g h P a y c h e c k ( 9 9 9 ) 9 9 9 - 9 9 9 9 2 0 D o l l a r d C a s h ( 8 8 8 ) 8 8 8 - 8 8 8 8 3 0 Y e S a n L e S u ( 7 7 7 ) 7 7 7 - 7 7 7 7 1 0 0 1 0 0 0 . 0 0

2 0 0 2 0 0 0 . 0 0

4 0 0 5 . 0 0

3 0 0 1 0 0 0 . 0 0 6 0 0 1 0 . 0 0

1 0 3 0 2 0 3 0 1 0

C l i e n t s C o m p t e s

C lé é t r a n g è r e n u m é r o C lie n t a jo u t é e

(24)

9.2.2.6 Indexage et hachage hétérogène

 Deux types d'enregistrements associés (ou plus)

 Même clé

–

clé primaire/étrangère en relationnel

 Oracle

–

HASH CLUSTER

–

INDEX CLUSTER

