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5.16 Sélection variation du nombre de propriétés dans le prédicat de sélection, 134
classes, 50 propriétés et 2K instances par classe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 195
5.17 Jointure de deux classes sur les bases de données à volu me constant . . . . . . . . 196
5.18 Projection-Sélection-Jointure sur deux classes feuilles sur des bases de données à
volume croissant. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 198
5.19 Projection classe non feuille ayant 7 sous-classes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 200
5.20 Sélection sur une classe non feuille ayant sept sous-classes sur une base de données
avec 134 classes, 25 propriétés, 4K instances par classe. . . . . . . . . . . . . . . . 201
5.21 Modèle conceptuel de la base de données . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 203
5.22 Temps de calcul de l’identifiant d es instances de la base de données qui ont une
valeur V pour la propriété P (a) sur une base de données à 10 propriétés et 1K
instances par classe, (b) sur les bases de données à volume croissant. . . . . . . . 204
5.23 Performance des requêtes non typées en faisant varier le nombre de propriétés
projetées. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 205
5.24 Insertion d’une instance dan s une classe sur des bases de données à nombre de
propriétés croissant. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 207
5.25 Insertion d’une instance dans bases de données ayant même nombre de propriétés
par classe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 208
5.26 modification de la valeur de propriété d’une instance . . . . . . . . . . . . . . . . 209
5.27 Nouvelle approche de représentation du schéma logique de la partie ontologie de
notre architecture . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 213
A.1 Schéma EXPRESS-G d’identifications des concepts en PLIB . . . . . . . . . . . . 232
xvii
0
5.1Benchmarkinstancegenerator........................179
0
5.2Characteristicsofthebenchmarkdatabasesforscalabilitytesting.....................
....................179
0
5.3CharacteristicsofthebenchmarkdatabasesforstudyingthevariationofNIandNP.....
..................................180
0
5.4Exampleofobjectmodelforillustratingrepresentationapproaches...180
0
5.5Exampleofrepresentationbyauniversaltable.................181
0
5.6Triplettableapproach..............................181
0
5.7Propertytableapproach.............................182
0
5.8Approachbyconcreteclasstable..........................182
0
5.9Projectiononasmalldatabase:10propertiesand1Kinstancesperclass187
0
5.10Performanceofprojectionduringscalabilitytesting...............188
0
5.11Performanceprojectionondatabaseswithconstantvolume:variationofthenumberof
instancesandpropertiesperclass.....................188
0
5.12Projectiononaclasstablewithconstantvolume(a)10properties,10Kinstances,(b)50
properties,2Kinstances.......................189
0
5.13Selectiononasmalldatabase:10propertiesand1Kinstancesperclass1915.14
Performanceselectionscaling,134classes,1Kinstancesperclass,variablenumberof
properties...............................193
0
5.15Performanceselectionondatabaseswithconstantvolume:variationofthenumberof
instancesandpropertiesperclass.....................193