Université de Rennes 1 Contribution à l’accélération FPGA de cache sémantique pour le traitement des requêtes d’intervalles dans le domaine des masses de données Semantic caching framework towards FPGA acceleration for range query processing in domain of massive distributed data cache sémantiqueFPGA accelerationbig datasystème de gestion des données semantic cacheFPGA accelerationbig datadata management system Réseaux logiques programmables par l'utilisateur Données massives Avec l’émergence de nouveaux systèmes de gestion de données pour le big data et le cloud computing, la mise en cache des données est devenue importante car elle permet de réduire l’exécution de requêtes inutiles. Dans ce contexte, le cache sémantique (SC) est une technique qui permet d’exploiter les ressources de la mémoire cache et les connaissances contenues dans les requêtes. Néanmoins, la réécriture de la requête avec un cache sémantique peut parfois induire un surcoût important en raison des calculs nécessaires. Dans cette thèse, nous cherchons à combiner l’infrastructure du cache, le cache sémantique et l’accélération de bases de données sur FPGA pour accélérer le traitement des requêtes d’intervalles dans le domaine des masses de données. Les contributions de cette thèse sont : 1) Nous présentons un système de gestion du cache dans la couche intermédiaire du système de gestion de données (MASCARA). 2) Nous proposons une heuristique de regroupement avec une nouvelle fonction de valeur de remplacement pour la gestion du cache dans MASCARA. 3) Nous mettons en œuvre un mécanisme, appelé traitement multi-vues, pour gérer la requête dites de jointure en cache sémantique. 4) Enfin, nous présentons un modèle coopératif, appelé MASCARA-FPGA, où le traitement des requêtes, en ce qui concerne la réécriture des requêtes et une partie de l’exécution des requêtes, est accéléré sur FPGA. With the emergence of new data management systems (DMS) in context of big data and cloud computing, caching data has become important since it can reduce unnescessary query execution. To address it, semantic caching (SC) is a candidate since it allows to exploit the resources in the cache and knowledge contained in the queries. Nevertheless, the complexity of query rewriting in SC, can induce a high overhead because of its excessive computations. Therefore, we aim to combine cache framework, SC and FPGA-based database acceleration together to accelerate range query processing in the domain of massive distributed data. In this dissertation, we present the contributions as follows: 1) We present ModulAr Semantic CAching fRAmework (MASCARA) in the middleware layer of DMS. 2) We propose a coalescing heuristic with a new replacement value function in terms of cache management in MASCARA. 3) We implement a mechanism, named Multi-view processing, to handle select-project-join query in SC. 4) We exhibit a cooperative model, called MASCARA-FPGA, where query processing is accelerated regarding query rewriting and part of query execution. Electronic Thesis or DissertationText en application/pdf1 : 8891 Kohttps://ged.univ-rennes1.fr/nuxeo/site/esupversions/1866efaa-9650-4dac-b275-065aba835f1c Nguyen Huu Van Long 1988-06-20 VN 269136509 nhvlong06@gmail.com 2022REN1S094 http://www.theses.fr/2022REN1S094 2022-12-02 Informatique Universite de Rennes 1thesis.degree.grantor_1 02778715X Doctorat non ouiD'OrazioLaurentintervenant_113197288XCasseauEmmanuelintervenant_2113392788ZeitouniKarineintervenant_505656497XLalletJulienintervenant_6136861180RoncancioClaudiaintervenant_305349024XGacNicolasintervenant_4137532008 MATHSTICecoleDoctorale_1 204770424 IRISA partenaireRecherche_1 026386909 ddc:004 D'OrazioLaurentCasseauEmmanuelRoncancioClaudiaGacNicolasZeitouniKarineLalletJulienUniversite de Rennes 1Sciences et technologie, medecine, pharmacie, odontologie, droit, economie, gestion, philosophieMATHSTICÉcole doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) IRISA ASCII PDF 9104665