Indexation multidimensionnelle de bases de données capteur temps-réel et spatiotemporelles
Résumé
More and more risk monitoring systems use sensor networks linked to databases. These systems usually consist of an array of sensors sending their measurements toward a central database. The measurement frequency as well as the user requirements impose soft real-time constraints to the database, and tend to set the focus on the newest data. As for the need to access the data through spatial criterion, it adds spatiotemporal specificities. So as to meet these requirements, this paper proposes two data access methods. The first one, dedicated to systems with a high number of data from fixed sensors is named the PoTree. Its evolution, the PasTree, focuses on sensor agility management and adding new querying patterns
Les réseaux de capteurs liés à des bases de données sont de plus en plus fréquemment utilisés pour la surveillance de milieux à risques. Ces systèmes sont usuellement composés d'un ensemble de capteurs envoyant les mesures effectuées vers une base de données centralisée. La fréquence des mesures aussi bien que les besoins des utilisateurs imposent à la base des contraintes temps-réel douces, tout en valorisant les données les plus récentes. Quant au besoin semi-généralisé d'accéder aux données en fonction de critères spatiaux, il impose à son tour des caractéristiques spatiotemporelles. Afin de répondre aux spécificités de ces systèmes, cet article propose deux méthodes d’indexation de données. La première, dédiée à l'indexation d'un grand nombre de données issues de capteurs fixes se nomme le PoTree. Son évolution, le PasTree, privilégie la gestion de l'agilité des capteurs et la diversification des méthodes d’interrogation