Ce projet vise à fournir des informations détaillées sur les ensembles de données, les schémas et les requêtes utilisés pour l'expérimentation dans une recherche sur l'optimisation de requêtes basée sur un schéma pour des bases de données de graphes. Les ensembles de données comprennent YAGO et LDBC-SNB, qui sont représentés sous forme de nœuds et d'arêtes dans des graphiques. Des schémas spécifiques ont été créés pour chaque ensemble de données pour aider à l'optimisation de requêtes basée sur un schéma. Les requêtes examinées dans l'étude sont acycliques et récursives ou non récursives, avec des formes de requêtes allant de l'arbre aux cycles.

Ce projet permet d'importer et de traiter les données SIRENE issues de l'INSEE pour enrichir les informations des établissements français. Il comble les lacunes de géolocalisation, crée des tables d'agrégation et optimise les requêtes de recherche afin de faciliter l'accès aux données économiques et administratives des entreprises et de leurs établissements.

Ce projet développe une base de données pour un laboratoire afin d'optimiser la gestion de ses projets de recherche. Il permet de visualiser l'évolution des budgets, de suivre les membres participants, de répertorier les organismes partenaires et d'analyser les données via des requêtes statistiques. L'outil facilite également la recherche et la gestion des informations liées aux projets et aux demandeurs.

Projet de recherche visant à optimiser l'énumération de plans récursifs dans les optimiseurs de requêtes basés sur des transformations. Il propose une structure de données appelée RLQDAG pour comparer l'efficacité de différents moteurs de requêtes (SQL, graphes, RDF) sur des jeux de données variés comme Yago, Bahamas Leaks ou Airbnb.

Ce projet de recherche vise à améliorer l'estimation de la sélectivité des filtres spatiaux en utilisant des retours d'optimiseurs basés sur l'apprentissage automatique. Il explore différentes approches (réseaux de neurones, modèles arborescents, etc.) pour prédire efficacement la sélectivité des requêtes géospatiales, optimisant ainsi les performances des systèmes de gestion de bases de données spatiales.

Ce projet de recherche vise à améliorer l'estimation de la sélectivité des prédicats spatiaux multidimensionnels en utilisant des retours d'optimiseurs. Il explore divers modèles d'apprentissage automatique (réseaux de neurones, modèles basés sur les arbres, etc.) pour optimiser les requêtes spatiales dans les bases de données. Les résultats sont comparés à des méthodes traditionnelles comme les histogrammes ou les R-Tree.

Ce projet est une solution technique dédiée à l'indexation et à la recherche de contenu textuel. Il permet d'intégrer des fonctionnalités de recherche avancée, de gestion de traductions et d'optimisation des requêtes pour améliorer l'expérience utilisateur. Adapté aux applications nécessitant une recherche rapide et précise, il facilite l'accès à des données structurées ou non.

RDFNeo est un outil conçu pour convertir et exploiter des données au format RDF (Resource Description Framework) dans des bases de graphes Neo4j. Il facilite l'intégration de données sémantiques dans des environnements orientés graphes, permettant une analyse plus intuitive et performante des relations entre entités. Utilisé dans des domaines comme la recherche, l'industrie ou les sciences des données, il optimise les requêtes complexes et améliore la visualisation des réseaux sémantiques.

Ce projet permet de stocker, indexer et rechercher efficacement de grandes quantités de données textuelles ou semi-structurées. Il facilite l'analyse de documents, la gestion de logs et la centralisation d'informations pour des applications variées. Utilisé pour des moteurs de recherche, des systèmes de monitoring ou des bases de données documentaires, il optimise les requêtes et améliore l'accès aux données.

Chorage est un système de cache distribué basé sur FUSE qui optimise les performances des systèmes de fichiers en mémorisant et en partageant les résultats des opérations de recherche entre plusieurs machines. Il agit comme un relais passif pour les requêtes de fichiers, réduisant ainsi les temps d'accès aux données sur des systèmes de fichiers distants ou partagés, notamment via NFS. Le projet se concentre sur la lecture seule et ne modifie pas les données ou métadonnées sous-jacentes.