II.C.2.d - Journalisation
La mise à jour par journalisation consiste à ne
conserver que le dernier état des données et le journal (en
anglais log) des mises à jour effectuées pour obtenir ce
dernier état. Le temps est enregistré au niveau des
opérations notées dans le journal. La principale qualité
de cette méthode est le faible volume de stockage nécessaire. Par
ailleurs, elle facilite la livraison de la mise à jour aux utilisateurs
des données par transfert des opérations de mises à jour.
Elle facilite également l'affichage dynamique des données. Son
principal défaut est qu'il est nécessaire d'effectuer à
rebours les changements pour obtenir un état à une date
antérieure.
En conclusion de cette partie, l'approche quantitative du temps
est un aspect important à prendre en compte dans le choix du
modèle d'historisation. L'importance du volume nécessaire au
stockage des données est un paramètre qu'il ne faut pas
sous-estimer.
II.D - Approche qualitative du temps :
modèles de base de données spatio-temporelle
Les modèles suivant se distinguent de ceux que nous
venons de décrire par leur attention plus marquée à
l'implémentation du temps relatif. Il existe deux manières de
suivre les changements dans le temps des données géographiques
:
- En fixant une partition de l'espace ;
- En fixant une identité aux objets.
À cela s'ajoute la modélisation des
événements, qui permet de compléter l'intégration
du temps dans la base de données.
II.D.1 - Capacités qualitatives des modèles
de mises à jour
Les bases de données mises à jour par
archivage, versionnement, ou journalisation ne répondent
qu'imparfaitement aux requêtes temporelles. Elles sont limitées
dans leurs capacités d'analyse et de suivi des évolutions.
II.D.1.a - Archivage
Avec l'archivage, il est possible de suivre dans le temps les
valeurs des attributs d'une version à l'autre sur l'ensemble des
données, mais pas de connaître la dynamique exacte des
évolutions. Par exemple, on peut connaître le résultat des
différences de surfaces d'occupation du sol entre deux dates, mais on ne
connait pas directement la matrice de transition. Il est toutefois possible
d'extraire les changements et de connaître les transitions entre deux
couches datées en utilisant de manière détournée
les fonctions classiques d'un SIG, par exemple en comparant des
séquences temporelles de couches avec la fonction « overlay
» (Peuquet, 2000, p. 3).
Il n'existe pas de lien explicite entre les couches
datées. Les événements ne sont pas
implémentés. L'histoire individuelle des objets est
occultée : il n'est pas possible de savoir quelles données ont
été créées, modifiées ou supprimées.
Les opérations topologiques sont impossibles sur la dimension
temporelle. Ce modèle correspond au mode « spaghetti » en
topologie spatiale.
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Il est donc impossible de répondre à des
requêtes complexes à l'aide de ce modèle. Il est fortement
limité dans sa description des changements dans le temps. Enfin, si les
caractéristiques techniques du support des mises à jour ou la
nomenclature des attributs sémantiques des données changent entre
deux versions, il est nécessaire de modifier les bases
précédentes pour pouvoir encore réaliser des comparaisons
entre les jeux de données.
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