- A new multi-attributes access method for voluminous files ( Avec M. Aridj) .2005 International Symposium on Performance Evaluation of Computer and Telecommunication Systems (SPECTS'05) / July 24-28, 2005, Philadelphia, USA

- A new method for the GOTO's elimination ( Avec B. ABBASSI )
International Conference on Algorithms, Scientific Computing, Modelling and Simulation (ASCOMS'04), Caucun, Mexico, May 12-15, 2004

- Actors oriented databases ( Avec W.K Hidouci ) SEPAD 2004 3rd WSEAS International Conferenc on Software engineering, parallel and distributed systems. Salzburg, Austria, February 13-15, 2004

- Architecture Client Serveur pour la SDDS IH, ( Avec D. BOUKHELEF)
Journées Internationales d'Informatique pour l'Entreprise, JIE�02. Université de Blida (Algérie) 04-06 octobre 2004.

- Adaptation of  Trie Hashing for distributed environments. WDAS 2003. Workshop on Distributed Data structures.  Greece 13/14 June 2003

- IH* : Hachage Linéaire Multidimensionnel Distribué et Scalable. CARI 2002. Cameroun - 14 - 17 October. 6ième Colloque Africain sur la recherche en informatique.

- HI* : a new hash-based multidimensional access. WDAS 2002. Workshop on Distributed Data structures. Paris 21-22 -23 mars 2002.

- Un SGBD Objet par acteur .WDAS 2002. Workshop on Distributed Data structures. Paris 21-22 -23 mars 2002

- Scalable Distributed Compact Trie Hashing. WDAS 2002 Workshop on Distributed Data structures. Session démo. Paris 21-22 -23 mars 2002

-Comparison of B-trees and trie hashing for multidimensional access. 4th Maghrebian conference on software technology   and  artificial intelligence

-Multilevel Trie Hashing,   International conference on databases, EDBT'88,

-Towards a complete scalable distributed data structure ( Avec W.K Hidouci )
IJIS : international journal of information studies. pp182-191. ISSN 1911-6414 (Online)/ 2009

http://www.istudies.net/ojs/index.php/journal/article/view/49/55 

- An actor like data model for a parallel DBMS  ( Avec W.K Hidouci). Journal of Digital Management Vol6. Issue3. June2008.

- ACT21: a Parallel Main Memory Databases System( Avec W.K Hidouci )  International Journal of Computing & Information Sciences. 2007

- ECOLE : a pedagogical environment for non procedural languages ( Avec W.K Hidouci )Journal of Computer Science and Technology. 2006

-Actors oriented databases ( Avec W.K Hidouci ),  WSEAS Transactions in computer. 2004

-Scalable Distributed Compact Trie Hashing  - IST : Information Software Technology. Elseiver. 2004

-Adaptation of trie hashing for distributed environments - Carleton Scientific - Canada, 2004

- An Arabic environment for learning programming with the Z Language ( Avec T. Zerrouki). Review of Computer Science Research . Federation of Arab Scientific Research Councils. Baghdad, Iraq (In Arabic), 2002

-CONCORD, an environment of construction, correction and transformation of algorithms (Avec G. Lévy et W. Litwin). IST ( Information Software Technology), 1997

-Trie hashing with the sequential representations of the trie. (Avec W. Litwin) International Review of advanced technologies, 1995

- Khawarizm : Apprendre l'algorithmique via le langage ZEI ( EN ARABE)

    Il s'agit de l'écriture d'un compilateur pédagogique pour l'enseignement. La manière dont il est réalisé c'est a dire la méthode d'analyse syntaxique choisie, l'inclusion des actions sémantiques, le principe de traitement des erreurs et d'une façon générale sa décomposition en plusieurs fonctions est liée à l'optique assignée  à savoir pouvoir l'utiliser pour l'enseignement. Un langage simple a été choisi couvrant certaines notions de base de compilation  telles que compilation séparée, bloc, récursivité, appel, déclarations; etc. 

    Le compilateur développé constitue un projet de base sur lequel prendront naissance d'autres projets. Par exemple, on s'intéressera à l'efficacité,  du compilateur écrit, à son optimisation, à l'extension du langage, à l'emploi d'autres méthodes syntaxiques, etc. Le travail initial consiste, à générer uniquement la forme intermédiaire. Afin de tester notre compilateur,  un générateur du langage d'assemblage a aussi été développé pour utiliser l'assembleur existant et prouver ainsi que notre compilateur est correct.

    Le hachage digital, conçu en 1981, est une nouvelle technique d'accès aux fichiers ordonnés mono-clés et dynamiques. La méthode est basée sur le concept du hachage dynamique. Son facteur de chargement est de l'ordre de 70%. En plus, un accès disque suffit au plus pour retrouver tout article pouvant appartenir à un fichier de quelques millions d'articles.

Cette thèse propose deux extensions du hachage digital :

    -    l' une, appelée hachage digital multi niveaux, consiste à segmenter la fonction d'accès - arbre digital - en pages sur le disque. Deux accès disque suffisent alors de retrouver tout article, même dans les fichiers les plus larges.

    - l' autre, appelée hachage digital avec représentations séquentielles, consiste à donner des représentations mémoire très concises de l'arbre digital. On peut alors doubler la taille du fichier tout en maintenant les performances d'accès et de chargement de la mémoire du hachage digital, sauf que les algorithmes sont moins rapides.

En anglais

    Trie hashing, designed in 1981, is a new access method to primary key ordered dynamic files. The method is based on the concept of dynamic hashing. His load factor is about 70%. Further, key search needs at most one disk access in files of a few millions of records.

These thesis proposes two extensions of trie hashing :

- the one, called multilevel trie hashing, consists in segmenting the access function - trie - in pages on the disk . Two disk access usually suffice for a key search in even very large files.

- the other, called trie hashing with sequential representations, consists in giving a few compact memory representations of the trie. We can then double the file size with the same access and load performances of trie hashing, except the algorithms are less fast.

    Trie hashing is one of the fastest access methods to primary key ordered dynamic files. The key address is computed through a trie usually in core. Key search needs then at most one disk access. For very large files, trie size may however become prohibitive. We present an extension of the method, where the trie is split into subtries stored each in a page on the disk. Address computation requires the core for a single page. Two disk accesses may suffice for any key search in a Gbyte files.

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    With the apparition of dynamic hashing, a multitude of access methods has submerged. These methods have been conceived for multiple keys as well as for monokey access. In addition they give good performance searching time. In this paper, we have analyzed, mainly by simulation, two methods in a multiple attributes environment in order to compare them : multidimensional B-trees (MBT) proposed by M. OUKSEL and P. SCHEUERMANN [Ouk81,Sch82] and multidimensional trie hashing (MTH) conceived by E.J. OTOO [Oto87]. The most significant results were   1- The access performance for exact, partial and range queries defined on MTH are better than those defined on the MBT method.
2- The average costs of MTH insertion�s and deletion�s are better than the MBT one�s.
3- The load factor is lower for MTH since it is about 40%

Key Words :  Access method, Dynamic hashing, Trie hashing, B-trees, Multidimensional access.

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    CTH* (Distributed Compact Trie Hashing) est une structure de fichiers conçue spécialement pour les environnements distribués. CTH* est caractérisée (1) par la scalabilté, c'est à dire la distribution du fichier sur plusieurs serveurs, (2) par l'absence d'un serveur maître et (3) par le fait que les clients ne se connaissent pas, interdisant ainsi tout dialogue entre eux. Contrairement à la plupart des méthodes existantes, CTH* préserve l'ordre des articles et supporte bien les opérations de requêtes à intervalle.

    Un programme de démo a été développé montrant un ensemble de clients autonomes effectuant des opérations sur un fichier rangé sur plusieurs serveurs. Chaque client possède une fonction d'accès aux données du fichier matérialisée par un arbre compact. Comme cette fonction (représenté par un arbre binaire compact car dynamique) ne montre qu'une vue partielle du fichier, des erreurs d'adressage peuvent donc apparaître. La démo montre les états des clients et des serveurs après l'insertion d'un ensemble d'articles par les clients. Elle montre le mécanisme d'évolution des fonctions d'accès des clients et les états des serveurs. Elle fournit également des statistiques sur la méthode.

   TELECHARGER LA DEMO

    En programmation, les langages par acteurs sont orientés vers le traitement parallèle et le développement de systèmes ouverts. Ce sont des langages objets assez proches du paradigme populaire de la programmation objet par classe. Dans ce modèle, une application est un ensemble d'entités autonomes (les acteurs) communiquant entre elles de manière asynchrone afin d'atteindre un but commun. L'idée dans cet article consiste à intégrer les techniques de la programmation par acteurs, les nouvelles structures de données distribuées  et les bases de données objets.

    Le résultat serait alors un nouveau type de SGBD parallèle pour multi-ordinateur o� le modèle de données combine les objets usuels (approche par classes) et les acteurs. Son système de stockage utilise de nouvelles structures de données distribuées permettant ainsi de répartir les données et opérations qui les manipulent sur les différents n�uds du réseau.

    Avec un tel SGBD on pourra développer des applications base de données en utilisant le paradigme de la programmation par acteur, bien adapté aux systèmes parallèles. Une base de données serait alors composée d'un ensemble d'acteurs détenant chacun une partie de la connaissance et coopérant à travers des échanges de messages pour répondre aux requêtes utilisateurs ou aux programmes d'applications.

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    Classic one-dimensional data structures are very important. Nevertheless, the new data management systems (CAD, Web,..) need new access methods that support efficiently spatial operations on multi-attributes (multidimensional ) data files. Scalable Distributed Data Structures (SDDS) is a new class of data structures conceived specially for multicomputers: collection of PCs and workstations interconnected by a high speed network (Ethernet, ATM, Token Ring,...).

    Data of an SDDS are stored in the distributed memory of a multicomputer; which permits to implement large files and allows a very fast access time to the data comparatively to those stored on physical discs. These characteristics give the SDDS processing performances considerably higher than those of classic data structures. Nowadays, several SDDS are developed such as: LH* (extension of LH to distributed environments), RP* (scalable distributed version of the B-trees ); k-RP* (multi-attributes RP*); k-DRT, � The SDDS presented in this paper named IH*, is the first scalable distributed data structure based on multidimensional linear hashing (IH). IH* constitutes an extension of the interpolation-based hashing of Burkhard  to distributed environments and also, an introduction of the order and spatial aspects to Litwin's SDDS LH* [LNS96]. Its main objective is to provide a scalable distributed multi-attributes file which preserves the order of records. An IH* file can start on a single machine (server) and extends dynamically through insertion over an infinite number of machines. This file is accessed simultaneously by several clients distributed on the multicomputer. IH* supports the simple and spatial operations (insert, delete) and manages efficiently exact and partial match queries.

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    Les nouvelles applications informatiques (CAO, Web, �) manipulent de plus en plus de grandes quantités de données spatiales. Devant cette tendance, les nouveaux systèmes de gestion de bases de données nécessitent une nouvelle classe de structures de données permettant une distribution efficace des fichiers multi-attributs et volumineux. Cette nouvelle classe, apparue cette dernière décennie, est connue sous le nom SDDS (Structures de Données Distribuées et Scalables). Dans cet article, nous présentons une nouvelle structure de données multidimensionnelle distribuée et scalable nommée IH* (Interpollation Hashing star) conçue spécifiquement pour ce but. Comme d'autres SDDS, IH* profite avant toute chose des capacités des multi-ordinateurs (cumul des RAMs et traitement parallèle).

    La méthode proposée est considérée comme une extension de LH* (Linear Hashing) de W. Litwin dans laquelle l'ordre des articles est préservé et le multi-attribut est possible. IH* peut aussi être vue comme une adaptation de IH de Burkhard pour un environnement distribué. Nous montrerons que IH* gère mieux les requêtes à intervalle par rapport au schéma LH* du fait que IH* réduit considérablement le nombre de serveurs explorés.

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     This last decade a new class of data structures, named Scalable Distributed Data Structures (SDDS), was born totally devoted for the multi computers. They are based on client/server architecture. The following properties characterize the SDDS :- Distribution of the file buckets on the servers, - No a main server, - No dialogue between the clients. Each client owns usually an image of the file. The clients can make addressing errors. The client image is updated gradually until obtaining the real image. They are updated using messages called Image Adjustment Messages (IAMs). 

     The question in this paper is to distribute the well known method Trie hashing relatively to the properties of SDDS. The results obtained show that the new scheme is promising for the following reasons: - Order-preserving, - Practically without multicast, -Three bytes are sufficient to address a server, - The transfer of some bytes is enough for the updating of trees on  the level to the clients.

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    - We present in this paper the new concept of "actor databases" (DB-Act) being studied at the INI institute (Act21 project) where we are developing a parallel DBMS based on an actor like data model. To achieve data distribution we use a Scalable Distributed Data Structures (SDDS) called "distributed Compact Trie Hashing" (CTH*) currently in development at the same project.

    Processing distribution is made through actors (dynamic autonomous objects) implemented with the PVM (Parallel Virtual Machine) library. A database is then a collection of actors that maintain and manage data over a multi-computer and collaborate with each other to evaluate user queries and application programs.

Ce livre fait référence à deux logiciels libres d�utilisation. Le premier fournit un environnement pour expérimenter le langage en question et le second dévoile le fonctionnement interne du compilateur pour le même langage.