Nous visons à travers ce travail à proposer un ensemble d'approches permettant d'optimiser les entrepôts de données et d'aider l'administrateur (AED) à bien mener cette optimisation. Nos approches d'optimisation reposent sur l'utilisation de trois techniques d'optimisation : la fragmentation horizontale primaire, dérivée et les index de jointure binaires (IJB). Nous commençons par proposer une approche de fragmentation qui prend en considération à la fois la performance et la manageabilité. Nous avons ensuite proposé une approche gloutonne de sélection d'IJB. Cette approche commence par trouver une solution initiale ensuite l'améliorer en utilisant plusieurs stratégies. Nous avons proposé une approche de sélection conjointe de la FH et des IJB. Cette approche peut être utilisée pour le tuning de l'entrepôt. Nous avons mené plusieurs expérimentations en utilisant des modèles de coût mathématiques suivies d'autres effectuées sur un benchmark sous Oracle pour valider nos différentes approches. Nous proposons par la suite un outil permettant d'aider l'AED dans ses tâches de conception physique et de tuning. Il permet de fragmenter l'entrepôt, de l'indexer ou les deux en même temps
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