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文檔簡介
1、近年來,多維數(shù)據(jù)查詢聯(lián)機分析處理技術(shù)(Online Analytical Processing,OLAP)越來越重要?;贠LAP的多維分析技術(shù)成為企業(yè)管理人員重要的決策依據(jù)。目前,針對OLAP的研究都是面向單一數(shù)據(jù)模型的存儲處理和相應OLAP查詢性能上的優(yōu)化。單一數(shù)據(jù)組織模式的基于關(guān)系數(shù)據(jù)庫的ROLAP(Relational-OLAP)和基于多維數(shù)據(jù)庫的MOLAP(Multidimensional-OLAP),無法滿足在不同規(guī)模級別數(shù)
2、據(jù)集下異構(gòu)數(shù)據(jù)模型和低延遲的多維查詢需求。
針對以上問題,本文從不同數(shù)據(jù)組織模型的查詢規(guī)劃、查詢解釋、緩存查詢優(yōu)化機制等方面改進,設(shè)計和實現(xiàn)了一個可擴展性和高效性的分布式混合型聯(lián)機分析處理(Hybrid-OLAP,HOLAP)系統(tǒng)。該系統(tǒng)旨在解決不同規(guī)模級別數(shù)據(jù)集的多維查詢,根據(jù)不同多維組織的實現(xiàn)模式作出高效合理的查詢處理?;谠撓到y(tǒng)下的研究主要包括以下四個方面的內(nèi)容:
第一,針對傳統(tǒng)ROLAP系統(tǒng)無法高效地解決大規(guī)
3、模數(shù)據(jù)集的多維分析問題,提出了一個能夠在Hadoop環(huán)境下,滿足不同規(guī)模級別數(shù)據(jù)集進行快速多維查詢分析,同時支持Hive的MDX(Multidimensional Expressions)查詢解釋和聚集方法,以及基于Hbase預計算緩存機制的多維查詢優(yōu)化方法的HOLAP系統(tǒng)架構(gòu)。
第二,針對大規(guī)模數(shù)據(jù)集上的Hive多維查詢優(yōu)化,通過一種構(gòu)建Hbase立方體緩存的分段逐層降維聚集算法(S-Redu-D-A),研究了從類似關(guān)系型數(shù)
4、據(jù)庫Hive到Nosql數(shù)據(jù)庫中,Hbase數(shù)據(jù)模型的形式化方法(Hsql-To-Nosql Formalized Model,Hs-Nos-FM)。提出并驗證了滿足HOLAP高效地形式化多維立方體(Format Multi Cube,F-M-Cube)數(shù)據(jù)存儲模型,在大規(guī)模數(shù)據(jù)集多維查詢上表現(xiàn)出良好的性能。
第三,針對兩種查詢計劃,通過實時性要求、數(shù)據(jù)規(guī)模、維度基數(shù)、存儲空間、多表連接、查詢頻率等指標進行查詢規(guī)劃計算分析;提
5、出了包含權(quán)限控制、查詢監(jiān)聽、查詢分析和查詢分配的查詢規(guī)劃工作流程。通過對不同規(guī)模數(shù)據(jù)、不同多維查詢的執(zhí)行時間對比分析,有效地驗證了基于HOLAP系統(tǒng)架構(gòu)的查詢規(guī)劃方法,在常見OLAP多維查詢中表現(xiàn)出良好的性能。
最后,本文通過HOLAP系統(tǒng)架構(gòu)下的查詢規(guī)劃方法、查詢解釋機制、形式化多維立方體構(gòu)建方法、聚集緩存機制、支持Hive的MDX查詢,并嵌入形式化方法的構(gòu)建算法進行詳細設(shè)計和實現(xiàn)。經(jīng)過測試,本系統(tǒng)具有良好的性能,達到了預期
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