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文檔簡介
1、隨著數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)在企業(yè)和組織中的推廣使用,聯(lián)機分析處理(OLAP)是當前數(shù)據(jù)倉庫應用和決策支持系統(tǒng)(DSS)的研究熱點。OLAP查詢通常需要在海量數(shù)據(jù)上進行聚類查詢,并要求及時向用戶提供分析數(shù)據(jù),用以輔助決策。這種使用方式對查詢響應速度提出了很高的要求,使得提到OLAP查詢效率成為數(shù)據(jù)倉庫應用中的關(guān)鍵問題。
本文在對國內(nèi)外OLAP的理論研究和應用現(xiàn)狀進行了廣泛了解和深入分析的基礎(chǔ)上,對OLAP技術(shù)作了以下一些探索和研究。對
2、OLAP技術(shù)的基礎(chǔ)理論進行了綜合分析,討論了它的概念、結(jié)構(gòu)、特征、數(shù)據(jù)組織方式以及OLAP系統(tǒng)需要滿足的基本要求。
即席OLAP查詢,作為非常普遍的OLAP查詢,經(jīng)常需要直接訪問最詳細的數(shù)據(jù)并及時返回計算結(jié)果。考慮到數(shù)據(jù)倉庫中存儲的海量數(shù)據(jù)和OLAP查詢的密集性,這種即席OLAP查詢通常需要大量的處理時間。
本文對當前多種常用的OLAP數(shù)據(jù)立方體存儲結(jié)構(gòu)的特點、實現(xiàn)方式及其綜合性能進行了分析。本文首先介紹了基
3、于維層次聚類的CUBE存儲結(jié)構(gòu)(DHC-CUBE),闡述了其構(gòu)建和查詢算法;接著提出了一種基于層次劃分塊樹的CUBE存儲結(jié)構(gòu)(HCT)。HCT結(jié)構(gòu)將維層次聚類應用于數(shù)據(jù)塊的劃分,因此可以更快地響應帶有層次限制的查詢。詳細的對比實驗表明有三方面明顯改善:HCT結(jié)構(gòu)能很好地適應稀疏的數(shù)據(jù),同時保證查詢性能并不受稀疏度的影響;HCT結(jié)構(gòu)是可擴展的。并且當數(shù)據(jù)點增多時,存儲文件能保持很好的聚類效果;不管對于何種稀疏度、何種維度的數(shù)據(jù),HCT結(jié)構(gòu)
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