前缀立方的计算和存储

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1、华中科技大学硕士学位论文前缀立方的计算和存储姓名:方琼申请学位级别:硕士专业:计算机软件与理论指导教师:冯玉才20041110摘要为了加速响应联机分析处理系统中的复杂多维查询通常需要预先计算并保存数据立方然而数据立方的巨大尺寸却给数据立方的计算和存储带来诸多难题为了保存数据立方不得不消耗大量的存储空间同时在计算数据立方所耗费的时间代价中占支配地位的就是用于存储数据立方的结果集所带来的大量I/O操作为了从根本上解决这些问题需要探索有效的数据立方计算和组织方法浓缩数据立方CondensedDataCube是一种有效缩小数据立方尺寸的

2、机制其中基本单元组的浓缩BSTCondensing是指把那些由同一条基表元组计算聚集得到的立方元组浓缩成一条从而减小数据立方的体积基本单元组的浓缩实质上又是一种特殊的前缀共享小方内的前缀共享技术PrefixSharing通过消除同一数据小方内元组之间的前缀冗余来进一步压缩数据立方将这两种前缀共享技术结合就得到了一种新的数据立方组织结构前缀立方PrefixCubePrefixCube把基本单元组浓缩数据立方中的立方元组按数据小方聚簇然后消除数据小方内的前缀冗余在减小数据立方存储开销的同时通过减少数据立方计算过程中的I/O代价加快数

3、据立方的计算速度在计算PrefixCube的过程中为了识别元组间的共享前缀而不得不进行大量的元组间的比较这对加快PrefixCube的计算是十分不利的针对这一问题提出了两种优化策略即消除单聚集维小方中元组的比较和以批处理模式消除同组生成的元组之间的比较来进一步优化PrefixCube的计算在实际的联机分析处理系统中基于维层次的上卷下钻操作是十分常见也是十分重要的而维的层次性使得数据立方的计算变得更为复杂通过扩展PrefixCube的计算方法和组织结构实现了层次前缀立方HierarchicalPrefixCubeHierPrefi

4、xCube的有效计算和组织关键词联机分析处理数据立方前缀立方基本单元组前缀共享IAbstractInordertopromptlyanswercomplexmultidimensionalqueriesinOnlineAnalyticalProcessing(OLAP)applications,DataCubeisalwaysneededtobepre-computedandphysicallystored.However,thehugesizeofdatacubeintroducesaseriesofproblemswithr

5、especttoitscomputationandstorage.Highvolumesofdiskspaceareneededtostorecubetuples,andinthewholeoverheadofcubecomputation,theI/Ocostforstoringcuberesulttuplesisdominant.Tosolvetheseproblemsfromtheroot,itisexigenttoexploreefficientdatacubecomputationmethodsandcubestora

6、gestructures.CondensedDataCubehasbeenproposedasaneffectiveapproachforreducingdatacube’ssize.BSTcondensing,oneofthemaincondensingmechanismsofcondensedcube,meanscondensingthosetuples,aggregatedfromthesamesinglebaserelationtuple,intoonephysicaltupleinordertoreducethecub

7、e’shugesize.BSTcondensingisactuallyaspecialkindofprefix-sharing.Intra-cuboidprefix-sharingtechniquecanfurtherreducethedatacube’ssizebyeliminatingprefixredundanciesexistingamongcubetupleswithinacuboid.Logically,combiningthesetwoprefix-sharingtechniquesintroducesanewda

8、tacubestructure–PrefixCube.PrefixCubefirstclusterscubetuplesinaBST-condensedcubecuboidbycuboidandtheneliminatesintra-cuboidprefixre

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