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文檔簡介
1、OLAP(Online Analysis Processing)是數(shù)據(jù)倉庫中一種重要的決策支持分析工具。傳統(tǒng)的OLAP設(shè)計(jì)基于歷史數(shù)據(jù)的離線批量計(jì)算,制約了分析的實(shí)時(shí)性。在當(dāng)今瞬息萬變的商業(yè)社會(huì),決策者需要把握稍縱即逝的商機(jī),要求OLAP能夠?qū)A繑?shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析,以幫助決策者及時(shí)做出決策。實(shí)時(shí)OLAP要求在數(shù)據(jù)倉庫實(shí)時(shí)更新的情況下具有快速查詢響應(yīng)的能力。為了達(dá)到實(shí)時(shí)OLAP的要求,數(shù)據(jù)立方體預(yù)計(jì)算是一種行之有效的解決方案,即將用戶可能
2、提出的所有查詢條件預(yù)先進(jìn)行計(jì)算,用戶請求查詢時(shí)直接返回預(yù)計(jì)算結(jié)果即可,而不需要進(jìn)行復(fù)雜的在線聚集計(jì)算。隨著數(shù)據(jù)倉庫的實(shí)時(shí)更新,數(shù)據(jù)立方體也需隨之實(shí)時(shí)更新,使得決策者能及時(shí)在線查詢當(dāng)前最新的業(yè)務(wù)情況。數(shù)據(jù)立方體所占空間將是原數(shù)據(jù)的幾十甚至上百倍,故數(shù)據(jù)立方體計(jì)算是一項(xiàng)數(shù)據(jù)密集和計(jì)算密集型任務(wù),計(jì)算不同維度組合上的聚集以及存儲(chǔ)聚集結(jié)果對時(shí)間和空間都有非常高的要求。
面向?qū)崟r(shí)OLAP的要求,本文的研究思路如下:
首先,數(shù)據(jù)
3、立方體預(yù)計(jì)算解決了實(shí)時(shí)OLAP的快速查詢響應(yīng)要求。故本文對數(shù)據(jù)立方體的計(jì)算方法展開了研究,以降低計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度和降低存儲(chǔ)空間復(fù)雜度兩個(gè)核心目標(biāo)為引導(dǎo),對國內(nèi)外相關(guān)技術(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)和研究。
其次,為了解決實(shí)時(shí)OLAP的數(shù)據(jù)立方體實(shí)時(shí)更新問題,本文重點(diǎn)研究了支持增量更新的數(shù)據(jù)立方體模型及增量計(jì)算方法。
最后,本文針對數(shù)據(jù)立方體在增量更新期間不可用的問題展開進(jìn)一步研究,以切合實(shí)時(shí)OLAP的要求。
經(jīng)過對大量國外研究現(xiàn)
4、狀的學(xué)習(xí)以及自身的思考和探索,本文所取得的研究成果和創(chuàng)新如下:
首先,通過研究發(fā)現(xiàn),為了達(dá)到實(shí)時(shí)OLAP的要求,對數(shù)據(jù)立方體進(jìn)行壓縮是非常必要的,有效的數(shù)據(jù)立方體壓縮方法在削減其空間復(fù)雜度的同時(shí)也將大大縮短其計(jì)算時(shí)間和更新維護(hù)的時(shí)間。本文采用可擴(kuò)展多維數(shù)組作為數(shù)據(jù)立方體的數(shù)據(jù)組織模型,并通過去除完全冗余的邏輯壓縮方法和基于 HOMD的物理壓縮方法對可擴(kuò)展多維數(shù)組進(jìn)行兩次有效壓縮,大幅度降低了數(shù)據(jù)立方體的空間復(fù)雜度。
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