基于P2P技術(shù)的多維數(shù)據(jù)集存儲(chǔ)和查詢(xún)研究.pdf

1、聯(lián)機(jī)分析處理(Online Analytical Processing，OLAP)是建立在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)基礎(chǔ)上的一種支持多維分析的決策支持工具，也是用戶(hù)獲得決策支持的主要手段。隨著時(shí)間的推移和數(shù)據(jù)量的積累，傳統(tǒng)的OLAP技術(shù)架構(gòu)有待進(jìn)一步改進(jìn)才能更好的滿(mǎn)足用戶(hù)的決策分析需求。在Peer-to-Peer技術(shù)不斷成熟的今天，利用多個(gè)OLAP網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的多維數(shù)據(jù)集(Data Cube)進(jìn)行協(xié)調(diào)合作來(lái)完成決策分析，不僅可以極大地提高OLAP查詢(xún)分析

2、的效率，而且可以均衡OLAP服務(wù)器的負(fù)載。在實(shí)際的應(yīng)用運(yùn)行中，如何去實(shí)現(xiàn)P2P環(huán)境下各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的協(xié)同合作成為了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)應(yīng)用中的關(guān)鍵問(wèn)題。
　　 本文根據(jù)上面提出的問(wèn)題，建立了一種P2P網(wǎng)絡(luò)中OLAP節(jié)點(diǎn)的決策需求由多個(gè)其它OLAP節(jié)點(diǎn)共同提供服務(wù)的模型，打破原來(lái)由單一服務(wù)器服務(wù)的方式，提升了OLAP決策分析的效率，均衡了OLAP服務(wù)器的負(fù)載。該模型主要是通過(guò)以下三個(gè)方面的設(shè)計(jì)來(lái)實(shí)現(xiàn)：
　　 (1)在已有的多維數(shù)據(jù)集優(yōu)化

3、存儲(chǔ)策略的基礎(chǔ)上，根據(jù)P2P環(huán)境的特點(diǎn)，利用多維數(shù)據(jù)集的維層次鏈的特性，本文提出將多維數(shù)據(jù)集按照語(yǔ)義維層次鏈和擴(kuò)展語(yǔ)義維層次鏈的CSMD-Tree(Compress Semantic Multi Dimension-Tree，語(yǔ)義壓縮多維數(shù)據(jù)樹(shù))模式進(jìn)行Data Cube存儲(chǔ)，能方便有效地實(shí)現(xiàn)P2P環(huán)境下不同節(jié)點(diǎn)之間的多維數(shù)據(jù)集的共享。
　　 (2)通過(guò)構(gòu)建P2P環(huán)境下的OLAP網(wǎng)絡(luò)框架結(jié)構(gòu)，靈活地實(shí)現(xiàn)OLAP節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)加入和退

4、出，并提出了一種按照擴(kuò)展語(yǔ)義維層次鏈的多維數(shù)據(jù)集分布式查詢(xún)DQDC(Distributed Query Data Cube)分析算法。該算法實(shí)現(xiàn)了P2P網(wǎng)絡(luò)中語(yǔ)義級(jí)的多節(jié)點(diǎn)Data Cube數(shù)據(jù)共享，從而提高了P2P環(huán)境下的整體決策分析性能。
　　 (3)根據(jù)P2P網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的結(jié)構(gòu)特性以及OLAP節(jié)點(diǎn)對(duì)多維數(shù)據(jù)的分析需求，將OLAP網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)按照節(jié)點(diǎn)之間需求是否相同來(lái)進(jìn)行興趣劃分。通過(guò)構(gòu)建基于興趣的虛擬層次網(wǎng)的基礎(chǔ)上，提出了一種基于