面向數據倉庫的多表連接與聚集算法研究.pdf

1、數據倉庫和商業(yè)智能的作用在于為業(yè)務人員提供定制操作性和戰(zhàn)略性業(yè)務決策所需的信息和工具，聯(lián)機分析處理（OLAP）是數據倉庫的主要應用之一。ROLAP是聯(lián)機分析處理（OLAP）中使用最廣泛的一種類型，其主要功能是管理決策所需要的總結數據?？偨Y數據一般都涉及多表連接和分組聚集操作，提高這些操作的性能成為提高OLAP操作響應速度的關鍵。本文圍繞ROLAP的海量數據聚集查詢技術進行了研究。主要內容如下： ⑴給出了一種改進的分組序號聚集算法

2、IMuGA。該算法充分利用時間維表的特殊性，通過對事實表關鍵字直接獲得分組屬性值，減少了多表連接中時間維度的連接次數，提高了聯(lián)機分析處理查詢效率。實驗結果表明，該算法是有效的。 ⑵給出了一種基于層次有序維的分組聚集算法。該算法在偏序和映射的基礎上，通過定義層次有序維，利用維屬性之間的聚集關系，通過約束層次鏈中的元素次序，實現(xiàn)了分組聚集計算中多表連接轉換為維范圍的查詢，提高了連接和聚集效率。最后，實驗驗證了該算法的正確性和有效性。