MOLAP模型及關鍵算法研究.pdf

1、為了有效的支持決策分析，近幾年人們提出了數(shù)據(jù)倉庫的概念。數(shù)據(jù)倉庫是一個面向主題的、集成的、非易失的且隨時間變化的數(shù)據(jù)集合，用來支持管理人員的決策。OLAP（聯(lián)機分析處理）在數(shù)據(jù)倉庫基礎上進行多維數(shù)據(jù)分析，是數(shù)據(jù)倉庫上的重要應用。根據(jù)數(shù)據(jù)組織方式不同可以分為ROLAP和MOLAP。其中，MOLAP通過基于數(shù)組的多維存儲引擎，支持數(shù)據(jù)的多維視圖，具有快速的查詢性能，而這主要得益于它獨特的、以數(shù)據(jù)立方體形式存儲的多維數(shù)據(jù)結構，以及存儲在數(shù)據(jù)立

2、方體中的預處理程度很高的數(shù)據(jù)（即聚集數(shù)據(jù)）。
　　本文主要對MOLAP模型中聚集數(shù)據(jù)進行了研究，主要從如何快速的選擇聚集次序、如何有效的存儲聚集數(shù)據(jù)以及在其上相應的查詢更新等方面展開。在對MOLAP模型中聚集數(shù)據(jù)領域的最新研究成果進行了系統(tǒng)學習和總結的基礎上，并結合自身的理解和思考，取得了一些創(chuàng)新和成果。
　　1、本文針對數(shù)據(jù)立方體多路數(shù)組聚集中選擇最優(yōu)聚集次序存在的不足，提出了一種優(yōu)化的聚集次序尋找方法，提高了基于數(shù)據(jù)立方