【摘 要】
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在线数据分析越来越成为决策支持中一个重要的工具,而Cube算子的计算及相应优化技术在其中起着极为重要的作用.该文针对MOLAP目前面临的分析数据量大、数据稀疏度高、维度多
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在线数据分析越来越成为决策支持中一个重要的工具,而Cube算子的计算及相应优化技术在其中起着极为重要的作用.该文针对MOLAP目前面临的分析数据量大、数据稀疏度高、维度多、要求增量更新等问题,展开了多维数据存储机制和立方体计算方法等方面的讨论和研究.该文中,针对大数据量分析要求和具体操作系统的限制,利用文件拼接、数据分块、稀疏数据压缩等方法,建立一个有效的存储体系.其次,结合维成员的增量更新算法,给出了多维数据的增量加载方法以及相应算法.最后,在现有立方体计算方法的基础上,针对大数据量、复杂高维的特点,提出了实例化代价估算模型,并在此模型上,提出了通过有选择地实例化立方体中的部分节点以提高OLAP性能的解决方案,并给出了一个获取需要实例化节点的相关算法.
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