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文檔簡介
1、數(shù)據(jù)立方體(Data Cube,Cube)是一項可對數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進行快速訪問的技術(shù),它是聯(lián)機分析處理(On-Line Analytical Processing,OLAP)的主要對象。決策分析者可以在Cube中享受高效率的數(shù)據(jù)訪問,快速獲取有用的決策信息。 在本文中,我們提出了在并行環(huán)境下建立基于高維數(shù)據(jù)的Cube數(shù)據(jù)存儲和OLAP查詢分析系統(tǒng),以及在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下建立基于海量痕跡數(shù)據(jù)的Cube數(shù)據(jù)存儲和OLAP查詢分析系統(tǒng),并
2、給出了該方面工作的進一步研究思路。 隨著數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)規(guī)模的不斷增大,Cube的維度和維度的層次結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜,在單處理機上物化整個Cube,無論在計算時間還是存儲空間上的代價都十分昂貴。盡管采用了許多改進的算法及:Iceberg Cube,Condensed cube,Dwarf~等Cube壓縮技術(shù),也不能從根本上解決高維數(shù)據(jù)的Cube存儲問題,并行技術(shù)為我們解決這一問題提供了新思路。 本文針對高維數(shù)據(jù)所引起的“維災(zāi)”,
3、提出了一種并行環(huán)境下的高效存儲結(jié)構(gòu)——HDCube(High Dimensional Cube),HDCube通過分段劃分策略將高維層次數(shù)據(jù)根據(jù)節(jié)點的個數(shù)劃分成若干個低維層次數(shù)據(jù),利用并行處理技術(shù)創(chuàng)建各個節(jié)點上的LDCube(Low:Dimensional Cube),同時充分利用維屬性具有層次性的特點,采用基于維層次編碼(Dimenison Hierarchical Encoding,DHE)的索引技術(shù),生成各個維的維層次編碼表來代替
4、維表中原關(guān)鍵字,在實現(xiàn)維關(guān)鍵字壓縮的同時加快了Cube中的數(shù)據(jù)檢索速度。然后結(jié)合并行處理技術(shù),建立了并行環(huán)境下的HDCube數(shù)據(jù)存儲與OLAP查詢分析系統(tǒng),對HDCube進行并行創(chuàng)建與增量更新維護,并給出了HDCube的并行查詢處理及優(yōu)化算法。理論分析和實驗證明,相對于以往的完整物化和部分物化等傳統(tǒng)方法,我們提出的并行環(huán)境下HDCube的性能有顯著的提高,具有很高的效率和加速比。 OLAP除了在傳統(tǒng)領(lǐng)域,如金融、保險、電信等行業(yè)
5、中的特定應(yīng)用之外,在物流行業(yè)的發(fā)展也很廣闊。我們結(jié)合危險品運輸過程中產(chǎn)生的海量痕跡數(shù)據(jù),提出了海量痕跡數(shù)據(jù)的Cube存儲結(jié)構(gòu)——MTCube(Massive Trace Cube),MTCube適用于實際應(yīng)用中普遍存在的海量痕跡數(shù)據(jù),它在根據(jù)痕跡數(shù)據(jù)特性大幅度壓縮數(shù)據(jù)的同時,通過層次前綴痕跡(Hierarchy Prefix Trace)和層次前綴標識(Hierarchy Prefix ID)在存儲結(jié)構(gòu)中記錄數(shù)據(jù)的痕跡,幫助用戶在跟蹤危
6、險品的同時,能從龐雜的數(shù)據(jù)中進行信息提煉,分析現(xiàn)在的、有用的關(guān)系和模式,為復(fù)雜數(shù)據(jù)的分析和高層決策提供更有效的支持。由于痕跡數(shù)據(jù)往往是海量的、地理分布的,同時查詢復(fù)雜化和顯示多樣化的需求不斷地增加,原有的集中式管理已經(jīng)越來越表現(xiàn)出其局限性。為此我們提出了建立網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的MTCube數(shù)據(jù)存儲與OLAP查詢分析系統(tǒng),它由若干個本地站點的局部Cube/OLAP系統(tǒng)(Local Cube/OLAP System,LCOS)組成。理論分析和實驗證
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