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一种分级统计OLAP模型的研究与应用

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联机分析处理(OLAP)系统是数据仓库主要的前端支持工具,它给用户提供了交互的、多维的、多角度的数据结果展示方式.数据仓库一般存储了大量历史数据,因此如何通过建立有效的OLAP模型、有效地实例化数据立方体(Cube)来提高OLAP系统查询响应速度是近年来数据仓库领域研究的一个热点. 然而对于一些特殊需求的OLAP分析来说,依靠现存的OLAP构建模型无法对Cube进行预先实例化.例如,业务需要对w度量进行分级统计,即通过设定w的不同取值区域范围将其划分为几个不同级别,如{A1,A2,…,An}={[a1,a2),[a2,a3),…,[an,an+1)}.需要统计各个级别内度量w的均值、出现频数等信息. 本文提出了一种分级统计OLAP构建模型,用于实现对度量值进行实时动态分级的OLAP统计查询分析,并详细介绍了模型的建立方法和对动态分级查询的回答策略.新模型的提出解决了传统方法对动态分级统计实现的不灵活性和无法对动态分级统计下的Cube进行预先实例化而造成查询性能过低等缺点.实验结果表明,新模型是一种高效地解决动态分级统计的方法.本研究今后的主要工作是在能够保证相对较高的分级统计查询性能的基础上,如何更进一步减小预先实例化的预分级Cube的数量,从而更进一步减小模型的空间开销.

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来源
《第二十三届中国数据库学术会议（NDBC2006）》|2006年|212-214|共3页
会议地点广州
作者
师金钢; 宋杰; 鲍玉斌; 于戈; 冷芳玲;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类应用统计数学;
关键词
联机分析处理; 数据仓库; 分级统计; 动态分级查询; 预分级Cube;

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