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首页> 外文会议>2014 International Conference on Issues and Challenges in Intelligent Computing Techniques >Achieving query optimization using sparsity management in OLAP system
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Achieving query optimization using sparsity management in OLAP system

机译：在OLAP系统中使用稀疏管理实现查询优化

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Data Warehouses are increasing their data volume at an accelerated rate; high disk space consumption; slow query response time and complex database administration are common problems in these environments. The lack of a proper data model and an adequate architecture specifically targeted towards these environments are the root causes of these problems. Inefficient management of stored data includes duplicate values at column level and poor management of data sparsity which derives from a low data density, and affects the final size of Data Warehouses. It finds that Relational technology and the Relational Model are not the best techniques for managing duplicates and data sparsity. The novelty of this research is to compare some data models considering their data density and their data sparsity management to optimize Data Warehouse environments. In this research paper various techniques for query performance optimization have been explored and a close association of its conceptual aspects with Oracle Warehouse Builder is mapped.
机译：数据仓库正在以更快的速度增加其数据量。高磁盘空间消耗；在这些环境中，常见的问题是查询响应时间慢和复杂的数据库管理。这些问题的根本原因在于缺少适当的数据模型和专门针对这些环境的适当体系结构。对存储数据的低效管理包括列级别的重复值以及对数据稀疏性的不良管理，这是由于数据密度低而产生的，并影响了数据仓库的最终规模。它发现关系技术和关系模型不是管理重复项和数据稀疏性的最佳技术。这项研究的新颖性是比较一些考虑了数据密度和数据稀疏性的数据模型，以优化数据仓库环境。在本研究论文中，已经探索了各种用于查询性能优化的技术，并映射了其概念方面与Oracle Warehouse Builder的紧密联系。

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