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首页> 外文会议>British National Conference on Databases(BNCOD 23); 20060718-23; Belfast(GB) >SAGA: A Combination of Genetic and Simulated Annealing Algorithms for Physical Data Warehouse Design
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SAGA: A Combination of Genetic and Simulated Annealing Algorithms for Physical Data Warehouse Design

机译：SAGA：遗传数据和模拟退火算法的组合，用于物理数据仓库设计

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Data partitioning is one of the physical data warehouse design techniques that accelerates OLAP queries and facilitates the warehouse manageability. To partition a relational warehouse, the best way consists in fragmenting dimension tables and then using their fragmentation schemas to partition the fact table. This type of fragmentation may dramatically increase the number of fragments of the fact table and makes their maintenance very costly. However, the search space for selecting an optimal fragmentation schema in the data warehouse context may be exponentially large. In this paper, the horizontal fragmentation selection problem is formalised as an optimisation problem with a maintenance constraint representing the number of fragments that the data warehouse administrator may manage. To deal with this problem, we present, SAGA, a hybrid method combining a genetic and a simulated annealing algorithms. We conduct several experimental studies using the APB-1 release II benchmark in order to validate our proposed algorithms.
机译：数据分区是物理数据仓库设计技术之一，可加快OLAP查询并促进仓库可管理性。要对关系仓库进行分区，最好的方法是对维表进行碎片化，然后使用其碎片化方案对事实表进行分区。这种碎片类型可能会大大增加事实表的碎片数量，并使维护成本很高。但是，用于在数据仓库上下文中选择最佳分段方案的搜索空间可能会成倍增大。在本文中，水平碎片选择问题被形式化为一个优化问题，其维护约束表示数据仓库管理员可以管理的碎片数量。为了解决这个问题，我们提出了SAGA，一种结合了遗传和模拟退火算法的混合方法。为了验证我们提出的算法，我们使用APB-1 Release II基准进行了一些实验研究。

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