【摘 要】
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近年来数据仓库成为数据库研究领域中最活跃的一个分支，而该领域的一个核心就是OLAP的多维查询优化问题。微软提出的多维表达式(Multi-Dimensional eXpressions，MDX)正是处理复
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近年来数据仓库成为数据库研究领域中最活跃的一个分支，而该领域的一个核心就是OLAP的多维查询优化问题。微软提出的多维表达式(Multi-Dimensional eXpressions，MDX)正是处理复合的、多维查询的有力工具，自发布以来已经成为事实上的工业标准。多维查询处理与优化的目标是充分利用系统中的资源尽可能高效地处理各种查询。到目前为止，国内外学者对OLAP环境下多查询优化问题进行了深入的研究，并提出了多个基于共享子任务的多维查询算法。但是，以往的查询划分没有考虑到MDX查询的特殊性，即一条MDX往往涉及一个维的多个层次。所以有必要研究新的MDX查询处理策略。本文对子查询划分策略和现有的算法进行了研究，提出了基于子查询划分的多维查询算法。主要工作包括：(1)比较了SQL与MDX的特性，并采用查询代价分析模型对三种同步优化策略进行了详细分析。(2)对现有多维查询算法及查询结果缓存技术进行了研究，给出了算法性能对比实验的数据，提出了基于数据块的两层缓存管理策略。(3)提出了MDX查询处理的新策略，并设计了基于子查询划分的多维查询算法。本文最后对全文进行了总结，并对基于MDX的多维查询的发展方向及对进一步的工作进行了介绍。
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