【摘 要】
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随着数据库应用的不断扩展和深入,人们积累了大量的数据并希望利用这些数据进行分析和推理,为科学决策提供支持.社会的需求推动了技术的进步,数据仓库与联机分析处理(OLAP,On
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随着数据库应用的不断扩展和深入,人们积累了大量的数据并希望利用这些数据进行分析和推理,为科学决策提供支持.社会的需求推动了技术的进步,数据仓库与联机分析处理(OLAP,On_Line Analytical Processing)技术应运而生,并迅速成为近年来计算机技术最活跃的主要领域之一.首先,该文概述了数据仓库与OLAP的主要概念和发展背景,归纳总结了数据仓库与OLAP实现技术中的关键问题.接着探讨了传统的Cube计算算法,针对已有算法的不足,提出了HCA算法(Hierarchical Cube Aggregate Algorithm),将Cube计算算法扩展到属性带有多层次的情况.该算法以最小化排序和扫描关系表总费用为目标提高Cube计算的效率,从而提高OLAP的性能.该文将内存数据库技术与OLAP相结合,让频繁处理的数据尽可能驻留内存,阐明了主存OLAP(MMOLAP,Main-Memory OLAP)系统的必要性和可行性.文中详细描述了MMOLAP系统的立方体视图实现,并为Cube by等操作符的内存分配设计了一个动态的内存分配算法.在上述研究工作的基础上,设计和实现了一个基于面向Cube计算的关系数据库系统.
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