基于多维数据库的MOLAP存储及查询技术研究

与关系数据库相比,基于多维数组的多维数据库更适合表示和存储多维数据。文章研究了基于多维数据库的MOLAP数据存储组织方法,主要讨论了三个方面内容:多维数据模式、MDDB(MultidimensionalDataBase)的数据存储结构及MOLAP查询分析。     

基于自监督有效限制的多维数据库查询模型研究

本论文提出表达时间、位移、信息量等本质的多维自体,建立基于多维自体的多维情节含义模型,并进而提出统一多维数据模型,提高多维查询效率,更好地满足多维应用的实际需求库,为多维数据库理论的发展与应用提供新线索.     

联机分析多维存储结构的研究

联机分析使用多维数组作为存储结构以加快查询响应时间。为了等同的对待每个维,适应稀疏数据,必须对多维数组进行划分。目前,有两种划分方法。本文分析了它们的优缺点,给出了一种统一的存储结构,实验结果表明,为了达到转换时间短和压缩比高的目的,要选择合适的划分向量和数据块体积。     

MOLAP中层次维的存储

支持层次推是OALP的一个重要特征，在ROLAP中已有相关的研究，但对MOLAP，已有的文献很少注意到，该文给出了层次维的一个概念模型，在此基础上，给出了两种用数组存储层次维的方法，并加以比较。     

ROLAP和MOLAP的研究

如今许多企业已构建了数据仓库,并且通过使用联机分析处理OLAP技术可以使决策人员从数据仓库中获取有用信息。然而应用OLAP时,人们遇到的问题是,到底采用ROLAP还是MOLAP。本文将对这两种模式做相应的比较分析。     

用于数据仓储的一种改进的多维存储结构

对于数据仓库中数据的物理存储组织,目前主要有关系和多维数组两种方式.这两种方式各有自己的优缺点,从提高联机分析处理(online analytical processing,简称OLAP)查询处理性能的角度出发,多维数组方式相对较优,目的主要是解决数据仓库的多维存储结构问题.针对当前多维数组存储组织方式存在的一些问题,提出了Cube(立方体)逻辑存储和物理存储的概念,首先将原多维数据空间划分为逻辑子空间,逻辑块再划分为多个物理块.在物理存储时充分考虑了多维数组的大容量和高稀疏度的问题,并采用新的多维数组的分布和压缩方法.这些概念和方法有效地解决了维内部层次结构的聚集操作和Cube操作的效率问题,显著提高了涉及维内部层次的聚集查询的响应速度,同时还解决了增量维护的效率问题.     

基于多维数组的数据仓库及OWB分析

本文首先介绍基于多维数组的数据仓库集成工具OWB,然后对多维数组管理工具Oracle Express进行分析,最后提出一些数据仓库应用的建议.     

基于多维数组的数据仓库及OWB分析

本文首先介绍基于多维数组的数据仓库集成工具OWB,然后对多维数组管理工具OracleExpress进行分析,最后提出一些数据仓库应用的建议。     

基于Bin位图索引的多维查询优化算法

在属性基数（该属性可能的取值数）很高的情况下,简单位图索引需要占用太大存储空间。Bin位图索引可以很好解决这个问题。这种索引不像简单位图索引那样建立在不同的属性值上,而是建立在属性范围上,但候选检查往往占用大部分的查询时间。为了提高查询性能,提出一种排序方法来对各属性进行排序,以减少候选检查数目,并在此基础上提出动态预扫描算法。实验结果表明,排序和动态预扫描算法都取得了良好的效果。     

多维数据管理的数据仓库技术研究

新一代信息系统对多维数据管理提出要求,而目前的数据库系统无法发现数据中存在的关系和规则,数据仓库技术已成为信息决策系统的研究热点。以数据仓库技术思想为核心,研究在关系数据库和现有低资源环境下,设计基于多维数据管理的分布式数据库及信息管理系统。     

MOLAP带层次的维聚集实现

随着数据库技术的广泛应用和发展,产生了数据仓库、联机分析处理等一系列新技术,并且在实践中得以逐步应用.对于不同类型的联机分析处理技术的研究应用,以关系型的居多,而多维型的研究应用相对较少.通过对多维联机分析处理进行的研究可知,维聚集的实现是一个重点,而带层次的维聚集的实现是一个难点.探讨了多维联机分析处理带层次的维聚集的实现,在进行了分析的基础上,给出了类的设计,之后根据算法用代码予以实现,通过实例进行了验证.     

基于Oracle数据库海量数据的查询优化研究

系统数据库数据量大时,常常会遇到系统响应时间过长、占用系统资源过多等一系列问题。因此对海量数据查询技术的研究就很必要。文中基于Oracle数据库,采用各种措施和方法来提高响应速度：合理设计数据库结构、使用索引、分区、SQL语句优化等手段优化数据库。另外,分页显示查询结果也能很大地提高查询速度。实验证明,优化后速度明显提高了很多。因此可见,文中采用的优化方法对海量数据的查询优化是正确有效的。     

基于商用数据库管理系统的字符串数据的加密存储与查询

在非可信环境下对数据进行加密是保护数据库中数据安全的一种有效方法，但如何对加密数据进行高效地查询是一个难点，引起了研究界的重视．本文提出加密字符数据的一种存储结构，除了加密数据以外，还以加密的方式存储了原始数据的特征值，并基于这种结构实现了对加密数据的两阶段查询方法，通过实验证明其性能较先解密后查询的方法有较大的提高．     

基于非一致性数据库的概率查询策略与算法

完整性约束是保证关系型数据库中数据确定性的重要条件,现实中存在大量不确定、不满足完整约束条件,但仍具有使用价值。结合概率数据库理论,提出了一种新的针对非一致性数据库的查询策略,利用并、交、差、选择、投影、连接等约束方法,对非一致性数据进行修复,四元组概率计算方法和概率查询重写技术弥补了非一致性数据库查询的不足,减少了数据冲突的发生机率。     

港口数据MOLAP中层次维的存储

从港口企业面临的决策需求出发,分析港口现有数据来构建港口数据立方体。多维联机分析处理（MOLAP）是在数据立方体上进行的应用查询,支持维层次是MOLAP的一个重要特征,一般层次维是以数组形式进行存储的,但是数组存储不仅不能体现维的层次特征,还使得数据单元出现冗余。针对数组存储的不足,采用维层次存储树来保存层次维信息,体现了维的层次特性,消除了冗余数据,方便层次维的查询和更新,且各层维成员采用二进制编码方式,不仅节省了存储空间,还提高了查询效率。     

基于网格的数据库查询并行化研究

网格环境下各个节点固有的高度异构性和节点之间差异甚大的通信速率,给数据库的查询操作带来了新的问题。针对这种情况,本文提出一种对数据库查询树的分配算法,使查询并行化,缩短查询的响应时间。     

嵌入式移动数据库查询优化策略研究

随着通信技术和网络技术的发展,嵌入式移动数据库正成为数据库领域的一个新的研究方向。针对嵌入式移动数据库中频繁断接性、低带宽等特性,介绍了数据广播和客户缓存两种用于嵌入式移动数据库中处理断接操作的方法,提出了基于语义的查询优化策略。研究表明,该策略能够提高移动数据库查询的效率。     

基于数据字典的通用动态查询系统设计与实现

介绍了一种基于数据字典的通用动态查询系统的设计思想和实现方法。实践证明,该系统具有一定的可配置性、可扩展性和易管理性,缩短了系统开发的周期。     

基于最佳桶划分的数据库加密存储与查询

现有支持快速查询的数据库加密方案未给出字符字段的划分值提取方法.针对该问题,提出一个基于最佳桶划分的数据库加密存储与查询方案.该方案利用最佳桶划分思想提取索引字段的划分值,通过提取代加密字段的索引值以及转换查询数据库的SQL语句实现加密字符型数据的存储和查询.实验结果表明,该方案具有较高的首次查询命中率和稳定的过滤效率...