前缀立方的索引

前缀立方是最近提出的一种新的数据立方结构.它利用前缀共享和基本单元组有效地缩小了数据立方的尺寸,相应减少了数据立方的计算时间.为提高前缀立方的查询性能,本文提出了它的一种索引机制Prefix-CuboidTree.文中用真实数据集和模拟数据集进行大量实验,证明了该索引机制的查询性能.     

一种新的前缀立方索引机制

前缀立方在浓缩数据立方的基础上利用前缀共享和基本单元组技术有效地缩小了数据立方的尺寸.由于前缀共享产生的分组结构,浓缩数据立方的索引CuboidTree并不适合前缀立方.所以,根据前缀立方包含分组结构的特性,结合BUB-Tree和R-Tree技术对CuboidTree进行改造,最终得到了一种新的索引机制Bound-CuboidTree.实验证明,这种索引机制比已有的前缀立方索引Prefix-CuboidTree更适合前缀立方的结构.     

浓缩数据立方中约束立方梯度的挖掘

约束立方梯度挖掘是一项重要的挖掘任务,其主要目的是从数据立方中挖掘出满足梯度约束的梯度-探测元组对.然而,现有的研究都是基于一般数据立方的.研究了浓缩数据立方中约束数据立方梯度的挖掘问题.通过扩展LiveSet驱动算法,提出了一个eLiveSet算法.测试表明,该算法在立方梯度挖掘效率上比现有算法要高.     

浓缩商覆盖立方体技术研究

提出一种新的浓缩商覆盖立方体的数据立方体压缩技术,在商覆盖立方体中省略了部分只依据基本表即可快速应答查询的基本单元组,从而缩小其体积。给出浓缩商覆盖立方体的生成算法和查询算法。实验结果表明,浓缩商覆盖立方体的元组数量仅为原商覆盖立方体的62%,验证了浓缩商覆盖立方体技术的有效性。     

数据立方梯度的联机挖掘*

数据立方梯度是关联规则更富表达能力的扩展,可以通过带约束的数据立方梯度挖掘发现用户关心的各种数据变化趋势。研究了数据立方梯度的联机挖掘问题,并给出了基于BUBST浓缩数据立方的具体实现方案。利用联机分析处理服务中预先计算的数据立方进行数据立方梯度的联机挖掘,不仅可以消除同时保存立方梯度和立方元组而带来的冗余,而且更加符合用户在浏览数据立方过程中自然产生的挖掘兴趣。     

一种快速生成最小浓缩数据立方的算法

语义OLAP技术是近来学者研究的热点之一,浓缩数据立方就是其中一种.本文设计了一个用于快速生成最小浓缩数据立方的算法SQCube.算法分两个阶段：首先利用BottomUpBST算法生成一个非最小的浓缩数据立方,然后对所得到的非最小浓缩数据立方进行后处理,把其中的所有纯BST和隐BST压缩为一条BST,从而生成一个最小浓缩数据立方.实验表明SQCube算法明显优于以往提出的同类算法MinCube.     

Star Cube--一种高效的数据立方体实现方法

一个具有n个维的数据立方体有2^n个视图,视图越多,用于维护数据立方体的时间也就越长。通过将维分成划分维和非划分维,数据立方体可以转换成star cube．stal cube由一个综合表和那些仅包含划分维的视图组成。star cube使用前缀共享和元组共享技术不仅减少了所需的存储空间,还大大减少了计算和维护时间。在把一个分片限制在一个I/O单位的条件下,star cube的查询响应时间与数据立方体基本相同。实验结果也表明,star cube是一种在时空两方面均有效的数据立方体实现技术。     

基于浓缩数据立方的内存实化小方的动态选择

OLAP通常使用预计算数据立方的方法提高可能的聚集查询的响应速度,在内存实化预计算的数据,可以更进一步加快响应的速度,但是受到内存空间的限制。在浓缩数据立方的环境中,动态地选择一定的数据小方在内存实化,加快响应速度,并更好地适应不同的查询模式。给出了在动态选择模型中,特定存储方式下的查询分解和响应算法。     

一种基于Dwarf的快速有效增量更新算法

数据立方计算是代价非常大的操作,并且被广泛研究。受空问的限制,存储一个完全实例化的数据立方是不可行的。最近提出的一种语义压缩数据立方一Dwarf,通过消除前缀冗余和后缀冗余把一个完全实例化的数据立方压缩存储到一个很小的空问。然而,当数据源发生变化时,它的更新过程是很复杂的。本文通过研究Dwarf在更新过程中汇总结点的变化特性,提出了一种基于Dwarf的新的增量更新算法,既能完全实例化数据立方又不需要重新计算,大大提高了数据立方的更新效率。实验进一步证明了该算法的效率和有效性,尤其适合数据仓库中的高维数据集。     

基于内存的数据立方查询处理

随着内存容量的飞速扩大，出现了一些配备以GB计的内存的工作站。但现行的OLAP系统都没有充分利用大容量RAM，鉴于此，文章提出一种基于内存的数据立方查询处理系统。该系统采用一种二级索引内存数据结构，充分利用有限的内存空间，有效组织各数据小方的元组，实现了高效数据立方查询。