面向數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的多表連接與聚集算法研究.pdf

1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和商業(yè)智能的作用在于為業(yè)務(wù)人員提供定制操作性和戰(zhàn)略性業(yè)務(wù)決策所需的信息和工具，聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的主要應(yīng)用之一。ROLAP是聯(lián)機(jī)分析處理（OLAP）中使用最廣泛的一種類(lèi)型，其主要功能是管理決策所需要的總結(jié)數(shù)據(jù)。總結(jié)數(shù)據(jù)一般都涉及多表連接和分組聚集操作，提高這些操作的性能成為提高OLAP操作響應(yīng)速度的關(guān)鍵。本文圍繞ROLAP的海量數(shù)據(jù)聚集查詢技術(shù)進(jìn)行了研究。主要內(nèi)容如下： ⑴給出了一種改進(jìn)的分組序號(hào)聚集算法

2、IMuGA。該算法充分利用時(shí)間維表的特殊性，通過(guò)對(duì)事實(shí)表關(guān)鍵字直接獲得分組屬性值，減少了多表連接中時(shí)間維度的連接次數(shù)，提高了聯(lián)機(jī)分析處理查詢效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法是有效的。 ⑵給出了一種基于層次有序維的分組聚集算法。該算法在偏序和映射的基礎(chǔ)上，通過(guò)定義層次有序維，利用維屬性之間的聚集關(guān)系，通過(guò)約束層次鏈中的元素次序，實(shí)現(xiàn)了分組聚集計(jì)算中多表連接轉(zhuǎn)換為維范圍的查詢，提高了連接和聚集效率。最后，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該算法的正確性和有效性。