结合分段位图和B^+树的云数据索引机制研究

针对位图索引数据存储空间大、检索效率低的问题,提出了一种结合分段位图和B^+树的云数据索引机制(BBI)。BBI在索引创建时按照一定的基数对元组数据进行分段,以段为单位建立位图索引,索引数据量的决定因子由属性值的取值范围转变为分段数与基数的乘积,大大减少了索引数据量;同时,在每个数据节点上建立B^+树,避免了数据检索时对非结果数据的逐个遍历,从而显著提高了数据检索效率。实验结果表明,BBI索引是一种性能较优的云数据索引机制。

基于层次位图连接索引的数据仓库查询优化

在数据仓库的联机分析处理的查询处理中,经常会涉及到大量数据的复杂即席查询。用户通过提交联机分析处理查询对数据进行分析和决策支持,这通常需要较快的查询响应速度。因此,提高联机分析处理的查询性能就成为了数据仓库领域的关键问题。为了提高数据仓库的查询性能,结合维表层次结构的特点,提出一种将分段位图索引和位图连接索引有效结合的方法。实验证明,该方法节省了位图索引的储存空间,减少了I/O开销,有效地提高了数据仓库的查询效率。