大型压缩数据仓库上的Iceberg Cube算法

IcebergCube操作是OLAP(on-lineanalysisprocessing)分析中的一种重要操作.数据压缩技术在有效减小数据仓库所需的数据空间和提高数据处理性能方面的作用越来越明显.在压缩的数据仓库上,如何快速、有效地计算IcebergCube是目前亟待解决的问题.简要介绍了数据仓库的压缩,然后给出了在压缩数据仓库中计算IcebergCube的算法.实验结果表明,该算法的性能优于先在压缩数据上计算Cube再检查having条件这种方法.

一种有效的多维数据集合压缩方法

如何更加有效地组织、处理海量数据是数据仓库研究的一个热点问题.本文对海量数据仓库的压缩进行了研究和探讨,提出了一种基于压缩的属性划分存储结构.利用对维属性文件进行编码,来压缩整个数据集合.分析表明该压缩方法与存储结构可以获得很高的数据压缩比和操作效率.

基于压缩的属性划分存储结构及其上OLAP操作

信息量的急剧膨胀向数据库工作者提出了挑战。如何有效地管理这些海量数据是学术界和工业界面临的一个重要问题。将数据压缩技术与海量数据仓库有机结合,提出了基于压缩的属性划分存储结构。不仅可以支持压缩数据上的直接操作,而且利用维属性上的布尔运算提高了OLAP操作的性能,减少了计算量。理论分析结果表明,该数据压缩方法可以获得很高的数据压缩比。