缓存敏感的封闭冰山立方体计算

数据立方体计算通常会产生大量的输出结果,冰山立方体和封闭立方体是解决这个问题的比较流行的两种策略,二者可以结合使用.鉴于封闭冰山立方体(closed iceberg cube)的重要性和实用性,如何高效地计算封闭冰山立方体是一个值得研究的问题.提出一种缓存敏感(cache-conscious)的计算封闭冰山立方体的方法,在自底向上对数据进行聚集的同时,寻找覆盖聚集单元的封闭单元,将其输出,使用两种策略进行剪枝,去掉不必要的递归,同时使用Apriori剪枝技术,支持冰山立方体(iceberg cube)的计算.为了减少与内存相关的延迟,快速得到聚集结果,对多个维进行预排序,并将软件预取技术引入到数据扫描中.在模拟数据和真实数据上进行了详细而全面的实验研究,结果表明,封闭冰山立方体的计算方法是快速、有效的.