一种复杂多维层次的连接和聚集算法

由于数据仓库中存储着不同粒度、容量巨大的数据记录 ,所以如何有效地执行联机分析处理 (OLAP)查询操作 ,特别是连接和聚集操作 ,便成为数据仓库领域的核心问题之一 为此 ,提出了一种降低连接和聚集操作的新算法 (joinandaggregationbasedonthecomplexmulti dimensionalhierarchies,JACMDH) 算法充分考虑了复杂多维层次的特点 ,在原有的位图连接索引 (bitmapjoinindex)的基础上 ,采用层次联合代理 (hierarchycombinedsurrogate)和预先分组排序的方法 ,使得复杂的多维层次上的连接和聚集操作转化成事实表上的区域查询 ,从而在处理多维层次聚集的同时 ,提高了连接和聚集的效率 算法性能分析和实验数据表明 ,JACMDH算法和目前流行的算法相比 。

一种并行处理多维连接和聚集操作的有效方法

随着并行计算算法的完善和廉价、功能强大的多处理机系统的成熟 ,使得采用多处理机系统来并行处理多维数据仓库的连接和聚集操作成为当前有效提高OLAP查询处理性能的首选技术 为此 ,提出一种降低连接和聚集操作开销的并行算法PJAMDDC(paralleljoinandaggregationformulti dimensionaldatacube) 算法充分考虑了多维数据立方体的存储机制和多处理机分布系统的结构特点 ,在原有聚集计算多维数据立方体的搜索点阵逻辑结构的基础上 ,采用多维数据仓库的层次联合代理 (hierarchycombinedsurrogate)和对立方体的搜索点阵进行加权的方法 ,使得立方体数据在多个处理机间的分配达到最佳的状态 ,从而在分割多维数据的同时 ,提高了并行处理多维连接和聚集操作的效率 算法实验评估表明 。