面向OLGP的多维信息网络数据仓库模型设计

信息网络的出现使信息由简单的数值型数据演化成较复杂的图网络结构。如何对基于图的信息网络数据进行良好的组织和存储成为一个亟待解决的问题。利用维建模的方法对基于图的信息网络数据进行模型设计,提出了多维信息网络仓库模型。该模型由边事实表、节点事实表、信息维连接属性表以及拓扑维节点属性表组成,能够为在线图处理提供底层的数据平台。实验表明该模型在消除冗余、查询时间、存储空间上均较泛关系表有明显优势。新模型在1.25万篇ACM论文上的查询时间稳定在几十毫秒,较泛关系表的查询时间约减少一个数量级。在空间性能上,随着论文数量的增加,该模型存储空间开销的增长速度远小于泛关系表的增长速度。

数据仓库中数据粒度在电子商务网站中的应用

数据粒度决定着数据仓库的数据量和回答查询的能力。多重粒度在一定程度上既可以满足数据量的要求,又可以满足回答查询能力的要求,所以在设计数据仓库时,多重粒度成为首选。而当数据仓库采用多重粒度时,就面临着如何管理数据粒度的问题。本文研究粒度级别和多重粒度,在此基础上提出用粒度表进行数据粒度的管理,阐述粒度表的定义过程,分析粒度表的优点,并提出基于粒度表的数据仓库多维模型的构建过程。