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数据仓库技术的主要目的_在于更好地为用户提供决策支持。联机分析处理(Online AnalyticalProcessing，OLAP)是数据仓库提供的重要服务之一，也是用户获得决策支持的主要手段。OLAP系统用户能对数据进行多方何的，深入的分析，这种使刚方式对查询响应速度提出了很高的要求，使得提高OLAP查询和分析操作效率成为数据仓库应用中的关键问题之一。
本文是在参与一个数据仓库技术研究课题的基础上，着重对提高OLAP查询分析效率的索引技术、聚集Cube及OLAP查询优化等OLAP若干关键技术进行了系统深入的研究。本文的主要研究工作及其所取得的创造性成果有：
(1)研究了Data Cube的索引技术，提出一种能够处理复杂维层次结构情况的维层次编码。维层次编码充分利用了Data Cube中维的层次性及其语义特性，结合二进制编码与维层次结构编码对维成员值进行编码，通过二进制操作，可以快速检索出与查询关键字相匹配的维层次编码。同时，基丁维层次编码定义的层次链掩码，层次掩码及检索函数能够充分利用多维数据中的语义信息，实现基于语义的检索，减少了I/O开销，提高了OLAP查询效率。
(2)根据DataCube的语义特性及模式中维的层次性提出了多维数据之间的等价关系三<,HCov>，对Data Cube进行层次聚类。层次聚类Cube用等价类保存聚集记录，同时定义了等价类之间的人关系，以保存聚集记录之间的层次信息。这样，不但节省了存储空间，而且利用聚类信息及层次信息，可高效的进行各种OLAP查询，支持多维数据集上的上钻下钻、旋转等cube语义操作。同时，为OLAP查询导航、OLAP查询行为分析的实现提供了可能。
(3)提山了一种OLAP查询的Cache方案。以层次聚类Cube中的等价类作为Cache的基本单位,因而Cache的单位人小固定，易丁分配空间及进行替换，具有极高的效率与灵活性；通过定义oLAP查询中的各种运算，可以使用不同的方式利用Cache中的等价类，大大提高了Cache的性能。
(4)提出了一种OLAP查询集的优化方案。首先提出了一种单OLAP查询集的优化方案，然后在单查询集优化的基础上，对于给定的多个OLAP查询集，识别公共查询，根据各查询之间的关系进行整体优化，产生一个全局最优执行计划，从而减少了对磁盘的访问次数，缩短了查询执行时间。