【摘 要】
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数据立方计算问题一般可以采用立方格图来描述;在数据立方计算中可以结合多种优化计算的技术,以提高数据立方计算的速度;用于数据立方计算的聚集函数的性质则限制了优化方法
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数据立方计算问题一般可以采用立方格图来描述;在数据立方计算中可以结合多种优化计算的技术,以提高数据立方计算的速度;用于数据立方计算的聚集函数的性质则限制了优化方法的使用环境.通过研究和比较各种数据立方计算算法,我们指出BUC算法最适合于计算现实中常常出现的稀疏数据立方.维层次关系的存在使得数据立方计算变得更加复杂,通过扩展BUC算法,我们提出了可以计算维上带层次数据立方的HBUC算法.HBUC算法巧妙地编码了维上的层次关系,从而可以结合共享排序的优化技术.HBUC算法自底向上计算各个GROUP BYs,结合并扩展了BUS算法中的Collapsing和WriteAncestors优化技术,大大提高了数据立方的计算速度.经过完全计算后,数据立方存储需要大量的磁盘空间,为此,我们设计了分类加索引的存储结构,大大降低了存储空间的开销.
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