數據倉庫與決策支持系統(tǒng)(編輯修改稿)
2025-06-20 00:04 本頁面
【文章內容簡介】 roupinglist ? 這些查詢只是在 groupinglist上稍有不同，每個 groupinglist對應 {pid,locid,timeid}的一個子集。我們可將這八個查詢想象為被分別對應圖 。每個節(jié)點上的結構元組可被進一步聚合來計算它的任何子節(jié)點結果。 ? 在一個 CUBE內，這些查詢間的關系可被發(fā)掘利用來改善賦值性能。 { p i d , l o c i d , t i m e i d }{ p i d , l o c i d } { p i d , t i m e i d } { l o c i d , t i m e i d{ p i d } { l o c i d } { t i m e i d }{ }圖 2021/6/14 14 統(tǒng)計數據庫 ? 許多 OLAP概念已在早期的統(tǒng)計數據庫 (statistical databases, SDBs)中得到了體現。 ? 多維數據模型中關于“度量關聯(lián)維度”的概念、“維值的分類層次結構”都早已被用在 SDBs，上卷和下鉆，在 SDBs中也都有對應的操作。 ? 可能是由于應用領域和使用術語不同，兩者的聯(lián)系并未引起人們足夠的注意。 ? 但 OLAP和 SDB之間還是有相當程度的區(qū)別。例如， ? SDBs主要用在社會經濟學領域，對屬性概念分類層次和便于針對一些個性問題進行處理非常重要。 SDBs中分類層次通常比 OLAP應用中的分類層次更復雜，且受關注的程度更高。 ? OLAP則主要面向包含大量數據集的商務應用，比 SDB更關注高效處理非常大數據集的能力。 2021/6/14 15 OLAP設計 ?OLAP設計一般建議采用以事實表為中心（本例中，事實表為 Sales），并以事實表主鍵的各分量屬性關聯(lián)各維表的星型模式。 ?數據的主體主要存儲在事實表中，要求采用無冗余設計，一般要求滿足 BCNF規(guī)范。 ?維表設計不要求滿足很高規(guī)范（只要求滿足 2NF規(guī)范即可）。 ? 降低維表規(guī)范雖然可帶來一定的冗余，但可顯著減少連接操作，有助于提高查詢處理的性能。 ? 由于維表中數據量很少，而且變化不大，適度的冗余帶來的空間浪費基本上可忽略。 2021/6/14 16 一個典型的星型模式設計示例（圖 ） 2021/6/14 17 OLAP的實現技術 位圖索引 連接索引 文件組織 其它 OLAP實現問題 2021/6/14 18 位圖索引 ?我們已在 ，介紹了位圖索引及其相關技術，包括位圖壓縮技術。 ?與傳統(tǒng)的散列和 B+樹索引相比，位圖索引至少有兩個重要優(yōu)勢： ? 1）允許使用高效的位操作（用位向量的 AND、OR操作）來回答查詢； ? 2）位圖結構比 B+樹結構更緊湊，而且壓縮、解壓縮操作簡單容易。 ?位圖的這些特點和優(yōu)勢，使得它很適合于 OLAP環(huán)境應用，特別是針對那些表結構相對簡單、數據量卻非常大的事實表建立索引。 2021/6/14 19 連接索引 ? 當關系的數據量很大時，希望用很小的時間計算連接是很難的。處理這個問題的一個方法是，分別為需加快的特定、常用連接查詢創(chuàng)建專門索引。 ? 考慮連接查詢將事實表 F與兩個維表 D D2連接，且表D1的 C1列、表 D2的 C2列被包含在選擇條件中。 ? 可在連接索引中存儲一組形如 r1, r2, r元組。這里， ? r1是表 D1中在 C1列取值 c1所對應的那個元組 rid， ? r2是表 D2中在 C2列取值 c2所對應的那個元組 rid， ? 而 r是事實表
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