【摘 要】
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以前视图选择和数据立方计算两方面的研究是分开的,由于视图选择往往需要事先估算视图的大小,选择完后还要对所选的视图进行实化,即进行数据立方计算.基于对视图选择算法PBS
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以前视图选择和数据立方计算两方面的研究是分开的,由于视图选择往往需要事先估算视图的大小,选择完后还要对所选的视图进行实化,即进行数据立方计算.基于对视图选择算法PBS和数据立方计算算法BUC的研究,我们把这两者有机结合起来,有效提高视图选择的效率和准确性.PBS在满足存储空间的限制条件下,依照聚集视图大小的升序从数据立方中选择视图.BUC是目前适合于稀疏数据立方的有效计算方法,它利用视图间的依赖关系自底向上计算聚集视图.PBS进行视图选择之前需要预先计算视图的大小,我们对BUC改进,提出BUCC算法计算视图大小,实验表明BUC大约70﹪时间用在聚集计算结果的输出上,BUCC不输出结果,只进行计数计算,能快速准确的计算出每个视图的大小.然后PBS根据视图大小选择需要实化的视图,它的特点是在数据立方的格表示上,一个结点被选中,那么它的所有子结点必然已被选中,选择完后,就在数据立方格上生成了一条预计算边界线,边界线以下的就是被选中的视图.最后再次改进和扩展BUC,提出PBUC算法实化这些视图,在自底向上计算的过程中,只需在数据立方格的预计算边界线处终止递归,裁剪掉边界线以上的聚集计算,依此就可以完成部分视图实化的任务.PBS和BUC两者配合效果极好,有效地提高了视图选择的效率和准确性,从而大大提高OLAP查询效率.
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