【摘 要】
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该文针对MOLAP目前面临的分析数据量大、数据稀疏度高、维度多、要求增量更新等问题,开展了多维数据存储机制和基于多维数组的Data Cube计算方法等方面的研究及其相应实现.
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该文针对MOLAP目前面临的分析数据量大、数据稀疏度高、维度多、要求增量更新等问题,开展了多维数据存储机制和基于多维数组的Data Cube计算方法等方面的研究及其相应实现.主要的研究内容和成果如下：●针对大数据量分析要求和具体操作系统的限制,利用文件拼接、数据分块、有效压缩等方法,建立了一个层次化的动态存储体系.●针对大数据量Data Cube的快速检索和增量加载的需求,提出并实现了ChunkIndex-BTree索引机制.●在现有Data Cube计算方法的基础上,针对大数据量、复杂高维的特点,给出了改进的Data Cube计算方法,实现了Data Cube的高效计算.●设计并实现了基于MOLAP的多维数据管理的原型系统MagicBase.在上述方法研究的基础上,设计并实现了一个多维数据管理的原型系统MagicBase,实验表明系统具有良好的性能.
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