【摘 要】
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数据立方的巨大尺寸为它的存储和维护带来许多难题,并且导致了巨大的查询代价.为了从根本上解决这些问题,需要探索有效的存储组织方法,尽可能缩小数据立方的存储开销;同时辅
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数据立方的巨大尺寸为它的存储和维护带来许多难题,并且导致了巨大的查询代价.为了从根本上解决这些问题,需要探索有效的存储组织方法,尽可能缩小数据立方的存储开销;同时辅以适当的索引机制,进一步加速数据立方查询响应,并且方便对数据立方进行快速的更新维护. BU-BST浓缩数据立方是一种有效缩小数据立方尺寸的浓缩机制,它被进一步扩展为BU-EST浓缩数据立方,两者的本质都是将那些虫相同基表元组集合聚集得到的立方元组浓缩到一条.BU-BST浓缩数据立方只能发现相同基表元组集合汉包含一条基表元组的情形,而事实上这个相同基表元组集合还可能包含多条元组,BU-EST浓缩数据立方可以发现这种情形并进行相应的浓缩,因此具有更好的浓缩效果.研究了利用CuboidTree更新BU-BST浓缩数据立方的问题,并且实现了大批量增量更新的方法,保证更新结果等价于完全重新计算的结果,且提高了更新效率.实验结果表明:利用CuboidTree索引BU-BST浓缩数据立方,可以减小数据立方的存储开销,提高数据立方查询效率,同时还易于进行更新维护.
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