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大数据与传统的数据仓库技术相结合产生了大数据实时分析处理需要（volume＋velocity），它要求大数据背景下的数据仓库不能过多地依赖物化、索引等高存储代价的优化技术，而要提高实时处理能力来应对大数据分析中数据量大、查询分析复杂等特点．这些查询分析操作一般表现为在事实表和维表之间连接操作的基础上对结果集上进行分组聚集等操作．因此，表连接和分组聚集操作是ROLAP（relationalOLAP）性能的两个重要决定因素．研究了新硬件平台下针对大规模数据的OLAP查询的性能，设计新的列存储OLAP查询执行引