该【数据立方体优化技术的研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【数据立方体优化技术的研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。数据立方体优化技术的研究的综述报告数据立方体(DataCube)是一种多维数据模型,其目的是提供一种快速查询数据的方式。数据立方体技术已经成为了数据仓库中的标准技术之一,其广泛应用于商业分析(BusinessIntelligence)、数据挖掘(DataMining)等领域。然而,在实际应用中,由于数据量和查询复杂度的增加,数据立方体查询效率受到了限制。因此,研究数据立方体优化技术具有重要意义。数据立方体优化技术主要包括以下几个方面:,常用的多维索引技术包括B-树、R树、R*树、kd树等。其中,R树和R*树在多维数据立方体查询中应用最广泛,可以有效地支持范围查询和k近邻查询等操作。,如果对数据进行压缩,则可以减少查询时间和存储空间。常用的数据压缩技术包括基于字典的压缩、基于位图的压缩、基于哈希的压缩等。,这样可以减少查询时的聚合次数。预聚合技术的实现方式主要有多阶段聚合和基于采样的聚合。,因此可以采用并行计算技术加速查询,提高查询效率。并行计算技术主要包括多处理器、分布式计算等。综合上述技术,数据立方体优化技术可以提高数据立方体的查询效率,提高数据仓库的性能和效率,进而提高商业分析和数据挖掘的效率。然而,数据立方体优化技术研究还面临一些挑战,如如何对冷热数据做出有效的决策、如何发现数据的内在关联关系、如何对多维数据立方体进行高效地存储和查询等问题,需要在未来的研究中加以解决。
数据立方体优化技术的研究的综述报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.