高效支持多维网络OLAP的数据立方体模型CI-DCG  

CI-DCG:an efficient data cube model for supporting OLAP on multidimensional networks

作　　者：古晓艳[1,2,3] 王伟平[3] 孟丹[3] 杨秀峰[1] 周江[1] 

机构地区：[1]中国科学院计算技术研究所计算应用研究中心,北京100190 [2]中国科学院研究生院,北京100049 [3]中国科学院信息工程研究所,北京100093

出　　处：《高技术通讯》2013年第10期1030-1037,共8页Chinese High Technology Letters

基　　金：863计划(2011AA01A203;2012AA011002);国家自然科学基金(60903047);中国科学院先导专项(XDA06030200)资助项目

摘　　要：针对现有联机分析处理(OLAP)方法的空间开销随着数据维度增加呈指数级增长,因而不适用于维度较高的多维网络应用的问题,提出了一种新的多维网络数据立方体模型——封闭冰山双立方图(CI-DCG)。该模型通过引入邻接立方体的概念,将其实例化过程转化为两个计算传统数据立方体的阶段,从而可将传统数据立方体生成算法中较为成熟的空间优化技术引入到多维网络中。在保证多维网络上OLAP查询处理效率的同时,将多维网络数据立方体生成算法的空间复杂度降为多项式级别。理论分析和实验结果均表明,该模型在空间开销和查询性能方面均优于已有的多维网络OLAP模型,并且数据维度越高,这种优势就越明显。Considering that it is valuable to support efficient on-line analytical process（OLAP） query on multidimensional networks and the space overhead of the existing OLAP methods grows exponentially with the increase of the data di- mensionality, which limits their use in multidimensional networks with high dimensionality, the closed iceberg double cubed graph （CI-DCG） , a novel data cube model is proposed. By introducing the concept of adjacent cube, the mod- el splits the process of materializing into two phases of data cube computing, which facilitates combining special characteristics of multidimensional networks with the existing well-studied data cube techniques, to gain high query performance with polynomialspace complexity. Both theoretical analysis and experimental results demonstrate the ef- ficiency and effectiveness of the CI-DCG,especially in case of high dimensionality.

关 键 词：多维网络 图立方体 邻接立方体 联机分析处理(OLAP) 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]