检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:吴雪梅 高 宏[2,3] 李建中[2,3] 高 宏[2,3] 李建中 孙慧明[4]
机构地区:[1]哈尔滨市红十字血站,黑龙江哈尔滨150010 [2]哈尔滨工业大学计算机科学与工程系,黑龙江哈尔滨150001 [3]黑龙江大学计算机科学技术学院,黑龙江哈尔滨150080 [4]黑龙江大学电子工程学院,黑龙江哈尔滨150080
出 处:《黑龙江大学自然科学学报》2002年第2期53-57,共5页Journal of Natural Science of Heilongjiang University
基 金:国家自然科学基金资助项目(69873014);国家973计划基金资助项目(G1999032704)
摘 要:信息量的急剧膨胀向数据库工作者提出了挑战。如何有效地管理这些海量数据是学术界和工业界面临的一个重要问题。将数据压缩技术与海量数据仓库有机结合,提出了基于压缩的属性划分存储结构。不仅可以支持压缩数据上的直接操作,而且利用维属性上的布尔运算提高了OLAP操作的性能,减少了计算量。理论分析结果表明,该数据压缩方法可以获得很高的数据压缩比。The tremendous increase of information give a great challenge to DB researchers. How to organize the massive data efficiently becomes an important issue both on the academic and industry fields. The authors studied the compressing problem on the massive data warehouse, and proposed a storage structure based on compressed attribute partition which compresses the data set by coding the dimension attributes. Not only can it support operations directly on compressed datasets without the need to first decompress them, but also reduce the computation. The boolean operation on dimensional attributes also improves the OLAP performance. The analytical results show that we can obtain very high compression ratio and efficiency by this kind of compression storage structure.
关 键 词:压缩数据仓库 属性划分 编码 OLAP 联机分析处理
分 类 号:TP311.132[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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