【摘 要】
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该文具体内容包括:1、该文对针对数据仓库及其应用的特点,提出了新的多表连接算法MJoin,相比传统的多表连接处理方法,性能有显著提高;然后又在多表连接算法的基础上,提出了一
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该文具体内容包括:1、该文对针对数据仓库及其应用的特点,提出了新的多表连接算法MJoin,相比传统的多表连接处理方法,性能有显著提高;然后又在多表连接算法的基础上,提出了一种新的基于排序的分组聚集算法MuSA,该文在排序时采用关键字映射技术对排序关键字进行压缩,显著提高了排序速度;为进一步充分利用星型结构的特点,该文又提出基于分组序号的分组聚集算法MuGA,该方法使用分组序号来进行分组聚集计算,代替通常的排者哈希计算,有效地减少CPU运算以及磁盘存取的开销.该文在OLAP查询处理算法的实现过程中,还考虑了缓存优化和代码优化问题,通过调整算法及其数据结构,显著提高算法的性能.2、该文针对当前多维数据成存储组织方式存在的问题,提出了一种用于数据仓储的改进的多维存储结构.在设计这种多维存储结构时通过充分考虑多维数组的大容量和高稀疏度问题,提出新的多维数据的分布和压缩方法,使得OLAP系统基于该存储结构能够优化处理各种OLAP查询.3、该文基于实际应用提出面向分析和预测的数据仓库平台的框架结构,设计并实现了数据仓库平台的各项工具软件.4、该文针对目前ROLAP和MOLAP两种方式各自的优缺点,提出ROLAP和MOLAP两者相结合的解决方案.
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