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流数据存在于很多动态环境中,一般具有多维属性,它能够实时描述系统状态,蕴含着大量信息。为了能近实时地对流数据进行分析,引入流立方体来对流数据进行建模,利用增量更新保证了立方体快速刷新。流数据的规模很大,为了节省存储空间,利用度量的波动性质提出一种新的时间框架。该时间框架能够在保持历史数据有效信息的前提下,缩减物化单元,减小立方体存储代价。