在目前激烈的市場競爭中，企業(yè)要想在競爭中立于不敗之地，決策者必須要做出快速、及時、準(zhǔn)確的決策。這些決策的選擇不再僅依據(jù)決策者的主觀感覺和經(jīng)驗(yàn)，更主要來源于對企業(yè)過去業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分析，他們需要對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行不同角度的分析。根據(jù)對這些數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，預(yù)測未來的商業(yè)趨勢。若要有效、高效的分析歷史數(shù)據(jù)，就必須對其進(jìn)行合理的組織與存儲。 本文討論了數(shù)據(jù)在磁盤中的存儲以及組織結(jié)構(gòu)，同時，為了提高查詢分析的效率，還要為數(shù)據(jù)文件建立多種索引；要對多維數(shù)據(jù)倉庫中的多維數(shù)據(jù)進(jìn)行粒度的劃分；對數(shù)據(jù)進(jìn)行分割；對休眠數(shù)據(jù)進(jìn)行處理等。粒度是數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)單位的細(xì)化或綜合程度的級別，越詳細(xì)的數(shù)據(jù)粒度越小。粒度越大，查詢效率越高，占用的存儲空間少，但能完成的查詢也就越少。數(shù)據(jù)分割是對數(shù)據(jù)倉庫中的細(xì)節(jié)數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，通常的分割標(biāo)準(zhǔn)有：按時間分割、按地理位置分割等。數(shù)據(jù)量的大小是決定分割的主要因素。休眠數(shù)據(jù)管理是指對以后不用的數(shù)據(jù)從要進(jìn)行查詢分析的數(shù)據(jù)倉庫中剔除。這樣可以在查詢時減少掃描的次數(shù)從而提高效率。 這里介紹了兩種方法可以存儲多維數(shù)據(jù)，一種是以二維關(guān)系表的形式存儲，一種是以多維數(shù)組的形式存儲，分別對應(yīng)ROLAP與MOLAP。關(guān)系表存儲法也就是用維表和事實(shí)表存儲多維數(shù)據(jù)。用維表記錄多維數(shù)據(jù)中的維度，用事實(shí)表記錄多維數(shù)據(jù)立方體各個維度的交點(diǎn)的度量值。由于在查詢時要進(jìn)行多個表之間的連接，因而響應(yīng)時間比較長，但對于有大量空白數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫來說，可以節(jié)約很多存儲空間。多維數(shù)組存儲法是直接處理存放在多維數(shù)組中的數(shù)據(jù)，這種數(shù)據(jù)已經(jīng)反映了各種數(shù)據(jù)的組合，并且每個單元都可以直接訪問，一般而言，查詢速度比較快而且穩(wěn)定。但在矩陣稀疏的情況下，會存在大量的數(shù)據(jù)空白點(diǎn)，從而造成大量的空間浪費(fèi)。針對MOLAP中出現(xiàn)的空間浪費(fèi)問題，我們要對其進(jìn)行壓縮存儲�？梢酝ㄟ^增加一個冗余的標(biāo)志位的方法記錄某種組合是否有實(shí)際可用的數(shù)據(jù)，在存儲時只存儲有數(shù)據(jù)的點(diǎn)，剔除空白點(diǎn)，達(dá)到壓縮存儲多維稀疏矩陣的目的。
【學(xué)位單位】：武漢理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2006
【中圖分類】：TP333
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 OLTP到OLAP
    1.2 課題研究的目的和意義
    1.3 和本課題有關(guān)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 研究的目標(biāo)及內(nèi)容
第2章 物理存儲結(jié)構(gòu)
    2.1 數(shù)據(jù)庫的存儲設(shè)備
        2.1.1 磁盤存儲器
        2.1.2 磁盤容錯技術(shù)
    2.2 文件和文件記錄
    2.3 無序文件
    2.4 有序文件
    2.5 Hash文件
        2.5.1 簡單Hash方法
        2.5.2 動態(tài)Hash方法
    2.6 索引文件
        2.6.1 主索引
        2.6.2 聚集索引
        2.6.3 輔助索引
        2.6.4 多級索引
    2.7 樹索引結(jié)構(gòu)
        2.7.1 B樹索引結(jié)構(gòu)
        2.7.2 B+樹索引結(jié)構(gòu)
    2.8 多維索引
        2.8.1 網(wǎng)格文件
        2.8.2 位圖索引
第3章 多維數(shù)據(jù)的組織與管理
    3.1 數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)
    3.2 粒度和分割
        3.2.1 粒度的確定
        3.2.2 一個粒度劃分的實(shí)例
        3.2.3 數(shù)據(jù)分割
    3.3 數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)的管理
        3.3.1 休眠數(shù)據(jù)的管理
        3.3.2 臟數(shù)據(jù)的出現(xiàn)和管理
第4章 多維數(shù)據(jù)的建模與分析
    4.1 概念模型
    4.2 邏輯模型設(shè)計(jì)
        4.2.1 分析主題域
        4.2.2 粒度層次的劃分
        4.2.3 確定數(shù)據(jù)分割的策略
        4.2.4 關(guān)系模式定義
        4.2.5 定義記錄系統(tǒng)
    4.3 物理模型設(shè)計(jì)
        4.3.1 確定數(shù)據(jù)的存儲結(jié)構(gòu)
        4.3.2 確定索引策略
        4.3.3 確定數(shù)據(jù)的存放位置
        4.3.4 確定存儲分配
第5章 多維數(shù)據(jù)存儲的實(shí)現(xiàn)
    5.1 多維OLAP和關(guān)系OLAP
        5.1.1 數(shù)據(jù)存儲
        5.1.2 MOLAP和ROLAP的比較
    5.2 用事實(shí)表與維度表存儲多維數(shù)據(jù)
        5.2.1 星型模式
        5.2.2 雪花型結(jié)構(gòu)
        5.2.3 層次信息和分類信息的位置
        5.2.4 非分析數(shù)據(jù)的分離
        5.2.5 建立索引
    5.3 用多維數(shù)據(jù)庫存儲多維數(shù)據(jù)
        5.3.1 采用增加冗余位法壓縮多維數(shù)據(jù)的存儲
        5.3.2 壓縮存儲后的性能分析
    5.4 存儲的優(yōu)化
        5.4.1 設(shè)立正確的塊大小
        5.4.2 設(shè)置合理的塊使用參數(shù)
    5.5 一些提高性能的技術(shù)
        5.5.1 數(shù)據(jù)分區(qū)
        5.5.2 并行查詢
        5.5.3 匯總級別
        5.5.4 初始化參數(shù)
第6章 總結(jié)
參考文獻(xiàn)
致謝
發(fā)表論文

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2836894