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1、建立一個(gè)性能良好、高效獲取數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)整個(gè)零售行業(yè)具有重要意義。如何快速地能夠從海量信息中獲取支持決策的信息是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)實(shí)施過(guò)程中面臨的棘手問(wèn)題,也已成為商務(wù)智能領(lǐng)域共同關(guān)心的問(wèn)題。
本文基于零售行業(yè)的收銀條數(shù)據(jù),分析現(xiàn)有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì),對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì),并在此基礎(chǔ)上通過(guò)物化視圖和索引的研究,以提高零售行業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的查詢(xún)速度。論文主要工作如下:
第一,支持商務(wù)智能決策的多維數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)。從多維數(shù)據(jù)靈活分析
2、的角度出發(fā),分析現(xiàn)有系統(tǒng)設(shè)計(jì)的方法,并根據(jù)零售業(yè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)從維度設(shè)計(jì)和事實(shí)表設(shè)計(jì)等方面優(yōu)化設(shè)計(jì)一個(gè)多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。
第二,支持查詢(xún)優(yōu)化的物化視圖方法研究。分析比較現(xiàn)有的物化視圖選擇算法,從查詢(xún)頻率、存儲(chǔ)代價(jià)和維護(hù)代價(jià)三個(gè)方面綜合考慮,提出了Top-k物化視圖選擇算法。通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)證明了方法的有效性。該研究成果能夠有效提高零售行業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的查詢(xún)效率,并且減少了總的代價(jià)。
第三,提高查詢(xún)性能的索引算法研究。分析B
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