OLAP中數(shù)據(jù)立方體的研究.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的發(fā)展和數(shù)據(jù)庫規(guī)模的日益擴(kuò)大，人們希望從已有的數(shù)據(jù)庫中提煉出有用的信息服務(wù)于決策。數(shù)據(jù)倉庫及其聯(lián)機(jī)分析處理技術(shù)為了適應(yīng)這種需要而逐步發(fā)展起來，是近年來商業(yè)數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域中的兩個重大的新技術(shù)。OLAP按照數(shù)據(jù)立方體模型組織數(shù)據(jù)，從而方便了查詢。OLAP查詢通常是針對非常大數(shù)據(jù)的復(fù)雜查詢，從原始數(shù)據(jù)上直接進(jìn)行分析查詢的性能是難以接受的，解決這個問題的辦法是在數(shù)據(jù)倉庫中存儲物化視圖來預(yù)先聚集數(shù)據(jù)，避免對原始數(shù)據(jù)的訪問，從而加速查詢

2、。 然而對于數(shù)據(jù)立方體的聚集計算問題，即數(shù)據(jù)立方體的物化視圖選擇問題，存在很多困難。對于如何選擇數(shù)據(jù)立方體進(jìn)行物化、選擇那些數(shù)據(jù)立方體進(jìn)行物化，都將是擺在面前的重要問題。目前學(xué)術(shù)界對數(shù)據(jù)立方體的物化選擇的研究剛剛起步，其中比較重要的兩種算法是貪心算法和遺傳算法。但是貪心算法一般只能夠得到局部最優(yōu)解，很難得到全局最優(yōu)解。而遺傳算法由于其過早收斂的特性，在得到全局最優(yōu)解方面的效果也不是很好。針對這種情況，本文提出了一種改進(jìn)的遺傳算法

3、，使用該算法進(jìn)行數(shù)據(jù)立方體的物化視圖選擇計算。 本論文主要研究數(shù)據(jù)立方體物化視圖的選擇，以數(shù)據(jù)立方體的部分物化為研究對象，提出用于構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫時數(shù)據(jù)立方體物化視圖選擇的算法，根據(jù)實(shí)際需要設(shè)計了一種搜索網(wǎng)格的代價模型，在此模型的基礎(chǔ)上，使用改進(jìn)的遺傳算法進(jìn)行研究。將貪心算法引入到遺傳算法的解碼中，對適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行改進(jìn)，既保持了種群的多樣性，又能夠提高查詢速度。并將此算法運(yùn)行的結(jié)果分別與貪心算法、傳統(tǒng)的遺傳算法進(jìn)行了比較，得出此算法