检索结果-南通市图书馆

Journal of Computer and Communications 2023年第6期11卷 43-72页

作者： mickaël martin nevot Sébastien Nedjar lotfi lakhal laboratoire d’Informatique et Système CRNS UMR 7020 Aix-Marseille Université Marseille France

Many approaches have been proposed to pre-compute data cubes in order to efficiently respond to OlAP queries in data warehouses. However, few have proposed solutions integrating all of the possible outcomes, and it is this idea that leads the integration of hierarchical dimensions into these responses. To meet this need, we propose, in this paper, a complete redefinition of the framework and the formal definition of traditional database analysis through the prism of hierarchical dimensions. After characterizing the hierarchical data cube lattice, we introduce the hierarchical data cube and its most concise reduced representation, the closed hierarchical data cube. It offers compact replication so as to optimize storage space by removing redundancies of strongly correlated data. Such data are typical of data warehouses, and in particular in video games, our field of study and experimentation, where hierarchical dimension attributes are widely represented.

关键词： ROlAP Cubing Data Warehouse Datacube Big Data Business Intelligence Hierarchical Cube Hierarchical Dimensions

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