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Incremental Maintenance of quotient cube Based on Galois Lattice

Journal of Computer Science & Technology 2004年第3期19卷 302-308页

作者： Cui-PingLi Kum-HoeTung ShanWang InstituteofComputingTechnology TheChineseAcademyofSciencesBeijing100080P.R.China SchoolofComputing NationalUniversityofSingaporeSingapore117543 InformationSchool RenminUniversityofChinaBeijing100872P.R.China

Data cube computation is a well-known expensive operation and has been studied extensively. It is often not feasible to compute a complete data cube due to the huge storage requirement. Recently proposed quotient cube addressed this fundamental issue through a partitioning method that groups cube cells into equivalent partitions. The effectiveness and efficiency of the quotient cube for cube compression and computation have been proved. However, as changes are made to the data sources, to maintain such a quotient cube is non-trivial since the equivalent classes in it must be split or merged. In this paper, incremental algorithms are designed to update existing quotient cube efficiently based on Galois lattice. Performance study shows that these algorithms are efficient and scalable for large databases.

关键词： Galois lattice quotient cube incremental maintenance

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quotient cube技术研究

Quotient Cube技术研究

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作者：王新宝山东大学

学位级别：硕士

数据仓库和OLAP工具基于多维数据模型,数据立方体是多维数据模型的核心。为提高联机分析处理系统的查询性能,通常需要预计算并物化数据立方体,然而完全地预计算所有方体必将导致数据立方体体积的爆炸。因此,降低磁盘空间成本和提高查询... 详细信息

数据仓库和OLAP工具基于多维数据模型,数据立方体是多维数据模型的核心。为提高联机分析处理系统的查询性能,通常需要预计算并物化数据立方体,然而完全地预计算所有方体必将导致数据立方体体积的爆炸。因此,降低磁盘空间成本和提高查询性能成为数据立方体研究两个重要的目标。为解决这些问题,需要探索有效的数据立方体组织方法。 quotient cube是数据立方体的一种概括性的结构,它可以保持数据立方体的语义。quotient cube首先将一个立方格划分成互不相交的类,然后使用这些类来表达立方格。一个类包含一个或者多个数据方体,这些数据方体从同一基表元组集合进行聚集计算而来。对于任意一个类来说,quotient cube仅仅存储类的上下界,而该类包含的其它单元格可由类的边界推导出来。quotient cube极大地降低了磁盘空间成本。近来人们设计出了封闭立方体,它只存储等价类的上界从而具有更高的压缩率。但是,封闭立方体针对的都是具有反单调性的冰山条件,满足这种条件的类在立方体格上是相互聚集在一起的,一个类的下界可以通过其它某些类的上界来界定。如果冰山条件不具有反单调性,等价类分散在立方体格的不同位置,就仍然需要使用quotient cube来同时存储等价类的上界和下界以确定该等价类的边界。本文给出了一种直接计算冰山quotient cube的新方法,尤其是针对不具有反单调性的冰山条件。文中首先设计了存储结构IQ-Tree,然后介绍了通过计算聚集函数范围进行裁剪的方法,继而给出了我们的冰山quotient cube计算方法IQ-Cubing。最后,通过将IQ-Cubing与先前的方法进行的实验比较可以看出,IQ-Cubing在性能方面具有较大优势。

关键词： OLAP 数据立方体 quotient cube 非反单调性裁剪

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Efficient Incremental Maintenance for Distributive and Non-Distributive Aggregate Functions

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Journal of Computer Science & Technology 2006年第1期21卷 52-65页

作者：李翠平王珊 Information School Renmin University of China Beijing 100872 P.R. China

Data cube pre-computation is an important concept for supporting OLAP （Online Analytical Processing） and has been studied extensively. It is often not feasible to compute a complete data cube due to the huge storage requirement. Recently proposed quotient cube addressed this issue through a partitioning method that groups cube cells into equivalence partitions. Such an approach not only is useful for distributive aggregate functions such as SUM but also can be applied to the maintenance of holistic aggregate functions like MEDIAN which will require the storage of a set of tuples for each equivalence class. Unfortunately, as changes are made to the data sources, maintaining the quotient cube is non-trivial since the partitioning of the cube cells must also be updated. In this paper, the authors design incremental algorithms to update a quotient cube efficiently for both SUM and MEDIAN aggregate functions. For the aggregate function SUM, concepts are borrowed from the principle of Galois Lattice to develop CPU-efficient algorithms to update a quotient cube. For the aggregate function MEDIAN, the concept of a pseudo class is introduced to further reduce the size of the quotient cube, Coupled with a novel sliding window technique, an efficient algorithm is developed for maintaining a MEDIAN quotient cube that takes up reasonably small storage space. Performance study shows that the proposed algorithms are efficient and scalable over large databases.

关键词： quotient cube incremental maintenance OLAP

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