數(shù)據(jù)倉庫中位圖索引技術的研究.pdf

1、數(shù)據(jù)倉庫技術是數(shù)據(jù)庫技術的一個研究方向，能夠有效的管理傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生的歷史數(shù)據(jù)，并向各種決策支持應用如聯(lián)機分析處理、數(shù)據(jù)挖掘等提供有力的數(shù)據(jù)支持，適應了企業(yè)用戶對數(shù)據(jù)深層次處理的需求。數(shù)據(jù)倉庫是一個環(huán)境，而不是一件產(chǎn)品，提供用戶用于決策支持的當前和歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在傳統(tǒng)的操作型數(shù)據(jù)庫中很難或不能得到。數(shù)據(jù)倉庫技術是為了有效的把操作型數(shù)據(jù)集成到統(tǒng)一的環(huán)境中以提供決策型數(shù)據(jù)訪問的各種技術和模塊的總稱。所做的一切都是為了讓用戶更快、更方便的

2、查詢所需要的信息，提供決策支持。數(shù)據(jù)倉庫及其相關技術十年來成為研究和應用的熱點。 為提供有效的數(shù)據(jù)訪問，大部分數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)支持索引結(jié)構(gòu)。目前數(shù)據(jù)倉庫中常用的索引結(jié)構(gòu)主要有三種，B-樹索引、R-樹索引和位圖索引。與B-樹索引比較起來，位圖索引只需要更少的存儲空間，而且與B-樹索引相比，位圖索引將比較、連接和聚集都變成了位邏輯運算，大大減少了運行時間，從而得到性能上的極大的提升。 但是很多屬性維是分層次的，如時間維屬性，分年

3、、月和日三個層次?，F(xiàn)存的位圖索引往往是建立在某個單一層次上的，沒有充分考慮維屬性具有層次性這種語義特性，每次只能查詢某一層次的記錄，既浪費時間也很不方便；沒有充分利用維層次特性對事實數(shù)據(jù)進行快速的分組聚集計算；也沒有充分利用維層次編碼前綴，來進一步提高分組聚集的操作效率。 本文考慮充分利用維屬性具有層次性這個特性對維成員進行編碼，生成各個成員的維層次編碼，用來代替維表中的原關鍵字，實現(xiàn)維關鍵字的壓縮；通過這種比維表外關鍵字小得多