基于集合運算的數據立方體結構

摘要：提出一種新的數據立方體結構，通過索引和集合的交并運算來獲得查詢結果，特別是在進行區域查詢時，避免了將區域分解為點后再依次進行點查詢的方式，從而在保持較少的磁盤空間和較好的點查詢響應速度的情況下，改善區域查詢的性能；同時給出其生成和查詢算法，并使用合成數據和實際數據進行了實驗驗證。

關鍵詞:數據倉庫； 數據立方體； 聯機分析處理； 區域查詢; 集合運算

中圖分類號：TP311文獻標志碼：A

文章編號：1001-3695(2007)11-0225-03

0引言

Date cube[1]是OLAP一個非常重要的操作符。雖然數據立方體預計算并保存查詢結果，能夠提高查詢響應速度，但也存在著很大的問題：占用巨大的磁盤空間、維護工作量大且不能很好地適用于高維的情況。到目前為止，研究者們提出了四類解決方法：a)部分視圖型數據立方體。在給定的存儲空間約束或維護時間約束下，有選擇地實例化數據立方體中的部分視圖，但查詢響應時間比數據立方體長。b)近似計算型數據立方體。利用柱狀圖和小波變換技術壓縮數據立方體，但得到的查詢結果是近似的。c)元組共享型數據立方體。例如condensed cube[2]、quotient cube[3]、封閉立方體[4]、FreeCube[5]，利用元組共享原理只實例化數據立方體視圖中的某些元組，對稀疏型數據立方體有很高的壓縮比，但查詢響應時間仍較長。d)特殊存儲結構型數據立方體。采用R－tree或prefix tree結構來組織數據立方體中的元組，如cubetrees[6]和dwarf[7]，然而維數越大，其查詢性能越不好。在上述四類方法中，元組共享型數據立方體具有較好的綜合性能：精確的查詢結果；很高的數據壓縮比；較短的查詢響應時間。然而它們在進行區域查詢時，將區域分解為點，然后進行點查詢，使得一個區域查詢相當于大量的點查詢，也就導致了查詢效率較低。為此，本文提出一種部分視圖的數據立方體的概念，在保持與它們類似的空間性能和點查詢響應速度的情況下，提高區域查詢的速度。

在該立方體結構中進行查詢，其主要時間開銷來自于各維值基本元組索引集的交并運算。其中并運算只出現在區域查詢中。在其他的立方體存儲結構中，對于區域查詢，都是對區域查詢條件中的區域部分進行分解，查詢每個點的聚集值，然后再匯總。隨著區間的維數增加和查詢區間的增大，區域查詢響應時間也就必然迅速增加。在本文提出的立方體結構中的區域維上，先對各區間維值的基本元組索引集進行并運算，然后一次性地進行所有維集合的交運算。如果在某區域維的前一維上非all，那么對于該區域維的并運算也不需要，可以直接在前一維上找到這些區域維值相對應的序號，無論是并運算還是直接獲取這些元組序號，以及通過求補集的方法來求交集，都能夠明顯提高整個區域查詢的效率。這也就是該存儲結構所特有的地方。

4結束語

本文提出的立方體結構是一個部分數據立方體，它大大壓縮了數據立方體的體積，盡管只給出了部分視圖，但因為采用索引方式，可以較快地讀取數據；同時因為運用集合交并補運算，使得區域查詢有較好的查詢響應時間。筆者今后的主要工作是進一步優化該結構和算法，考慮如何在空間壓縮率和查詢性能上取得更好的平衡。例如在實例化視圖時，適當增加經常用到的非相鄰維的方體，改進求交算法，在索引的情況下進行求交運算等，使得在能夠接受的空間壓縮條件下進一步提高查詢響應速度。

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