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文档简介

数据立方体计算概念1、理解数据立方体计算概念

2、掌握数据立方体的计算概念1.数据立方体---基本概念

2.常用的数据立方体数据立方体可以被看成是一个方体的格，每个方体用一个group-by表示最底层的方体ABC是基本方体，包含所有3个维最顶端的方体（顶点）只包含一个单元的值，泛化程度最高上卷和下钻操作与数据立方体的对应数据立方体---基本概念(1)BA()CABACBCABC基本方体的单元是基本单元，非基本方体的单元是聚集单元聚集单元在一个或多个维聚集，每个聚集维用"*"表示E.g.(city,*,year,measure)m维方体：(a1,a2,...,an)中有m个不是"*"祖先和子孙单元i-D单元a=(a1,a2,...,an,measuresa)是j-D单元b=(b1,b2,...,bn,

measureb)的祖先，当且仅当(1)i<j，并且(2)对于1≤m≤n，只要am≠"*"就有am=bm数据立方体---基本概念(2)为了确保快速的联机分析，有时希望预计算整个立方体（所有方体的所有单元）n维数据立方体包含2n个方体如果考虑概念分层部分物化是存储空间和响应时间的折中方案事实上，很多高维方体都是稀疏的（包含很多度量值为0的单元）冰山立方体(1)对于稀疏的数据立方体，我们往往通过指定一个最小支持度阈值（也称冰山条件），来进行部分物化，这种部分物化的方体称之为冰山方体。比如：COMPUTECUBESales_IcebergASSELECTmonth,city,cust_grp,COUNT(*)FROMSales_InfoCUBEBYmonth,city,cust_grpHAVINGCOUNT(*)>=min_sup冰山立方体(2)冰山方体的计算通过冰山条件（例：HAVINGCOUNT(*)>=min_sup）来减轻计算数据立方体中不重要的聚集单元的负担，然而仍有大量不感兴趣的单元需要计算比如：最小支持度为10，假定100维的数据立方体有两个基本方体：{(a1,a2,a3,…,a100):10,(a1,a2,b3,…,b100):10}，假设冰山条件为最小支持度10则需计算和存储的单元仍是海量：2101-6个如：(a1,a2,a3,…,a99,*):10,(a1,*,a3,…,a100):10闭立方体(1)闭单元一个单元c是闭单元，如果单元c不存在一个跟c有着相同度量值的后代d例如：上述例子中，任何一个(a1,a2,a3,*,*,…,*):10,都和他的后代有相同度量值闭立方体：一个仅有闭单元组成的数据立方体例如：闭立方体(2)(a1,a2,*,*,…,*):20(a1,a2,a3,…,a100):10(a1,a2,b3,…,b100):10部分物化的另外一种策略：仅预计算涉及少数维的方体（比如3到5维），这些立方体形成对应数据立方体的外壳利用外壳对其他的维组合查询进行快速计算仍将导致大量

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