基于闪存的浓缩数据立方存储研究

发布时间：2020-03-24 19:08

【摘要】：OLAP的快速多维响应查询需要预先进行数据立方的计算并将结果保存。由于数据立方的巨大尺寸,使其响应查询变慢。在内存实化数据立方,通过避免了大量的I/O操作来缩短查询响应时间,但是数据立方的尺寸一般来说是内存空间的几个数量级。浓缩数据立方将同一群基本单元组聚集的立方元组浓缩成一组,虽然有效地减小了数据立方的尺寸,但是由于内存空间的限制,仍不能满足较大数据立方的内存实化要求。 SSD(固态硬盘)作为新型的二级存储设备,其空间和访问速度都能够得到很好的保证。本文根据SSD的特性,结合内存实化和固态硬盘的高性能,提出了内存-SSD的两级存储结构。内存实化较粗粒度的小方,SSD实化细粒度的元组,其中首先保证所有最细粒度的小方在SSD实化。对于小方粒度的内存实化方法,其中的重新计算的瓶颈问题,可以考虑将完整的立方保存在SSD。点查询时先响应内存实化的小方,如果没有需要查询的小方,然后在SSD上查询。范围查询直接在SSD上响应。两级存储结构,保证了快速响应点查询和准确处理范围查询。 SSD作为闪存的一种,必须考虑闪存的特性。闪存具有读写速度不对称性、不可重复写以及擦除次数有限等特点。如果将传统索引直接移植到SSD上,绝对无法充分利用SSD的容量及其高性能。所以针对SSD的I/O特性以及目前基于SSD的索引结构存在的问题,提出多级动态完美哈希索引结构,从而在保证高效率的查询响应。
【图文】：

BU-BST处理树

图 3-4 改变维顺序的处理树，，算法 SelectedBU-BST 只计算 cubo空间复杂度也降低了时间复杂度。表进行计算求解小方的方法。我们计算代价。示。图 3-5 超立方格
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TP333

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本文编号：2598733