10.3969/j.issn.1674-9456.2013.08.030
基于时间维层次查询频率的数据仓库粒度模型
数据仓库中的事实数据一般以最小粒度存储.而大量的细粒度数据具有很大的随机性,很少直接进行分析和处理,往往被聚集到一定层次的粗粒度数据.另一方面若采用ROLAP存储数据,则大量的细粒度数据将会影响查询的效率.本文介绍了一种基于时间维层次查询频率的粒度调整模型,它能根据用户在时间维层次的查询频率实现对数据粒度的调整.
粒度模型、数据仓库、时间维
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TP3;F2
2013-09-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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