基于P2P技術的多維數(shù)據(jù)集存儲和查詢研究.pdf

1、聯(lián)機分析處理(Online Analytical Processing，OLAP)是建立在數(shù)據(jù)倉庫基礎上的一種支持多維分析的決策支持工具，也是用戶獲得決策支持的主要手段。隨著時間的推移和數(shù)據(jù)量的積累，傳統(tǒng)的OLAP技術架構有待進一步改進才能更好的滿足用戶的決策分析需求。在Peer-to-Peer技術不斷成熟的今天，利用多個OLAP網絡節(jié)點之間的多維數(shù)據(jù)集(Data Cube)進行協(xié)調合作來完成決策分析，不僅可以極大地提高OLAP查詢分析

2、的效率，而且可以均衡OLAP服務器的負載。在實際的應用運行中，如何去實現(xiàn)P2P環(huán)境下各個節(jié)點之間的協(xié)同合作成為了數(shù)據(jù)倉庫應用中的關鍵問題。
　　 本文根據(jù)上面提出的問題，建立了一種P2P網絡中OLAP節(jié)點的決策需求由多個其它OLAP節(jié)點共同提供服務的模型，打破原來由單一服務器服務的方式，提升了OLAP決策分析的效率，均衡了OLAP服務器的負載。該模型主要是通過以下三個方面的設計來實現(xiàn)：
　　 (1)在已有的多維數(shù)據(jù)集優(yōu)化

3、存儲策略的基礎上，根據(jù)P2P環(huán)境的特點，利用多維數(shù)據(jù)集的維層次鏈的特性，本文提出將多維數(shù)據(jù)集按照語義維層次鏈和擴展語義維層次鏈的CSMD-Tree(Compress Semantic Multi Dimension-Tree，語義壓縮多維數(shù)據(jù)樹)模式進行Data Cube存儲，能方便有效地實現(xiàn)P2P環(huán)境下不同節(jié)點之間的多維數(shù)據(jù)集的共享。
　　 (2)通過構建P2P環(huán)境下的OLAP網絡框架結構，靈活地實現(xiàn)OLAP節(jié)點的動態(tài)加入和退

4、出，并提出了一種按照擴展語義維層次鏈的多維數(shù)據(jù)集分布式查詢DQDC(Distributed Query Data Cube)分析算法。該算法實現(xiàn)了P2P網絡中語義級的多節(jié)點Data Cube數(shù)據(jù)共享，從而提高了P2P環(huán)境下的整體決策分析性能。
　　 (3)根據(jù)P2P網絡環(huán)境的結構特性以及OLAP節(jié)點對多維數(shù)據(jù)的分析需求，將OLAP網絡節(jié)點按照節(jié)點之間需求是否相同來進行興趣劃分。通過構建基于興趣的虛擬層次網的基礎上，提出了一種基于