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dc.contributor.author김남희-
dc.creator김남희-
dc.date.accessioned2016-08-26T12:08:33Z-
dc.date.available2016-08-26T12:08:33Z-
dc.date.issued2002-
dc.identifier.otherOAK-000000070795-
dc.identifier.urihttps://dspace.ewha.ac.kr/handle/2015.oak/189649-
dc.identifier.urihttp://dcollection.ewha.ac.kr/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000070795-
dc.description.abstractOLAP(On-Line Analytical Processing)시스템은 데이터의 저장형태에 따라서 ROLAP, MOLAP과 HOLAP등으로 분류가 된다[1,2,4]. ROLAP(relational OLAP)은 데이터가 기존의 관계형 데이터베이스(Relational database)의 저장 형태인 테이블로 저장되어 있는 시스템이다. MOLAP(Multidimensional OLAP)은 ROLAP과 달리 다차원 배열(큐브)에 데이터를 저장한다[1,2,4,5]. ROLAP은 차원정보를 중복하여 저장하게 되므로 데이터의 밀집도가 높을수록 저장공간의 낭비가 심하게 된다. 또한 데이터접근 시 위치정보로 데이터에 직접 접근하는 MOLAP 과 달리 데이터를 검색하여 접근하기 때문에 연산의 속도가 MOLAP보다 느리다[1,2,4,5,6]. MOLAP은 배열에 저장하기 때문에 분석한 데이터와 사전 연산 결과를 데이터의 위치정보를 써서 신속하게 접근 할 수 있다. 그러나 MOLAP 시스템들이 배열을 사용하기는 하지만 대부분의 비즈니스 데이터는 희박하기 때문에 큐브를 압축하여 저장하게 된다. 이럴 경우에는 저장공간의 낭비는 줄일 수 있지만 데이터가 위치 정보를 유지하게 하기 위해 다차원 인덱스가 다시 필요하게 된다[1,2,4,5,6,9]. ROLAP 큐브를 저장하고 신속하게 액세스하기위한 인덱스에 관해서는 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 MOLAP은 위치정보를 가지고 데이터에 매우 신속하게 접근할 수 있으므로 인덱스 구조가 필요하지 않을 것으로 인식되어 왔기 때문에 MOLAP 시스템에 적합한 인덱스에 관한 연구는 전무한 상태이다. 본 연구에서는 MOLAP 큐브를 청크단위로 나눠서 데이터를 저장할 경우와 데이터가 기존의 OLTP(On-Line Transaction Processing)의 데이터와는 달리 데이터의 추가와 삭제가 거의 일어나지 않는 데이터에 대한 유용한 큐브 인덱싱 기법을 소개하고자 한다.;OLAP systems are classified as ROLAP, MOLAP and HOLAP by the form of storing data. In a ROLAP (relational OLAP) system, data is stored in the table. It is the same way as in a RDB system. Unlike a ROLAP system, the data of the MOLAP system is stored in the multidimensional array. The denser data is, the higher the rate of wasting storage becomes in a ROLAP system because each datum must have its dimensional information. In order to access the data, in a ROLAP system it is necessary to search the fact table. The speed of operation in a ROLAP system is much slower than in a MOLAP system, because a MOLAP system uses the method to access the data directly using the positional information. MOLAP stores data in the multidimensional array. Because of the characteristic of MOLAP, it is possible to access rapidly the analyzed data and the pre-calculated data with the positional information. MOLAP system uses an array but a data cube is compressed because most of business data is sparse. In this case, it is possible to reduce the storage of data but it is necessary to make multidimensional index in order to maintain the positional information. There are various results of research concerned of the index to access rapidly the ROLAP data. But owing to the abovementioned characteristic of MOLAP, it is thought that MOLAP doesn’t have to maintain the special index. So there is few research about the suitable indexing technique for a MOLAP system. In this thesis, we introduce the indexing technique that is suitable for the static data stored as the chunk.-
dc.description.tableofcontents논문개요 = vi I. 서론 = 1 1.1 연구 배경 및 목적 = 1 1.2 연구 내용 = 3 II. 기존의 OLAP 인덱스 구조 = 5 2.1 기존의 인덱스 구조 = 5 2.1.1 B-tree 인덱스 구조 및 특성 = 5 2.1.2 Bitmap 인덱스의 구조 및 특성 = 6 2.1.3 Encoded Bitmap 인덱스의 구조 및 특성 = 8 2.1.4 Projection 인덱스의 구조 및 특성 = 9 2.2 기존의 다차원 인덱스 구조 = 10 III. MOLAP 큐브를 위한 인덱스 구조 1 = 13 3.1 Z-ordering = 13 3.2 청크 기반 MOLAP 데이터에 대한 인덱스 구조 = 18 3.3 MOLAP 큐브 인덱스의 성능 비교 및 평가 = 19 IV. MOLAP 큐브를 위한 인덱스 구조 2 = 25 4.1 MOLAP 큐브 인덱스의 압축 = 25 4.2 개선한 MOLAP 큐브 인덱스 구조 = 30 4.3 쿼리 수행 = 37 4.4 개선한 MOLAP 큐브 인덱스의 성능 비교 및 분석 = 38 V. 결론 및 향후 과제 = 45 참고문헌 = 47 Abstract = 50-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent744476 bytes-
dc.languagekor-
dc.publisher이화여자대학교 과학기술대학원-
dc.title청크 기반 MOLAP 큐브를 위한 인덱스 구조-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.format.pagevii, 52 p.-
dc.identifier.thesisdegreeMaster-
dc.identifier.major과학기술대학원 컴퓨터학과-
dc.date.awarded2002. 2-
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일반대학원 > 컴퓨터공학과 > Theses_Master
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