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계층구조를 허용하는 OLAP 큐브의 폭발성 분석

Title
계층구조를 허용하는 OLAP 큐브의 폭발성 분석
Authors
양혜영
Issue Date
2002
Department/Major
과학기술대학원 컴퓨터학과
Publisher
이화여자대학교 과학기술대학원
Degree
Master
Abstract
OLAP is a process and method that users easily and selectively extract and view from a different viewpoint of the data from the large data of data warehouse. To speed up multidimensional data analysis, database systems frequently pre-compute aggregates on some subsets of dimensions and their corresponding hierarchies. This improves query response time. However, this method causes data explosion. But the hierarchies of OLAP data reduce dimensions of fact table and reduce query runtime. And if dimensions had hierarchies we stored the data efficiently. So it is important that the research of the data explosion and the hierarchies of OLAP data. In this paper we describe the data explosion as hierarchies. We arrange the existing research of data explosions. But existing research is insufficiency of data explosion as hierarchies. So we make various test data sets that we want to know the size of all generated cubes and analysis the result of pre-computed cube size. And we implement the program that users can presuppose the cube size. The decision of what and how much to pre-computation is a difficult one. Presuppose of all generated cube size can reduce the data explosion. And it is possible that users can determine the level of pre-computation. So it is important that the research associate the data explosions as hierarchies.;OLAP(On-Line Analytical Processing)은 데이터 웨어하우스 내에 저장된 방대한 양의 데이터에 대해 사용자로 하여금 데이터를 다른 관점으로 쉽게, 또한 선택적으로 추출하고 바라볼 수 있게 해주는 프로세스와 방법을 말한다[1]. 이를 위한 한가지 방법은 분석결과의 일부분을 미리 계산하여 저장해 두는 것이다. 그러나 이 방법을 이용하는데 데이터에 따라 미리 계산해 두는 데이터의 양이 기존 데이터의 수 천 배가되는 데이터 폭발 현상이 발생하기도 한다[3]. 이러한 데이터의 폭발 현상은 데이터에 계층이 있을 경우 더 크게 발생할 수 있다. 그러나, OLAP 데이터에 계층 구조를 두면 사실 테이블의 차원 수를 줄일 수 있고, Roll up, Drill down과 같은 OLAP 연산을 하는 경우에 연산 시간을 줄일 수 있다[14]. 또한 이로 인해 데이터 공간을 효율적으로 사용할 수 있다는 장점이 있다. 그러므로 데이터의 폭발현상과 OLAP에서 사용되는 데이터의 계층 구조를 연관시킨 연구는 중요한 부분이다. 본 논문에서는 OLAP을 사용하는 사용자가 자신이 갖고 있는 계층이 있는 데이터를 사전 연산한 경우 증가되는 데이터의 양을 미리 예측 할 수 있도록 하는 연구에 대해 기술하였다. 이를 가능하도록 하기 위해 기존의 데이터 폭발 현상에 관한 연구를 정리하고, 기존 연구에서는 계층구조로 인해 생길 수 있는 데이터 폭발 현상에 대한 연구가 미흡하였다. 이러한 계층구조로 인해 생길 수 있는 폭발 현상에 대해 다양한 분석이 되어 있지 않기 때문에 다양한 경우를 가정해 계층이 있는 데이터의 사전 연산 결과를 분석했다. 그리고 사용자가 갖고 있는 계층이 있는 데이터를 사전연산 한 경우의 데이터의 폭발을 예측할 수 있는 프로그램을 구현하였다. 이러한 데이터의 폭발성을 예측하는 것은 사용자가 이 프로그램을 사용함으로 기존 OLAP 제품을 사용할 때 사용자가 가진 데이터를 사전 연산한 경우 막연하게 어느 정도 증가할 것인가를 예측하는 것이 아니라 데이터의 계층구조에 따라 사용자가 생각한 것과는 다르게 큰 폭발 현상을 나타내지 않을 수도 있고, 예상한 것과 같이 폭발현상이 크게 나타나는 것에 대한 분석을 미리 해 보는 것으로 사용자가 사용할 환경에 적절한 수준의 사전 연산의 레벨을 결정하는 것이 가능하도록 할 수 있다.
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일반대학원 > 컴퓨터공학과 > Theses_Master
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