Journal of KIISE:Databases (한국정보과학회논문지:데이타베이스)

Korean Institute of Information Scientists and Engineers (한국정보과학회)
권호 표지

Fine Granule View Materialization in Data Cubes

데이타 큐브에서 세분화된 뷰 실체화 기법

  • 김민정 (LG기술원) ;
  • 정연동 (한국과학기술원 전자전산학과 연구) ;
  • 박웅제 ((주)다우데이타시스템연구소) ;
  • 김명호 (한국과학기술원 전자전산학과)
  • Published : 2001.12.01
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

Precomputation and materialization of parts. commonly called views of a data cube is a common technique in data warehouses The view is defined as the result of a query which is defined through aggregate functions In this paper we introduce the concept of fine granule view. The fine granule view is the result of a query defined through aggregate functions and the range on each dimension, where the subdivision of each dimension is based on queries access patterns. For the representation and selection of fine granule views to materialize, we define the ANO-OR cube graph and AND-OR minimum cost graph. With these structures, we propose a fine granule view materialization method. And through experiments, we evaluate the performance of the proposed method.

일반적으로 뷰라고 불리는 데이타 큐브의 일부를 실체화하여 저장하는 방법은 데이타 웨어하우스에서 많이 사용되는 기술이다. 유는 집계 함수로 정의되는 질의의 결과이다. 본 논문에서는 세분화된 뷰의 개념을 소개한다. 세분화된 뷰란 각 타원별로 정해진 구간에서의 집계 함수 결과이다. 이때 각 차원 별로 나누는 구간은 질의의 접근 형태를 기준으로 설정된다. 세분화된 뷰의 표현 및 선택을 위하여 AND-OR 큐브 그래프와 4ND-OR 최소 비용 그래프를 정의한다. 그리고, 이 구조체들을 이용하여 세분 화된 뷰 실체화 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 평가한다.

Keywords

References

  1. V. Harinarayan, A. Rajaraman, and J. C. Ullman. Implementing data cubes efficiently. In Proceedings of ACM SIGMOD, pages 205-227, 1996 https://doi.org/10.1145/233269.233333
  2. H. Karloff, M. MihaiL On the Complexity of the View-Selection Problem. In Proceedings of ACM PODS. 1999 https://doi.org/10.1145/303976.303993
  3. A. Y. Levy, A. Rajaraman. A. O. Mendelzon, Y. Sagiv, D. Srivastava. Answering queries using views. In Proceedings of ACM PODS, 1995 https://doi.org/10.1145/212433.220198
  4. K. A. Hoss, D. Srivastava. Fast Computation of Sparse Datacubes. In Proceddings of the 23rd Inter-national VLDB Conference, pages 116-125, 1997
  5. D. Srivastava, S. Dar, H. V. Jagadish and A. Y. Levy. Answering Queries with Aggregation Using Views. In Proceddings of the 22rd International VLDB Conference, pages 116--125, 1996
  6. A. Shukla, P. M. Dcshpande, J. F. Naughton and K. Ramasarny. Storage Estimation for Multidimensional Aggregates in the Presence of Hierarchies. In Proceeding of the 22nd Int. VLDB Conference, pages 522-531, 1996
  7. A. Shukla, P. M. Deshpande and J. F. Naughton. Materialized View Selection for Multidimensional Datasets. In Proceeding of the 22nd International VLDB Conference, pages 522-531, 1996
  8. H. Gupta, V. Harinarayan, A. Rajaranan, and J. C. Ullman. Index Selection for OLAP, In proceedings of ICDE, 1997 https://doi.org/10.1109/ICDE.1997.581755
  9. M. J. Kim. Fine Granule View Materialization in Dimension Hierarchy-based Data Cube, MS Thesis, KAIST, 2000
  10. H. Gupta, Selection of Views to Materialize in a Data Warehouse, In proceedings of ICDT, pages 98-112, 1997