ISCTE – ESCOLA DE GESTÃO - Universidade Técnica de Lisboa

More documents

Recommendations

Info

Abstract OLAP technology allows a user to extract and visualize information from a data set in an easy and intuitive way, from different perspectives. Usually, this technology is used in decision support system for report production on budgeting, previews, finantial issues and similar goals. The ability to see data from different perspectives is due to the fact that OLAP operations use a multidimensional model to build an ―image‖ of data, known as cube. The generation of cubes requires numerous multidimensional aggregates to be computed, which is a task with high needs of time and space. These high requisites motivated the development of various algorithms, like Multi-Way algorithm. This algorithm was one of the few developed for MOLAP systems and shows good performances when compared with algorithms that follow other approaches. The goal of this thesis is to study that algorithm and develop optimizations that would allow it to solve situations it is not able to hand as it was conceived, due to lack of memory. Key words: business intelligence, OLAP, multidimensional model, aggregation 3
Índice Lista de figuras .............................................................................................................................................. 6 Lista de tabelas ............................................................................................................................................. 8 Lista de abreviaturas ..................................................................................................................................... 9 1 Introdução ........................................................................................................................................... 10 1.1 Motivação .................................................................................................................................... 11 1.2 Objectivo da tese ........................................................................................................................ 11 1.3 Estrutura da tese ......................................................................................................................... 11 2 Trabalhos prévios sobre geração de hipercubos ................................................................................ 13 2.1 Modelo de dados multidimensional ............................................................................................. 13 2.2 O operador DATA CUBE ............................................................................................................ 18 2.3 Selecção de agregados para pré-computação ........................................................................... 21 2.4 Computação de agregados multidimensionais ........................................................................... 22 2.4.1 Algoritmos baseados em ordenação e dispersão (sorting e hashing) ................................ 23 2.4.2 Algoritmos baseados em partição ....................................................................................... 27 2.4.3 Algoritmos baseados em arrays .......................................................................................... 29 2.5 Variantes ao problema tradicional............................................................................................... 42 2.5.1 Computação da base para o topo (bottom-up computation) .............................................. 42 2.5.2 H-cubing .............................................................................................................................. 43 2.5.3 Star-Cubing ......................................................................................................................... 44 3 Trabalho realizado .............................................................................................................................. 46 3.1 Motivação .................................................................................................................................... 46 3.2 Arquitectura ................................................................................................................................. 47 3.3 Optimização de ―sub-treeing‖ ...................................................................................................... 48 3.4 Optimização de ―sub-chunking‖ .................................................................................................. 50 4 Estudo do algoritmo Multi-Way ........................................................................................................... 52 4.1 Dados de teste ............................................................................................................................ 52 4.2 Estudo do efeito da variação na densidade dos dados .............................................................. 53 4.3 Estudo do efeito da variação do volume de dados ..................................................................... 55 4
Page 1 and 2: Algoritmos para a Geração de Hipe
Page 3: Resumo A tecnologia OLAP permite a
Page 7 and 8: Lista de figuras Figura 1 - Represe
Page 9 and 10: Lista de tabelas Tabela 1 - Volume
Page 11 and 12: 1 Introdução Ao longo das última
Page 13 and 14: Multi-Way; a secção 4 apresenta o
Page 15 and 16: exemplo anterior, a tabela de dimen
Page 17 and 18: Dado um conjunto de dimensões, é
Page 19 and 20: que faria com que cada ponto (x, y)
Page 21 and 22: Tabela 7 - Cross table para as vend
Page 23: Figura 5 - Malha de combinações p
Page 26 and 27: Por exemplo, no nível 2 da malha t
Page 28 and 29: neste caso, o critério consiste em
Page 30 and 31: de malha de procura proposto pelo a
Page 32 and 33: tenha sido percorrido. Se o array e
Page 35 and 36: Diferentes ordenações de dimensõ
Page 37 and 38: enquanto a célula com o endereço
Page 40 and 41: Figura 20 - MNST para o cubo C [Tam
Page 42 and 43: adicionado ao chunk 12 segundo D0,
Page 44 and 45: Os resultados mostram que o algorit
Page 46 and 47: Como as dimensões partilhadas pode
Page 48 and 49: Multi-Way. Além do algoritmo propo
Page 50 and 51: facilmente seleccionados para cálc
Page 52 and 53: acarreta forçosamente uma carga a
Page 54 and 55:
Tabela 10 - Plano de testes Teste N
Page 56 and 57:
Uma vez que as restantes implementa
Page 58 and 59:
em relação ao original mas uma de
Page 60 and 61:
As figuras 35 e 36 mostram o efeito
Page 62 and 63:
Por fim, o gráfico da figura 38 mo
Page 64 and 65:
5 Balanço final O objectivo do pre
Page 66:
[Zhao1997] Zhao, Yihong; Prasad M.
show all

ISCTE – ESCOLA DE GESTÃO - Universidade Técnica de Lisboa

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?