Datalagret har informationshantering och omvandlar den till meningsfull förvaltningsinformation, från vilken mycket intressanta mönster kan upptäckas genom tillämpning av kunskapssökningsprocessen. Eftersom uppdateringen av Data Warehouse inte är alltför frekvent, är det möjligt att förbättra frågeprestandan vid lagring av data som hämtas av dem i en cache. De mest kraftfulla systemen har dock en liten kapacitet att lagra hela databasen i minnescache. Den caching bitar teknik är utformad för att hålla i cache frågeresultatet i form av bitar av värden, i stället för att lagra dem i stora tabeller. I detta dokument föreslår vi en ny teknik för caching flerdimensionella frågor baserade på föreningsregler. Med hjälp av denna teknik kommer att göra det möjligt för alla användare att dra nytta av fördelarna med datalagring på bästa sätt, och även att förbättra prestanda och även öka användningen av systemet samtidigt minska svarstiden. Tekniken byggs med hjälp av en arkitektur som består av ett datalager, en minnescache på servern och en på varje användares maskin, där föreningens regler och frågeresultat lagras. Dessa resultat hålls i form av bitar för att dra nytta av alla fördelar med uppdelningstekniken i bitar. Detta tillvägagångssätt har implementerats och testats över en riktig enorm data följt av att visa resultat och analyser. Data Warehouse, Data Mining, OLAP, Föreningsregler, Cache baserat på bitar I den moderna affärsmiljön, Business Intelligent System bör ge dataåtkomst för chefer, analysatorer och beslutsfattare. Business Intelligent System har blivit en viktig bidragsgivare för att markera en betydande konkurrensfördel för företagen. Den innehåller en Data Warehouse (DW) miljö [9], ett system för On Line Analytic Processing (OLAP), verktyg för Data Mining (DM) [2, 12, 14, 15, 17], etc. Många företag har antagit DWs från operativa databaser. DW i samband med analysverktyg OLAP är således en effektiv lösning för affärsunderrättelse. Dessa system bygger på det flerdimensionella paradigmet som, baserat på begreppen dimension, fakta, mätning och OLAP-operatörer, möjliggör en flerdimensionell analys av stora mängder data. Det finns två typer av DW: ROLAP där data representeras i en relationsdatabas och MOLAP där data representeras i flerdimensionella datakuber [1]. I detta arbete fokuserar vi på den andra. Den stora storleken på de flesta DWs leder till en betydande kostnad för frågor bearbetning och leder oss att hitta en cache effektiv teknik för att minska fördröjning i flerdimensionell bearbetning. DW lagrar information som samlas in från flera heterogena informationskällor för att svara på komplexa frågor och analysera information [5, 6, 8, 10, 16]. Den samlar in kopior av data från fjärrdatakällor och integrerar denna information i ett arkiv för rapportering och övervakning av strategiska beslut. Ett OLAP-system ger verktyg för att utforska och navigera genom datakuber för att extrahera värdefull information [6]. System eller tillämpningar av beslutsstöd kör både frågor i flerdimensionella data med hjälp av komplexa tekniker, och även använda DM tekniker för att extrahera värdefull information och användbar i den berörda applikationen domän. DM tekniker ger kraftfull utvinning och kunskap upptäckt såsom stadgar (ARs), klassificering, och segmentering, etc. En DM-algoritm är ett väldefinierat förfarande som tar indata och producerar utdata som mallar [1]. DM algoritmer gör det möjligt för användaren att hitta partiell information av stor betydelse från DW. OLAP kan dock inte förklara förhållanden som kan finnas i en DW. AR är en typ av DM tekniker för att hitta samband mellan data. I detta arbete presenterar vi en ny teknik för caching flerdimensionella frågor. Denna teknik är baserad på att extrahera nödvändig information baserad på AR, caching frågorna för att minska bearbetningstiden för dem. Dessutom föreslår vi en ny ersättningspolicy som heter MLAR, Multi-Layer caching baserat på AR. Den är baserad på en kombination av policyer för byte av cache, som redan föreslagits i litteraturen med ARs som leder till att förbättra ersättningsförfrågningar när cachen blir full. Resten av tidningen är organiserad enligt följande. I Avsnitt 2 beskriver vi sammanhanget och relaterade arbeten om caching. Avsnitt 3 innehåller en detaljerad förklaring av vår caching teknik genom att illustrera vår policy MLAR. I avsnitt 4 diskuteras resultatutvärderingen. Slutligen avslutar vi i avsnitt 5 och beskriver framtida arbeten. Detta avsnitt är uppdelat i två delar: i den första delen presenterar vi sammanhanget för vårt arbete. I den andra delen diskuteras de relaterade verken.
Moudani m.fl. REF föreslog att man skulle använda processen för kunskapssökning (datautvinning) för att hantera datalagerprestanda.
Enhancement of a Data Warehouse Performance using Association Rules Technique
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}