Verksamheter för multidimensionell analys och onlineanalys (OLAP) kräver sammanfattande information om flerdimensionella datamängder. Vanligast är aggregerade operationer längs en eller flera dimensioner av numeriska datavärden. Samtidig beräkning av flerdimensionella aggregat tillhandahålls av Data Cube-operatören, som används för att beräkna och lagra sammanfattande information om ett antal dimensioner. Detta beräknas endast delvis om antalet dimensioner är stort. För att kunna behandla dessa ansökningar krävs olika syn på data för att få insikt och effektivt beslutsstöd. Frågor kan antingen besvaras från en materialiserad kub i data kuben eller beräknas i farten. Det underliggande problemets flerdimensionellhet kan representeras både i relations- och flerdimensionella databaser, där det senare är bättre lämpat när frågeprestanda är kriterierna för bedömning. Relationella databaser är skalbara i storlek för OLAP och multidimensionell analys och ansträngningar görs för att göra deras prestanda godtagbara. Å andra sidan har flerdimensionella databaser visat sig ge goda resultat för sådana frågor, även om de inte är särskilt skalbara. I denna artikel behandlar vi (1) skalbarhet i flerdimensionella system för OLAP och multidimensionell analys och (2) integrering av data mining med OLAP ramverket. Vi beskriver vårt system PARSIMONY, parallell och skalbar infrastruktur för multidimensionell onlineanalys, som används för både OLAP och datautvinning. Datamängdernas gleshet hanteras genom att använda bitar för att lagra data antingen som ett tätt block med hjälp av multidimensionella matriser eller som gles representation med hjälp av en lite kodad gles struktur. Chunks ger en flerdimensionell indexstruktur för effektiva dimensionsorienterade data åtkomster i stort sett samma som multidimensionella matriser gör. Verksamheter inom bitar och mellan bitar är en kombination av relationella och flerdimensionella operationer beroende på om biten är gles eller tät. Vidare utvecklar vi parallella algoritmer för datautvinning på den multidimensionella kubstrukturen för attributorienterade föreningsregler och beslutsträdsbaserad klassificering. Dessa utnyttjar den dataorganisation som tillhandahålls av den flerdimensionella datamodellen. Prestandaresultat för datauppsättningar med hög dimension på en distribuerad minnesparallell maskin (IBM SP-2) visar god hastighet och skalbarhet. Akademisk press
Goil och Choudhary REF tar upp skalbarhet i flerdimensionella system för OLAP och multidimensionell analys och beskriver Parsimony-systemet som tillhandahåller en parallell och skalbar infrastruktur för multidimensionell analysbehandling online, som används för både OLAP och datautvinning.
PARSIMONY: An infrastructure for parallel multidimensional analysis and data mining
{'venue': 'Journal of Parallel and Distributed Computing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}