Abstrakt. Resultatet av OLAP-frågor kan förbättras drastiskt om lagerdata väljs och indexeras på rätt sätt. Problemen med att välja ut och materialisera vyer och indexeringsdata har studerats i stor utsträckning i datalagringsmiljön. Å andra sidan kan datapartitionering också avsevärt öka prestandan av frågor. Datapartitionering har en fördel jämfört med dataval och indexering eftersom den förra inte kräver ytterligare lagringskrav. I detta dokument visar vi att det är fördelaktigt att integrera datapartitionering och indexering (join index) tekniker för att förbättra prestanda datalagring frågor. Vi presenterar en datalager tuning strategi, kallad PartJoin, som bryter ner fakta och dimension tabeller av en stjärna schema och sedan väljer gå index. Denna lösning utnyttjar dessa två tekniker, dvs. datapartitionering och indexering. Slutligen presenterar vi resultaten av en experimentell utvärdering som visar hur effektiv vår strategi är när det gäller att minska kostnaderna för frågebehandling och tillhandahålla ett ekonomiskt utnyttjande av lagringsutrymmet.
Enligt REF kan prestandan hos OLAP-frågor avanceras om datalagret är perfekt valt och integrerat.
PartJoin: An efficient storage and query execution for data warehouses
{'venue': 'In Proceedings of the 4th International Conference on Data Warehousing and Knowledge Discovery (DaWaK 2002', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}