58、提升 OLAP 技术以支持复杂维度层次结构及 NetCube 快速近似数据库查询

提升 OLAP 技术以支持复杂维度层次结构及 NetCube 快速近似数据库查询

1. 提升 OLAP 技术支持复杂维度层次结构

在处理复杂维度层次结构时，传统的多维模型存在局限性。为了应对这一挑战，开发了一种对复杂数据进行分类和建模的框架，并将其无缝映射到可视化分析工具的基于模式的导航树。

1.1 数据探索示例

以一个案例研究为例，展示了如何沿着异构维度“购买者”探索数据。使用增强的分解树可视化技术，将一系列分解步骤的结果以分解层次结构的形式呈现。具体步骤如下：
1. 选择顶级类别“购买者”作为第一级。
2. 深入到三个子类类别，形成第二级。
3. 沿着“系”分解“部分”，并将“工作人员”的每个子类分解到下一级，得到第三级。

在这个过程中，“部分”和“行政部门”在树的不同部分被重复使用。通过将聚合值映射到矩形区域的面积，实现了紧凑的布局，从而可以通过比较矩形的大小直观地比较整个树中的子聚合。

1.2 建模方法

建模方法基于不规则维度的两阶段转换：
1. 将异构模式重塑为一组表现良好的子维度。
2. 在每个同质子维度内强制实现可汇总性。

该模型不引入任何查询语言扩展，而是依赖元数据，即用于将 OLAP 数据映射到可视化浏览器并将用户交互转换回数据库操作的事实 - 维度模式的标准化描述。

2. NetCube：使用贝叶斯网络进行快速近似数据库查询

在处理大型数据库的计数查询时，需要一种快速且近似的方法。NetCube 方法应运而生，它利用贝叶斯网络实现了这一目标。

2.1 问题背景