位图连接索引服务机制研究

位图连接索引是数据仓库中一种有效的优化表间连接操作性能的索引机制。在大内存分析处理应用场景下,位图连接索引不仅需要权衡索引的内存和CPU开销,还需要进一步考虑处理器平台所带来的性能收益和数据访问延迟。提出了基于服务的位图连接索引管理机制,其主要特点体现在三个方面：独立于数据库的自管理索引机制;基于存储空间约束的TOP K关键字位图连接索引机制;处理器敏感（processor-conscious）的位图连接索引技术。索引服务将索引从数据库中内置的数据结构变成数据库外的索引服务层,通过对用户查询负载的分析模块和索引服务管理模块改变传统的由数据库管理员人工管理索引的模式,同时借助于协处理器和内存云技术提高索引服务的性能和灵活性。实验测试结果表明,索引服务机制能够有效地提高索引存储和访问效率,在通用GPU的强大并行处理能力的支持下,位图连接索引服务的性能和数据库整体查询处理性能都得到了显著的提升。     

基于哈希算法的增强编码位图数据方体索引的研究与实现

随着信息技术的蓬勃发展,信息技术应用领域的数据量也越来越大,数据仓库的运用也越来越广泛和普遍,特别是在大数据时代,随着数据量的增加,数据仓库管理的数据也越来越多,数据方体的数据量也越来越大,因此也给数据方体的存储和查询带来了巨大的挑战,怎样能够支持对大型数据方体的快速查询,又能减少存储空间,在联机分析处理系统将是非常关键的一环,通过基于哈希算法的增强编码位图索引技术能够有效地减少存储空间并且提高查询效率。     

ROLAP中星型模型的索引优化策略

目前主要有三种方法来提高ROLAP查询效率：聚集策略、即席查询策略以及采用高性能软硬件并行计算机系统结构。文中以暂住人口数据仓库为例，阐述如何利用索引来提高ROLAP的查询效率。主要讨论了位图索引和数据索引对ROLAP的查询优化，并从查询时间的长短以及数据占用存储空间的大小来比较这两种方法的优缺点。     

基于数据仓库的OLAP中的索引技术研究

数据仓库建立好后,需要对其充分高效地利用,OLAP联机分析处理就是一个很好的数据分析展现工具。人们对速度的追求是永无止境的,建立索引可以更快捷地响应用户的查询。索引的种类很多,相关研究表明位图索引既能节省空间,又能利用其进行的位运算而提高相应的查询速度,然而位图索引对字段基数较低的字段有比较好的效果,当遇到字段基数较高的字段时也会占据大量的空间,其效果不及B‐T ree索引,论文针对这种情况对位图索引进行了扩展,引入了标识符索引,并对其进行了比较讨论,最后提出可以根据维的各自特征建立不同的索引。     

一种复杂多维层次的连接和聚集算法

由于数据仓库中存储着不同粒度、容量巨大的数据记录，所以如何有效地执行联机分析处理(OLAP)查询操作，特别是连接和聚集操作，便成为数据仓库领域的核心问题之一．为此，提出了一种降低连接和聚集操作的新算法(join and aggregation based on the complex multi-dimensional hierarchies，JACMDH)．算法充分考虑了复杂多维层次的特点，在原有的位图连接索引(bitmap join index)的基础上，采用层次联合代理(hierarchy combined surrogate)和预先分组排序的方法，使得复杂的多维层次上的连接和聚集操作转化成事实表上的区域查询，从而在处理多维层次聚集的同时，提高了连接和聚集的效率．算法性能分析和实验数据表明，JACMDH算法和目前流行的算法相比，其性能有显著的提高．     

结合分段位图和B 树的云数据索引机制研究

位图索引因其简单有效的优势被广泛应用于海量数据的分析处理。针对位图索引数据存储空间大,检索效率低的问题,提出了一种结合分段位图和B 树的云数据索引机制(简称BBI索引)。BBI索引在索引创建时按照一定的基数对元组数据进行分段,以段为单位建立位图索引,索引数据量的决定因子由属性值的取值范围转变为分段数与基数的乘积,大大减少了索引数据量;同时,在每个数据节点上建立B 树,避免了数据检索时对非结果数据的逐个遍历,从而显著提高了数据的检索效率。实验结果表明,BBI索引是一种性能较优的云数据索引机制。     

一种基于间接索引桶的OLAP查询算法

提高多表连接和聚集操作性能是OLAP查询中的关键问题之一。本文提出了一种基于间接索引桶的OLAP分组聚集查询算法MIBGA。该算法将维层次编码和事实表标识符分组集合进行有效结合，用间接索引桶代替目前流行的位图连接索引，并通过分组属性位图的位操作方式来快速完成OLAP查询。分析表明，该方法压缩了索引的存储空间，减少了I／O开销，有效地提高了多表连接的查询效率。     

位图索引在数据仓库性能优化中的应用(英文)

检索性能的优劣在数据仓库应用中是至关重要的,位图索引在性能优化中起关键作用之一,并且它和传统的B树索引是不同的。通过实例描述了位图索引的构成原理,即:位图索引是由一系列有序的位向量组成;详细阐述了位图索引的特性(包括优点和缺点)以及其使用条件。最后文章结论指出合理地使用位图索引可以极大地改善大型系统的检索效率和减少系统资源。     

C++实现简单位图索引编码

住图索引是一种二进制编码方法,在某些场合,它可以显著地提高性能和节省存储空间,因此是适合O-LAP数据库的索引结构,也是提高数据库系统性能的重要措施.Oracle、Sybase、Informix等主流数据库都支持位图索引.文中主要介绍了位图索引及简单位图索引,并利用C++编程语言以及C++标准模板库中的容器、迭代器和算法编写了简单位图索引编码程序.     

分片位图索引:一种适用于云数据管理的辅助索引机制

云计算技术的快速发展为海量数据的存储和管理提供了可能.然而,由于存储模型的根本改变,传统关系数据库管理系统中成熟的索引技术既不能直接应用于海量数据的处理,也无法被简单地迁移到云计算环境中.通过分析对比辅助索引在云环境中的两种截然不同的基本逻辑结构,即集中式方案与分布式方案,在吸收两者的优势并规避其弱点的基础上,提出了具有良好可扩展性的分片位图索引机制,从而对云环境中海量数据的检索任务提供高效的支持.通过充分利用云环境中的并行计算资源,使单条查询的响应速度得到提升;与此同时,局部节点根据其所掌握的全局信息规避了不必要的检索开销从而使大量请求并发到达时的查询吞吐量得以保证.在真实数据上进行实验的结果表明,分片位图索引的查询性能大大优于其它方法.