Anfrageoptimierung in Data-Warehouse-Systemen durch inhaltsbasierte Aggregationen
Anfrageoptimierung in Data-Warehouse-Systemen durch inhaltsbasierte Aggregationen
批准号:
5276450
负责人:
Professor Dr. Hartmut Wedekind
金额:
$0.0万
依托单位国家:
德国
项目类别:
Research Grants
财政年份:
2000
资助国家:
德国
项目状态:
已结题
起止时间:
1999-12-31 至 2002-12-31
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英文摘要
Der Zweck von Anwendungen des "Online Analytical Processing" liegt in der Ermittlung von aussagekräftigen Kennzahlen, im konkreten Fall zur Charakterisierung eines Marktes, aus einer in der Regel sehr großen Rohdatenbasis. Ein dem Benutzer zumutbares Antwortzeitverhalten erreicht man nur durch Vorberechnung von Anfragen oder Teilen davon. Aus der Analyse des Benutzerverhaltens und der Datenstruktur soll eine möglichst kostenoptimale Menge von Aggregaten zur Vorberechnung ausgewählt werden, wobei durch eine partitionierte Materialisierung Hot Spots in den von den Anfragen betroffenen Daten berücksichtigt werden. Weitere Anforderungen seitens der GfK sind eine effiziente und transparente Anfrageausführung unter Verwendung der Aggregate und eine Aktualisierung der Aggregate bei Änderungen im Rohdatenbestand ohne Beeinflussung der gleichzeitig arbeitenden Benutzer.
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Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis
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