多维数据库底层存储结构

多维数据库（MOLAP，Multidimensional Online Analytical Processing）的底层存储结构通常采用以下几种形式：

1. **星形模式（Star Schema）**: 这是最常见的多维数据库架构。数据被分解为两个部分：中心的事实表（Fact Table）包含业务关键数据，周围是描述性维度表（Dimension Tables），它们提供关于事实的信息。这种结构使得数据易于切片和钻取。

2. **雪花模式（Snowflake Schema）**: 一种扩展了星形模式的结构，维度表之间建立了更多的链接，减少了冗余。这增加了数据的一致性和查询性能，尤其当维度粒度增加时。

3. **维度键（Dim Key）**: 每个维度表都可能有一个或多个字段与事实表关联，形成维度键。这有助于高效地定位和合并事实数据。

4. **位图索引（Bitmap Indexes）**: 对于频繁查询的维度组合，多维数据库可能会使用位图索引来加速查找，特别是对于大范围的维度组合。

5. **压缩技术**: 存储大量重复数据时，会使用压缩技术节省空间，例如行级压缩或列级压缩。

6. **动态立方体（Dynamic Cubes）**: 面向实时分析，允许用户在运行时添加新的维度或事实，而不必重构整个数据模型。

相关问题

华为高斯数据库底层技术

华为高斯数据库是基于分布式存储和计算的多维存储引擎架构，具有以下几个核心技术：

1. 多维存储引擎

华为高斯数据库采用了多维存储引擎架构，支持多种数据模型（行列混合、面向文档、图形等），可以满足不同类型的数据存储和分析需求。

2. 分布式计算

华为高斯数据库支持分布式计算，可以将数据分片存储在不同的节点上，并在多个节点上执行计算任务，从而提高计算效率和扩展性。

3. 内存计算引擎

华为高斯数据库内置了高性能的内存计算引擎，可以快速处理大规模数据，并且具有高并发、低延迟和高可靠性等特点。

4. 数据治理和安全性

华为高斯数据库提供了完善的数据治理和安全性功能，包括数据备份和恢复、数据加密和脱敏、权限管理和审计等，可以有效保护数据的安全性和隐私性。

5. AI 技术支持

华为高斯数据库集成了 AI 技术，可以自动化优化查询计划、预测数据分布和调整存储结构等，从而提高数据库的性能和可用性。

综上所述，华为高斯数据库采用了多种先进的技术，可以满足各种企业级应用场景的需求，具有很强的性能和可扩展性。