基于侏儒立方体的高效语义数据立方体结构优化

本文探讨了在侏儒立方体研究的基础上发展出的一种新型数据立方体结构，旨在解决传统侏儒立方体在处理聚集数据时存在的问题。侏儒立方体通常用于高效存储和查询大规模数据集，但其存储方式可能导致前缀冗余和后缀冗余，这不仅占用额外的空间，还可能影响查询性能。本文提出的新结构旨在优化存储效率和查询响应速度，通过改变数据存储模式，保持原有的上卷和下钻（roll-up and drill-down）语义，即用户可以按需聚合或细化数据，同时减少冗余，使得数据立方体结构更加清晰。 新结构设计的核心目标是提高存储空间利用率，通过去除非关键部分的信息，只保留与查询结果直接相关的部分，从而在保证语义完整性的前提下，显著降低存储需求。这不仅适用于点查询，即针对单个数据项的查询，也能快速响应范围查询，如筛选出特定区间内的数据。对于大数据量下的稀疏立方体，这种结构的优势更为明显，因为它能有效地处理数据的稀疏性，避免了不必要的存储和计算开销。 此外，文中还提到了该研究得到了天津市应用基础及前沿技术研究计划重点资助项目以及国家自然科学基金的共同支持，这表明了研究者对保持语义数据立方体结构的深入探究和实践价值。作者团队包括李罡、张静远、张亚平和张宁四位研究人员，他们分别在软件工程、虚拟化、云计算、网络安全和数据挖掘等领域有着丰富的学术背景和实践经验。 这篇论文为大数据管理和分析领域提供了一个新的解决方案，它提升了数据立方体的性能，特别是对于那些对存储效率和查询速度有高要求的应用场景。通过引入这种基于侏儒立方体的保持语义的数据立方体结构，研究人员和开发者能够更有效地处理和理解大量复杂数据，从而推动了数据驱动决策和智能分析的发展。