Computing multidimensional aggregates in high dimensions is a performance bottleneck for many OLAP applications. Obtaining the exact answer to an aggregation query can be prohibitively expensive in terms of time and/or storage space in a data warehouse environment. It is advantageous to have fast, approximate answers to OLAP aggregation queries.
In this paper, we present a novel method that provides approximate answers to high-dimensional OLAP aggregation queries in massive sparse data sets in a time-efficient and space-efficient manner. We construct a
We present two I/O-efficient algorithms to construct the compact data cubefor the important case of
以高维计算多维聚合是许多OLAP应用程序的性能瓶颈。就数据仓库环境中的时间和/或存储空间而言,获得对聚合查询的确切答案可能会非常昂贵。快速,近似地回答OLAP聚合查询是有利的。 P>
在本文中,我们提出了一种新颖的方法,该方法以时效和空间高效的方式为海量稀疏数据集中的高维OLAP聚合查询提供了近似答案。基于多分辨率小波分解,我们构造了 对于在实际中经常出现的
机译:高效的多维L_∞小波方法及其应用于近似查询处理
机译:稀疏前缀总和:对稀疏多维数据立方体的恒定时间范围总和查询
机译:多维数据驱动的稀疏识别技术:稀疏适当的广义分解
机译:使用小波的稀疏数据多维聚合的近似计算
机译:小波用于近似傅立叶变换和数据压缩。
机译:汇总计算毒理学应用程序的数据:美国环境保护局(EPA)汇总计算毒理学资源(ACToR)系统
机译:用小波近似计算稀疏数据的多维聚合
机译:小波稀疏近似逆预处理器