列存储DWMS中数据字典设计与实现

摘要

随着市场竞争的加剧，社会对信息的需求量日渐上升，从大量数据中提取所需要的信息进行决策显得更加重要，传统的数据库系统已经无法满足要求。随着数据库技术的发展，一种支持决策的、特殊的数据存储技术应运而生，它就是数据仓库。
　　 数据字典是数据仓库管理系统中的重要组成部分，它是数据仓库系统正常运行的基础。数据字典保存了数据仓库系统中所有数据信息的定义信息，系统将根据数据字典信息管理整个数据仓库系统的各项操作。数据字典被频繁查询，直接关系到数据仓库系统的处理性能。本文作者的主要研究和实现目标是设计能够提供快速查询的数据字典管理机制，并予以编程实现。
　　 作者的主要研究工作概述如下:
　　 1、研究和分析了列存储数据仓库管理系统的原理与实现机制，并针对列存储的技术要求设计数据仓库管理系统的底层软件架构。
　　 2、针对底层软件架构设计，进一步根据列存储与元数据之间的特殊关系，对列存储数据仓库中的数据字典进行了逻辑与物理设计。
　　 3、提出了数据字典的优化列行转换引擎——C2R，实现了列行转换引擎的核心算法。
　　 4、通过基于标准数据集的大量实验，验证了所设计的数据字典及其查询优化算法在查询处理效率等方面都取得了很好的应用效果。
　　 本文的研究成果较好地满足了列存储数据仓库系统的实际要求。

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摘要

第1章 绪论

1．1 背景与意义

1．2 国内外研究现状

1．3 本文主要研究内容

1．4 本文组织结构

第2章 列存储数据仓库管理系统底层技术

2．1 数据仓库的产生与发展

2．1．1 数据仓库定义及其用途

2．1．2 数据仓库的技术特点

2．1．3 数据仓库与数据库的主要区别

2．2 列存储的技术优势

2．3 列存储DWMS底层架构

2．3．1 块结构

2．3．2 区设计

2．3．3 段设计

2．3．4 缓冲区结构

2．4 本章小结

第3章 数据字典设计

3．1 逻辑设计

3．1．1 全局系统表

3．1．2 局部系统表

3．2 物理设计

3．2．1 系统表的存储

3．2．2 数据字典在共享池里的管理

3．2．3 系统表的查询、更新、删除

3．3 本章小结

第4章 数据字典查询优化机制

4．1 C2R的基本思想

4．2 元数据C2R引擎执行过程

4．3 C2R算法

4．4 本章小结

第5章 C2R优化引擎实验

5．1 实验环境

5．2 对系统空间代价的消耗

5．3 存取时间定量比较

5．4 元数据查询命中率

5．5 本章小结

第6章 总结与展望

6．1 总结

6．2 展望

参考文献

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致谢