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基于增量学习朴素贝叶斯算法的ROLAP缓存机制的设计与实现

满毅  
【摘要】:随着大数据时代的来临,信息系统中的数据量不断攀升,导致系统负荷急剧增加、响应时间延长,从而影响用户体验。如何从海量数据中快速有效地提取有价值的信息成为当今一个研究热点,由此商业智能、数据仓库等技术的研究越来越受到重视。为了提高数据仓库中OLAP查询的性能和响应速度,本文设计了一种应用在ROLAP客户端的缓存机制,其基本思想是:有选择地将用户的查询结果保存在缓存区内,同时记录查询语句中的维度表达式和度量表达式;在处理后续查询语句时,通过筛减查询语句,避免从数据仓库中重复提取已缓存的数据,从而缩短查询时间;为了进一步提高缓存数据的命中率,从而进一步提高整体查询性能,在决定是否缓存查询语句的结果时,利用增量学习朴素贝叶斯算法分析查询语句中的维度表达式和度量表达式去决定是否需要缓存本次查询;同样的思想也用于缓存的替换算法。另外,为了方便快速地管理缓存的数据,本文采用内存数据库作为其缓存区。为了验证这个缓存机制的有效性,本文基于星型基准SSB测试模型进行了实验,从平均查询时间、缓存命中率以及向数据仓库查询的数据量三个方面进行考察和对比。实验结果表明,该缓存机制能有效地提高ROLAP的平均查询效率。


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