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J-GLOBAL ID：201702259396067968   整理番号：17A0180762

OLAP質問の最適化のためのCoDeモデリングの利用【Powered by NICT】

Exploiting CoDe modeling for the optimization of OLAP queries

著者 (3件)： Pisano Valentina Indelli (Department of Computer Science, University of Salerno) ,  Risi Michele (Department of Computer Science, University of Salerno) ,  Tortora Genoveffa (Department of Computer Science, University of Salerno)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICDIM  ページ： 62-67  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ビッグデータの可視化は,データウェアハウスに含まれる情報の量に起因する難しい挑戦である。表現におけるデータ関係の精度は,ビジネス知識発見を行うために最も重要な側面の一つとなっている。データ間の情報関係をモデル化し,可視化することを可能にするツールはCoDe,データマートに関するいくつかの質問を処理することにより,そのようなデータの可視化を発生する。しかし大規模データ倉庫を,これらの質問の計算は質問計算量による応答時間を増加させる。データ倉庫を高速化するための一般的なアプローチは,集合実体化ビューを前計算であり,倉庫における貯蔵と作業負荷クエリーを計算するためにそれらを用いた。本論文では,必要なOLAP質問の最小数を決定し,ビュー選択の問題を緩和する,最適集合実体化ビューを選択するCoDeモデリングを利用したプロセスを定義した。実データ倉庫に関する実験の結果は,実体化ビューを考慮しないアプローチに対して62~98%の範囲,及び5%wrtの改善を示した。それらを利用したアプローチ。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 高速化 ,  可視化 ,  *最適化 ,  データウェアハウス ,  計算量 ,  *モデリング ,  知識発見 ,  応答時間 ,  倉庫
準シソーラス用語： クエリー ,  大規模データ ,  ビッグデータ ,  *OLAP , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データベースシステム  (JD03030U) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (4件)： OLAP ,  質問 ,  最適化 ,  モデリング