Anfrageoptimierung in Data-Warehouse-Systemen auf Grundlage des multidimensionalen Datenmodells:
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Erlangen
Inst. für Informatik
2001
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| Schriftenreihe: | Institut für Informatik <Erlangen>: Arbeitsberichte des Instituts für Informatik, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
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|---|---|
| adam_text | ARBEITSBERICHTE DES INSTITUTS FUER INFORMATIK
FRIEDRICH-ALEXANDER-UNIVERSITAET ERLANGEN NUERNBERG BAND 34 * NUMMER 1 *
JANUAR 2001 JENS ALBRECHT ANFRAGEOPTIMIERUNG IN DATA-WAREHOUSE-SYSTEMEN
AUF GRUNDLAGE DES MULTIDIMENSIONALEN DATENMODELLS DISSERTATION HLUHB
DARMSTADT ILLLLLLLLLLLLILL 14944222 HERAUSGEBER: M. DAL CIN, R. GERMAN,
G. GOERZ, G. GREINER, U. HERZOG, F. HOFMANN, S. JABLONSKI, K. LEEB, R
MERTENS, H. MUELLER, H. NIEMANN, U. RUEDE, H. J. SCHNEIDER, H. STOYAN, H.
WEDEKIND DIE REIHE DER ARBEITSBERICHTE DES INSTITUTS FUER INFORMATIK
(EHEM. INSTITUT FUER MATHEMATISCHE MASCHINEN UND DATENVERARBEITUNG) DER
UNIVERSITAET ERLANGEN-NUERNBERG ERSCHEINT SEIT 1967. BEGRUENDET VON PROF.
DR. DR. H. C. MULT. WOLFGANG HAENDLER INHALTSVERZEICHNIS VORWORT I
ABBILDUNGSVERZEICHNIS VII TABELLENVERZEICHNIS IX 1 EINLEITUNG 1 1.1
ENTSCHEIDUNGSUNTERSTUETZENDE INFORMATIONSSYSTEME 1 1.2 DATA WAREHOUSING
UND BUSINESS INTELLIGENCE 2 1.3 MOTIVATION UND ZIELSETZUNG DER ARBEIT 4
1.4 AUFBAU UND STRUKTUR DER ARBEIT 5 2 MULTIDIMENSIONALE DATENANALYSE IN
DATA-WAREHOUSE-SYSTEMEN 7 2.1 AUFBAU EINES DATA-WAREHOUSE-SYSTEMS 7
2.1.1 DATENEXTRAKTION UND-INTEGRATION 7 2.1.2 DATENHALTUNG 9 2.1.3
DATENANALYSE 10 2.2 MULTIDIMENSIONALE DATENSTRUKTUREN UND OPERATIONEN 10
2.2.1 DATENMODELL UND SCHEMA 11 2.2.2 MULTIDIMENSIONALE DATENSTRUKTUREN
12 2.2.3 MULTIDIMENSIONALE OPERATIONEN 18 2.3 RELATIONALE ABBILDUNG
MULTIDIMENSIONALER DATENSTRUKTUREN UND OPERATIONEN 20 2.3.1 RELATIONALE
ABBILDUNG MULTIDIMENSIONALER DATENSTRUKTUREN 20 2.3.2 RELATIONALE
ABBILDUNG MULTIDIMENSIONALER OPERATIONEN 23 2.3.3 EIGENSCHAFTEN DER
RELATIONALEN ABBILDUNG 23 2.4 ZUSAMMENFASSUNG 25 3 ANFRAGEOPTIMIERUNG IN
DATA-WAREHOUSE-SYSTEMEN 27 3.1 KLASSIFIKATION VON OPTIMIERUNGSMETHODEN
28 3.2 LOGISCHE OPTIMIERUNG 30 3.2.1 LOGISCHE OPTIMIERUNG OHNE BEACHTUNG
VON AGGREGATIONEN 31 3.2.2 LOGISCHE OPTIMIERUNG UNTER BEACHTUNG VON
AGGREGATIONEN 32 3.3 SEMANTISCHE OPTIMIERUNG 33 3.3.1 SEMANTISCHE REGELN
33 3.3.2 EINSATZMOEGLICHKEITEN FUER SEMANTISCHE REGELN 37 3.4 PHYSISCHE
OPTIMIERUNG 38 3.4.1 KOSTENFAKTOREN 38 3.4.2 PHYSISCHE ZUGRIFFSPFADE 39
3.4.3 LOGISCHE ZUGRIFFSPFADE 41 3.5 VERWENDUNG LOGISCHER ZUGRIFFSPFADE
46 3.6 ZUSAMMENFASSUNG 50 ABLEITBARKEIT RELATIONALER ANFRAGEN 53 4.1
VORBETRACHTUNGEN 53 4.1.1 DEFINITION DES BEGRIFFS DER ABLEITBARKEIT 54
4.1.2 KLASSIFIKATION VON ANFRAGEN 54 4.2 AEQUIVALENZ KONJUNKTIVER
ANFRAGEN 58 4.2.1 UEBERDECKUNG VON ANFRAGEN 58 4.2.2 AEQUIVALENZ
KONJUNKTIVER ANFRAGEN UNTER ECHTER MENGENSEMANTIK 59 4.2.3 AEQUIVALENZ
KONJUNKTIVER ANFRAGEN UNTER MULTIMENGENSEMANTIK 60 4.2.4 AEQUIVALENZ
KONJUNKTIVER AGGREGATIONSANFRAGEN 60 4.3 IMPLIKATION VON PRAEDIKATEN 61
4.3.1 IMPLIKATION VON VERGLEICHSPRAEDIKATEN 61 4.3.2 IMPLIKATION VON
AGGREGATRESTRIKTIONEN 62 4.4 WIEDERVERWENDUNG VON AGGREGATWERTEN 65
4.4.1 ADDITIVITAET VON AGGREGATFUNKTIONEN 66 4.4.2 AGGREGIERBARKEIT 68
4.5 ERSETZUNG VON ANFRAGEN 70 4.5.1 ANFORDERUNGEN AN ERSETZUNGSVERFAHREN
71 4.5.2 KALKUELBASIERTE ERSETZUNGSVERFAHREN 72 4.5.3 ALGEBRABASIERTE
ERSETZUNGSVERFAHREN 74 4.5.4 ERSETZUNGSALGORITHMEN IN KOMMERZIELLEN
DATENBANKSYSTEMEN 79 4.6 ZUSAMMENFASSUNG 83 DAS MULTIDIMENSIONALE
DATENMODELL 85 5.1 WISSENSCHAFTLICHE ANSAETZE FUER MULTIDIMENSIONALE
DATENMODELLE 85 5.1.1 STRUKTURELLE EIGENSCHAFTEN 87 5.1.2 FUNKTIONALE
EIGENSCHAFTEN 88 5.1.3 BEWERTUNG 89 5.2 MULTIDIMENSIONALE
DATENSTRUKTUREN 91 5.2.1 DIMENSIONEN 92 5.2.2 KENNZAHLEN 93 5.2.3
DATENWUERFEL 94 5.2.4 MULTIDIMENSIONALE DATENBANK IN NORMALFORM 96 5.3
MULTIDIMENSIONALE OPERATOREN 97 5.3.1 EIGENSCHAFTEN VON GRANULARITAETEN
97 5.3.2 MENGENOPERATOREN 99 5.3.3 AGGREGATIONSOPERATOREN 102 5.3.4
VERBUNDOPERATOREN 104 5.3.5 GRUPPIERUNGEN NACH KENNZAHLEN 107 5.4
WEITERFUEHRENDE KONZEPTE 109 5.4.1 DAS KONZEPT DES UNIVERSALEN
DATENWUERFELS 110 5.4.2 ZUSAMMENGESETZTE KENNZAHLEN 111 5.4.3
INTEGRITAETSBEDINGUNGEN 112 5.5 ZUSAMMENFASSUNG 113 6 ABLEITBARKEIT
MULTIDIMENSIONALER ANFRAGEN 115 6.1 ELEMENTARE ANFRAGEN UND SICHTEN 115
6.2 IMPLIKATION VON PRAEDIKATEN 118 6.2.1 IMPLIKATION VON
SELEKTIONSPRAEDIKATEN 118 6.2.2 IMPLIKATION VON AGGREGATRESTRIKTIONEN 128
6.3 ABLEITBARKEIT ELEMENTARER ANFRAGEN 131 6.3.1 ABLEITBARKEIT EINER
ANFRAGE AUS EINER SICHT 131 6.3.2 ABLEITBARKEIT DURCH HORIZONTALE
KOMPOSITION 133 6.3.3 ABLEITBARKEIT DURCH VERTIKALE KOMPOSITION 134
6.3.4 ABLEITBARKEIT ZUSAMMENGESETZTER KENNZAHLEN 137 6.3.5 ABLEITBARKEIT
ZUSAMMENGESETZTER KENNZAHLEN IN VERBINDUNG MIT HORIZONTALERUND
VERTIKALER KOMPOSITION 141 6.4 ZUSAMMENFASSUNG 143 7 MULTIDIMENSIONALE
ANFRAGEVERARBEITUNG 145 7.1 DAS OLAP-SYSTEM CUBESTAR 145 7.1.1
ARCHITEKTUR VON CUBESTAR 145 7.1.2 PHASEN DER ANFRAGEVERARBEITUNG 147
7.2 UEBERSETZUNG 149 7.2.1 DIE ANFRAGESPRACHE CQL 149 7.2.2
INTERNDARSTELLUNG EINER CQL-ANFRAGE 150 7.3 OPTIMIERUNG 151 7.3.1
LOGISCHE OPTIMIERUNG 151 7.3.2 PHYSISCHE OPTIMIERUNG 154 7.4
CODE-GENERIERUNG 160 7.4.1 RELATIONALE ABBILDUNG DER MULTIDIMENSIONALEN
DATENSTRUKTUREN 162 7.4.2 RELATIONALE ABBILDUNG DER MULTIDIMENSIONALEN
OPERATOREN 165 7.5 ZUSAMMENFASSUNG 171 8 ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK
173 LITERATURVERZEICHNIS 177 STICHWORTVERZEICHNIS 193
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