Dynamic Generation of Dimension Hierarchies for Fast Trend Analysis

고속 트렌드 분석을 위한 차원 계층구조 동적 생성 기법

OLAP의 주요 목표는 대용량 데이터를 다차원적으로 분석하여 그 결과를 신속하게 제공함으로써, 사용자의 의사 결정을 지원하는 것이다. 다차원 분석을 용이하게 하기 위해 차원 계층이 사전에 정의되고 표준화된 연산들이 사용되는데, 그러한 연산들로는 롤업, 드릴다운, 슬라이스, 다이스, 피봇을 들 수 있다. 그러나 분석과정에서 기존에 정의된 데이터의 그룹핑 이외의 다른 그룹핑 방식이 필요할 때가 있으며, 그러한 그룹핑으로 전체 데이터를 분석하는 것을 트렌드 분석이라고 한다. 트렌드 분석은 기업의 의사 결정에 매우 중요한 요소이나, 사전에 정의된 계층을 사용하는 것이 아니므로, 질의 처리 시에 트렌드 분석을 신속하게 하기는 어렵다. 본 연구에서는 트렌드 분석을 고속화하기 위한 방안으로 동적 계층 구조 생성을 제안한다. 특정 차원 기준으로 특정 범위 값으로 합산된 범위 합을 구하기 위해, 기존에 연구되었던 프리픽스섬 방식을 분석하여 문제점을 제시하였고 새로운 기법을 제안하였다. 또한 분석 시에 디스크 접근을 효율적으로 하기 위한 큐브 저장 방식을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방식으로 트렌드 분석을 하였을 때 접근해야 하는 디스크 블록 수도 계산하여 제안한 방법의 효율성을 검증하였다.