A Method Rewriting OLAP Queries using Materialized Views and Dimension Hierarchies

실체 뷰와 차원 계층을 이용한 OLAP 질의 재작성 방법

  • Park, Chang-Seop (Dept. of Computer Science, Korea Advanced Institute of Science and Technology) ;
  • Kim, Myeong-Ho (Dept. of Computer Science, Korea Advanced Institute of Science and Technology) ;
  • Lee, Yun-Jun (Dept. of Computer Science, Korea Advanced Institute of Science and Technology)
  • 박창섭 (한국과학기술원 전산학과) ;
  • 김명호 (한국과학기술원 전산학과) ;
  • 이윤준 (한국과학기술원 전산학과)
  • Published : 2001.06.01

Abstract

데이터 웨어하우스 시스템에 대한 OLAP 질의들은 대량의 데이터를 대상으로 복잡한 분석 및 집계 연산을 수행한다. 이러한 고비용의 OLAP 질의들을 효율적으로 실행하는 것은 시 스템의 성능 향상을 위해 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 데이터 웨어하우스 시스 템에 존재하는 여러 종류의 실체 집계 뷰들을 이용하여 주어진 OLAP 질의를 재작성하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 차원 계층들로부터 유도되는 그룹 격자를 이용하여 OLAP 질의와 실체 뷰의 선택 단위, 선택 영역, 집계 단위등을 정의하고, 이들로부터 OLAP 질의 와 식체 뷰에 대한 정규을 정의한다. 그리고 정규형으로 표현된 질의와 실체 뷰 사이의 관 계를 이용하여 실체 뷰가 질의의 재작성에 이용 가능하기 위한 조건을 제시한다. 제안하는 질의 재작성 방법은 데이터 웨어하우스의 메타 정보들과 OLAP 질의 및 실체 뷰들의 특성 을 고려하여 다양한 실체 뷰들을 함께 이용할 수 있으므로, 시스템에 존재하는 실체 뷰들의 효용성을 높이고 주어진 질의를 효율적으로 처리할 수 있다.

Keywords

References

  1. H. Z. Yang and P. A. Larson, Query Transformation for PSJ-Queries, Proc. of 13th Int'l Conf. on Very Large Data Bases, Brighton, pp. 245-254, August 1987
  2. A.Y. Levy, A.O. Mendelzon, Y. Sagiv, and D. Srivastava, Answering Queries Using Views, Proc. of ACM Symposium on Principles of Database Systems, SanJose, CA, pp. 95-104, May 1995 https://doi.org/10.1145/212433.220198
  3. A. Gupta, V. Harinarayan, and D. Quass, Aggregate-Query Processing in Data Warehousing Enviroments, Proc. of 21th Int'l Conf. on Very Large Data Bases, Zurich, Switzerland, pp. 358-369, Sept. 1995
  4. S. Chaudhuri, R. Krishnamurthy, S. Potamianos, and K. Shim, Optimizing Queries with Materialized Views, Proc. of 11th IEEE Int'l. Conf. on Data Engineering, Taipei, pp. 190-200, March 1995 https://doi.org/10.1109/ICDE.1995.380392
  5. D. Srivastava, Sh. Dar, H.V. Jagadish, and A.Y. Levy, Answering Queries with Aggregation Using Views, Proc. of 22th Int'l Conf. on Very Large Data Bases, India, pp. 318-329, Sept. 1996
  6. J. Chang and S. Lee, Query Reformulation Using Materialized Views in Data Warehouse Environment, Proc. of the First ACM Int'l Workshop on Data Warehousing and OLAP, Nov. 1998 Chang, J.;Lee, S. https://doi.org/10.1145/294260.294272
  7. M. Zaharioudakis, R. Cochrane, G. Lapis, H. Pirahesh, and M. Urata, Answering Complex SQL Queries Using Automatic Summary Tables, Proc. of 2000 ACM SIGMOD Int'l Conf. on Management Data, Dallas, Texas, pp. 105-116, May 2000 https://doi.org/10.1145/342009.335390
  8. S. Chaudhuri and U. Dayal, An Overview of Data Warehousing and OLAP Technology, SIGMOD Record, 26(1), pp. 65-74, March 1997 https://doi.org/10.1145/248603.248616
  9. V. Harinarayan and A. Rajaraman and J. Ullman, Implementing Data Cube Efficiently, Proc. of ACM SIGMOD Int'l Conf. on Management Data, Montreal, Canada, pp. 205-216, June 1996 https://doi.org/10.1145/233269.233333