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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 데이타베이스 정보과학회논문지 : 데이타베이스 제34권 제1호
발행연도
2007.2
수록면
18 - 34 (17page)

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온라인 분석 처리(OLAP, On-Line Analytical Processing)에서는 다양한 분석을 효과적으로 처리하기 위해, 다차원 구조의 데이타를 열에 차원 애트리뷰트의 값이 표시되는 넓은 형태의 수평 테이블로 표현한다. 관계형 테이블들은 보통 애트리뷰트의 개수에 제한이 있으므로 이러한 수평 테이블을 직접 저장하기 어렵고, 저장하더라도 많은 수의 널(null) 값을 갖는 희박(sparse) 테이블이 되기 쉽다. 따라서 관계 데이타베이스에서는 이러한 수평 테이블을 차원의 이름을 열로 갖는 수직 테이블로 바꾸어 저장할 수 있다. 이렇게 할 경우, 수평 뷰 테이블에 대한 OLAP 질의를 저장된 수직 테이블에 대한 질의로 변환하는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 전통적인 관계 대수 연산자들 외에 최근 DBMS 버전들이 제공하는 PIVOT 연산자를 사용하여 수평적인 뷰의 질의를 효율적으로 변환하는 방법을 제안하였다. 이를 위해 PIVOT 연산과 동등한 관계 대수식을 만들고 이를 증명하였으며, 이 PIVOT 연산을 사용하여 수평적인 테이블에 대한 질의를 수직적인 테이블에 대한 질의로 변환하는 방법을 제시하였다. 또한 실험을 통해 제안한 변환 방법이 기존 방법에 비해 성능이 더욱 우수함을 보였다.
#OLAP #다차원 데이타 #PIVOT #수평 테이블 #질의 변환 #Multidimensional data #horizontal tables #query transformations

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 뷰 테이블과 저장 테이블
4. 질의 변환 처리
5. 성능 분석 및 평가
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
, 1997 , An Overview of Data Warehousing and OLAP Technology 26 (1) : 65 ~ 74 google schola , , An Introduction to OLAP google schola , 1999 , Advances and Research Directions in Data Warehousing Technology 7 (1) : 41 ~ 59 google schola , 1997 , Data Cube: A Relational Aggregation Operator Generalizing Group-By, Cross-Tab, and Sub-Totals 1 (1) : 29 ~ 53 google schola , 2003 , Spreadsheets in RDBMS for OLAP : 52 ~ 63 google schola

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