期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
支持OLAP的数据库逻辑模型述评(英文)
被引量：
1
1
作者
刘浩
罗琨
欧阳为民
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
2001年第3期24-30,共7页
我们描述了OLAP应用的基本逻辑模型 ,并对多维数据立方提出了若干设想。我们将该领域的工作分为商用和学术研究两大类。学术研究类的工作又进一步分为关系模型的扩展和面向数据立方的方法。最后 。
关键词
逻辑模型
数据
立方
在线数据分析处理
OLAP
数据
库
关系模型
在线阅读
下载PDF
职称材料
Learned Index和B-Tree在不同分布数据上的性能对比及优化
2
作者
沈怡琪
蔡鹏
刘松灵
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第S01期100-106,共7页
Learned Index是一种通过训练模型来建立输入数据和存储位置之间映射关系的索引,它能学习到数据间分布的信息,而不同的数据分布将影响模型训练准确率和模型复杂度之间的平衡。为了探索Learned Index适用的场景,使用不同分布、不同数据...
Learned Index是一种通过训练模型来建立输入数据和存储位置之间映射关系的索引,它能学习到数据间分布的信息,而不同的数据分布将影响模型训练准确率和模型复杂度之间的平衡。为了探索Learned Index适用的场景,使用不同分布、不同数据量的数据对它和加以优化的可更新的自适应学习索引(ALEX)进行性能测试,并与B-Tree进行对比,最终发现Learned Index构建大批量数据的索引时间比B-Tree短,读操作性能、存储空间大小有明显的优势,但写操作性能较差,因此得出Learned Index更适用于大数据情景下的在线分析处理(OLAP)数据库,用于静态数据的存储和查询操作的结论。基于B-Tree的索引结构,对初版Learned Index的结构进行了优化和调整,最终使优化后Learned Index在大批量数据的读写操作性能上有明显提高,其中读操作最高达到原版Learned Index的2倍,写操作最高达到原版的3倍。
展开更多
关键词
Learned
Index
B-TREE
可更新的自适应学习索引
在线
分析
处理
数据
库
静态
数据
优化调整
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
支持OLAP的数据库逻辑模型述评(英文)
被引量：
1
1
作者
刘浩
罗琨
欧阳为民
机构
安徽大学计算中心
出处
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
2001年第3期24-30,共7页
基金
NationalNaturalScienceFund (ProjectNo . 6 9975 0 0 1)andNaturalScienceRe searchFundofEducationAgencyofAnhuiProvince
文摘
我们描述了OLAP应用的基本逻辑模型 ,并对多维数据立方提出了若干设想。我们将该领域的工作分为商用和学术研究两大类。学术研究类的工作又进一步分为关系模型的扩展和面向数据立方的方法。最后 。
关键词
逻辑模型
数据
立方
在线数据分析处理
OLAP
数据
库
关系模型
Keywords
logical model
data cubes
OLAP
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
Learned Index和B-Tree在不同分布数据上的性能对比及优化
2
作者
沈怡琪
蔡鹏
刘松灵
机构
华东师范大学数据科学与工程学院
华为技术有限公司
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023年第S01期100-106,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61972149)
中国工业和信息化部项目(TC210804V-1)
文摘
Learned Index是一种通过训练模型来建立输入数据和存储位置之间映射关系的索引,它能学习到数据间分布的信息,而不同的数据分布将影响模型训练准确率和模型复杂度之间的平衡。为了探索Learned Index适用的场景,使用不同分布、不同数据量的数据对它和加以优化的可更新的自适应学习索引(ALEX)进行性能测试,并与B-Tree进行对比,最终发现Learned Index构建大批量数据的索引时间比B-Tree短,读操作性能、存储空间大小有明显的优势,但写操作性能较差,因此得出Learned Index更适用于大数据情景下的在线分析处理(OLAP)数据库,用于静态数据的存储和查询操作的结论。基于B-Tree的索引结构,对初版Learned Index的结构进行了优化和调整,最终使优化后Learned Index在大批量数据的读写操作性能上有明显提高,其中读操作最高达到原版Learned Index的2倍,写操作最高达到原版的3倍。
关键词
Learned
Index
B-TREE
可更新的自适应学习索引
在线
分析
处理
数据
库
静态
数据
优化调整
Keywords
Learned Index
B-Tree
An Updatable Adaptive Learned Index(ALEX)
OnLine Analytical Processing(OLAP)database
static data
optimization and adjustment
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
支持OLAP的数据库逻辑模型述评(英文)
刘浩
罗琨
欧阳为民
《安徽大学学报（自然科学版）》
CAS
2001
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
Learned Index和B-Tree在不同分布数据上的性能对比及优化
沈怡琪
蔡鹏
刘松灵
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2023
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
