摘要: OLAP是决策支持系统(DSS)中非常重要的一个工具,其庞大的容量为有效存储和在线响应带来了巨大的挑战.一些新兴应用如Mobile OLAP,对上述两者的限制愈加严苛.先前的工作采用近似压缩技术,以一定的精度为代价换取高压缩率和快速回答查询的能力.本文提出... 展开 OLAP是决策支持系统(DSS)中非常重要的一个工具,其庞大的容量为有效存储和在线响应带来了巨大的挑战.一些新兴应用如Mobile OLAP,对上述两者的限制愈加严苛.先前的工作采用近似压缩技术,以一定的精度为代价换取高压缩率和快速回答查询的能力.本文提出了一个新的存储结构Contour Cube以及利用它在给定误差下进行近似压缩的算法框架.该方法在回答近似值的同时提供其误差界限,能够为决策分析人员提供更可靠的近似数据.实验表明,即便在最直接的实现方法下,依然有很好的压缩效果. 收起