【研究背景】
當資料規模很大時，大量資料需要儲存在硬碟上，而不能儲存在主存上。這時候每個節點的扇出是有限的，在樹的層次上做到1到d次檢驗的儲存結構就不能在使用。因為我們每次訪問節點都必須得做一次磁碟訪問，這是不現實的。因此研究出了桶方法。
【兩類方法】
第一類：將資料物件聚集在所在空間中。
第二類：利用恰當的訪問結構將資料所在空間進行分解。
【樹目錄方法】
樹訪問結構構成了樹目錄桶方法的基礎。此方法和r-樹類似，將資料點聚集成一組集合（點桶）。這些集合對應原有訪問結構t的一棵子樹s。和r-樹相似的地方在於t的中間節點（非葉子節點）也聚集在桶中（區域桶），這種結構定義為多路樹（例如b-樹）。它與桶pr四叉樹、桶prk-d 樹，桶pmr四叉樹等結構（僅僅把葉子節點的內容聚集到桶中）不同。區域桶的元素樹區域。
樹狀訪問結構與r-樹也有區別：
1.該結構一般是隱式地對樹節點生成的空間進行聚集。
2.每個層次上的所有節點都是不相交的，它們通常能夠生成整個空間。
相反r-樹必須滿足一下兩個條件：
1.空間聚集必須通過儲存最小包圍盒的方式顯示表示，這些最小包圍盒應與子樹節點生成的空間相對應。
2.包圍盒可以重疊。
【幾種樹目錄方法】
內容為t中間節點的區域桶r對應於t的一棵子樹，扇出值對應r所表示子樹的葉子節點個數。（區域桶所表示的子樹的葉子節點是訪問結構t的中間節點）
k-d-b樹——概念層面最簡單的樹目錄方法（當乙個節點溢位的時候，可能需要**很多節點）
混合樹——k-d-b樹的一種變形（跟蹤了一些額外資訊，減少了因溢位而引起的**節點數。但是結果區域有可能相交會是搜尋變複雜）
lsd樹——克服了k-d-b樹的缺點但是可能導致較低的儲存利用率。
hb-樹——模組可以不是矩形，提高了儲存利用率。
bv-樹——一種具有極好查詢效能的新方法。
基於廣義k-d樹的靜態方法。
這些方法結構我會陸續更新出來，大家敬請期待。
mysql構建多維資料 資料倉儲之建立多維資料庫
1.有了生產庫,通過cdc捕獲資料變化,通過ssis 將資料儲存到資料倉儲裡面,現在要做的就是建立多維資料集ssas進行資料統計分析.2.本地環境搭建好多維資料集之後,如何發布到正式環境呢?總不該說在正式伺服器上也裝乙個 vs吧.經過研究發現,可以使用xmla 查詢 來完成.首先在測試環境上,搭建多...
多維資料模型
在做biee的資料探勘之前必須了解一下的這些概念，前車之鑑，望各位志同道合之兄共勉之！所有的本人遇到的感覺重要的名詞解釋都使用使用紅色標記了。1.基本概念 資料倉儲和資料倉儲技術是基於多維資料模型的。這個模型把資料看做是資料立方體形式。多維資料模型圍繞中心主題組織。該主題用事實表表示，事實是數值度量...
多維資料的LINQ
以下 為在乙個4 4的二維int陣列中將大於5的元素查出 static void main string args 由於二維陣列無法直接轉換為ienumerable型別，所以，通過其cast 方法先將其轉換為ienumerable再進行查詢 enumerable.cast tresult 泛型方法 ...