Wielokryterialne zadanie optymalizacji schematu agregatów w hurtowniach danych

Dominującą technologią wykorzystywaną do zwiększenia wydajności dużych hurtowni danych są, wyliczane w oparciu o dane szczegółowe, agregaty, w tym mające postać wielowymiarowych kostek. Mechanizmy przepisywania zapytań pozwalają na znacznie szybsze wyznaczenie odpowiedzi na zapytanie w oparciu o mniejsze agregaty niż w przypadku odwołań do źródłowych tabel hurtowni. Do kluczowych parametrów opisujących schemat wielowymiarowych agregatów należą czas odpowiedzi na zapytania użytkownika, czas aktualizacji danych w schemacie w oparciu o nowe dane w hurtowni oraz przestrzeń dyskowa wymagana do przechowywania agregatów. Przedstawione zostało dwukryterialne sformułowanie zadania optymalizacji, w którym jako ograniczenie przyjęty został czas aktualizacji danych. Pozostałe dwie zmienne tworzą wektor kryteriów. Wyznaczony został zbiór rozwiązań optymalnych w sensie Pareto oraz zaproponowano metodę znalezienia jednoznacznego rozwiązania w oparciu o punkt idealny.

The most popular technology used to increase performance of large data warehouses is multidimensional aggregates computed from high-resolution data. Query-rewriting techniques allows significantly shorter user query response time, when comparing query evaluation on base tables in data warehouse and smaller in size aggregates. There are three key parameters of multidimensional schema - query response time, time needed to refresh data in the schema and disk space required for storage of multidimensional structures. In paper multicriteria optimization problem was formulated, in which data refresh time is a constraint, and the remaining two measures are objectives. As a result of multi-run single-objective task computations, Pareto-optimal set of points is shown. The satisfactory solution might be found based on a distance to ideal point.