面向多维数据分析的数据库存储与查询优化

摘要

随着多维数据分析需求日益增长，如何提升数据库系统的存储效率和查询性能成为研究热点。本文提出一种分层架构的多维数据处理方案，包含存储层、索引层、查询处理层和并行调度层。在存储方面，采用混合式设计结合关系型和列式存储特点，通过压缩编码降低存储开销。设计基于树形数据结构（R^*-Tree）的多维索引结构，实现动态分裂合并机制和增量更新策略。在查询优化方面，提出基于代价模型的执行计划生成方法，通过查询重写和动态调整提升执行效率。引入分布式并行处理机制，实现任务分解与并行调度，支持算子级和数据级并行。实验结果表明：该方案在高维数据处理场景下具有良好的扩展性，系统响应时间达到毫秒级，有效支撑大规模多维数据分析需求。

关键词

多维数据处理 / 索引优化 / 查询执行 / 并行计算 / 性能评估