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MOLAP(multi-dimensional online analytical processing)은 데이타의 다차원적 분석 기술로서, 이는 질의 처리 속도를 높이기 위해 데이타를 큐브(cube)라고 불리는 다차원 배열에 저장하고 배열 인덱스를 사용하여 데이타를 엑세스한다. 큐브는 다양한 방식으로 디스크에 저장될 수 있으며 이 때 사용되는 방식에 따라 MOLAP의 주요 연산인 슬라이스와 다이스 연산 속도가 크게 영향을 받는다. 이러한 연산들을 효율적으로 처리하기 위해 다차원 배열을 작은 크기의 청크로 나누고 이 들 중에서 희박한 청크들을 압축하여 저장하는 기법이 [1]에 제안되어 있다. 이 방식에서는 청크들을 행우선 순서로 디스크에 저장한다. 본 연구에서는 청크들을 밀도와 인접도 기준으로 배치시킴으로써 슬라이스와 다이스 연산 속도를 향상시키는 방법을 제시한다. 청크 밀도를 이용하여 청크들을 디스크 블록 경계에 가능한 한 맞추었고, Z 인덱싱을 사용하여 인접한 저밀도 청크들을 군집화 함으로써 디스크 I/O의 속도를 높였다. 제안한 큐브 저장 방식은 일반적 비즈니스 데이타의 분석에 흔히 사용되는 3~5차원의 큐브 저장에 효율적이라는 것을 실험적으로 보였다.


MOLAP is a technology that accelerates multidimensional data analysis by storing data in a multidimensional array and accessing them using their position information. Depending on a mapping scheme of a multidimensional array onto disk, the speed of MOLAP operations such as slice and dice varies significantly. 1 proposed a MOLAP cube storage scheme that divides a cube into small chunks with equal side length, compresses sparse chunks, and stores the chunks in row-major order of their chunk indexes. This type of cube storage scheme gives a fair chance to all dimensions of the input data. Here, we developed a variant of their cube storage scheme by placing chunks in a different order. Our scheme accelerates slice and dice operations by aligning chunks to physical disk block boundaries and clustering neighboring chunks. Z-indexing is used for chunk clustering. The efficiency of the proposed scheme is evaluated through experiments. We showed that the proposed scheme is efficient for 3∼5 dimensional cubes that are frequently used to analyze business data.