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在大量数据仓库系统中，对于一个d维的datacube，数据立方体（cube）可以生成2^d个聚集cuboids，然而随着数据仓库维数的增长，计算这些预聚集数据已经成为一个瓶颈．在minimal cubing方法的基础上，提出一种具体层次语义特性的多维层次数据立方体——前缀索引立方体（prefix—index cubing）技术，将高维cube划分成若干个低维立方体cube，以实现高维cube的分布式存储和并行计算．理论分析与实验结果表明，相对于以往的minimal cubing等方法，前缀索引立方体方法的