What-if分析中的Max数据方体增量计算

基于历史数据,what-if分析方法可对假设情景进行分析,为决策者提供预测信息,但在分析过程中存在数据方体的重新计算问题。针对该问题,提出一种使用Max函数的数据方体增量计算方法,减少增量计算过程中对事实表的访问时间。实验结果表明,该方法可将增量计算的性能提高约15%。     

主存OLAP系统中what-if查询处理策略

What-If分析能够提供比传统的OLAP(on-line analysis processing)分析更加有意义的决策支持信息.基于历史数据的应用场景假设分析需要更加有效的what-if数据视图生成机制的支持.在传统的delta表合并算法的基础上,提出了基于内存记录指针的deltaMap算法来提高what-if数据视图的合并性能.根据OLAP分析的应用特点,提出了pre-merge算法来处理支持分布式计算的聚集运算.根据不同的假设更新类型,对查询重写算法和△cube算法作了详细的性能测试并进行了全面的性能分析对比,在此基础上提出了what-if分析的代价模型,以应用场景模式、假设更新率、假设更新复杂度、查询结果集的基数作为参数,有效地描述系统what-if查询处理策略,为what-if分析的解决方案提供了一个可行的框架结构.     

数据仓库中汇总表和数据立方体维护的研究

商务数据仓库系统中,数据分析人员对数据仓库的抽取查询越来越频繁。使用什么样的技术来提高数据仓库的查询速度以及维护数据仓库是一个重大技术问题。本文提出汇总delta表的概念,将数据的改变划分为增值和更新两个阶段,缩短了以往在更新数据时数据仓库锁定的时间,提高了查询效率。同时,通过数据立方体的构建,更直观的呈现出数据分析模型。     

基于分析服务器的智能OLAP系统的实现

实现一个基于MDX查询技术的智能OLAP分析系统SOLAP,利用Analysis Services建立的多维数据集。对于每个多维数据集,根据用户对维的设置,自动产生相应的MDX查询,交给服务器后．利用ADOMD组件获得查询的结果集。在这基础上实现基本OLAP的上卷、下钻、切片、旋转功能,加入智能操作符,并用图形显示。     

数据仓库的OLAP技术研究

本文主要介绍数据仓库基本理论以及其应用之一的OLAP技术，OLAP技术是数据仓库的主要应用技术之一，OLAP能够提供很好的决策支持，并能进行数据的多维分析。     

铝电解生产数据的OLAP分析

铝电解生产过程中计算机控制系统实时采集并存储大量的生产数据，这些数据包含着丰富的、难为人们通常所能发现的生产际过程中各种因素之间相互影响、相互作用的宝贵信息，提取和利用这些信息对于人们加强对生产过程的认识、提高控制和管理水平具有重要的意义。本文中建立了存储铝电解生产过程数据的数据仓库，应用OLAP对生产数据进行了分析处理，通过数据透视图给出对效应系数、电流效率、槽电压、原铝出铝量等的分析结果，并主要以效应系统为例给出通过OLAP快速直观地查询和浏览生产过程的历史数据、提供进行生产管理决策的依据。     

支持What-if分析的OLAP多版本管理机制

针对What-if分析中的多版本更新管理需求,根据不同的假设更新实现技术,提出支持What-if分析的内存OLAP系统中的多版本更新策略,其中包括常规的递归假设更新和基于差值的多版本假设更新,采用预合并机制的delta记录合并算法来提高级联假设更新模式下的多版本What-if查询性能。实验表明,与常规的递归假设更新相比,该算法无论在减少多版本更新代价方面还是在减少整体What-if查询时间方面均有效。     

OLAP在联通经营分析系统中的应用

OLAP是一种多堆展示数据的技术，经常被用在数据仓库的前端报表展现。论文针对联通经营分析OLAP部分报表的需求，提出了一种由数据仓库到OLAP服务器的一套完整地解决方案。并对其中的关键技术的实现进行了阐述。详细讨论OLAP搭建的体系结构．以及与OLAP时应的数据仓库的分层结构，并就多维数据模型设计进行了一些探讨。     

OLAP系统中用户浏览行为模型分析

用户在OLAP系统中的行为往往有一定的规律．在认定用户的查询意图相对稳定的前提下，分析用户的行为能提高OLAP系统的性能．而在分析用户的行为之前，选择合适的用户查询模型，记录用户的行为显得尤为重要．本文提出一个模型，包含了绝大多数的OLAP系统的操作．该模型可比较完整的记录了用户的查询浏览行为．     

数据仓库的OLAP技术研究

本文主要介绍数据仓库基本理论以及其应用之一的OLAP技术,OLAP技术是数据仓库的主要应用技术之一,OLAP能够提供很好的决策支持,并能进行数据的多维分析。     

基于OLAP技术的零售业经营分析系统模型的研究

数据仓库和联机分析处理(OLAP)技术是信息技术领域的新兴技术。使用OLAP技术可以将零售业中大量源数据有效地转化为有用的决策信息,并服务于决策过程。文中根据零售业经营分析业务提出的基于三层系统的实现方案,解决了传统的OLTP系统所无法解决的大量历史数据的使用问题以及用户所面临的基于大量历史数据统计问题。     

一种OLAP应用系统的设计和实现

通过对数据仓库和OLAP概念及体系结构的分析,描述了一种OLAP应用系统的设计方案,并介绍了它的具体实现方法。基于数据仓库的查询,一般都是及时特定查询,要在严格的响应时间内执行复杂的查询,遍历百万上亿的记录,同时进行可能很复杂的搜索、连接和汇总的操作。查询的数据吞吐量和响应时间是判断数据仓库性能的重点。CUBE的计算是OLAP及时查询的基础,提高查询的速度需要对OLAP进行预先的计算。文中系统比较了一些计算立方体的算法,并运用到具体的系统当中。     

基于数据仓库与OLAP技术的图书馆流通数据分析

在介绍数据仓库与OLAP技术的基础上,描述了高校图书馆数据仓库的系统结构,然后使用Microsoft SQL Server Analysis Services 2008,抽取阿坝师专图书馆学生流通历史数据,构建了数据仓库的实例,从时间、读者、分类号三个维度进行OLAP操作,生成数据汇总视图,为图书馆管理提供决策支持。     

基于SQL的OLAP多维数据分析

数据仓库中的数据组织方式不同于传统数据库，为了实现对数据仓库中多维数据的访问，文中提出了一种利用关系数据库的工业标准SQL来实现数据仓库中多维数据分析的方法，详细描述了实现的过程，并将其应用到KDOLAP工具的开发中。     

基于实时数据仓库的OLAP研究

传统数据仓库及OLAP应用侧重对历史数据的分析.为了满足实时分析的要求,本文提出了一种实时数据仓库的分区结构.在分析了传统OLAP设计在实时性方面的缺陷后,我们提出了基于分区结构的实时OLAP的设计,使OLAP分析能够达到实时或准实时的要求.     

OLAP在企业中的多维数据分析研究

分析了OLAP的特点,进行数据仓库存储方式的构建和多维数据分析功能的实现。引入动态的OLAP多维视图分析,决策者可以从各种维度对销售数据进行审视,进行切片、切块、旋转和钻取等OLAP基本分析操作。文章介绍了组织用于OLAP的多维数据结构。用OLAP进行销售数据多维数据分析。     

多维分析的OLAP模块设计与实现

文章通过对现行的OLAP工具产品的结构、功能和性能进行分析、比较后,提出了构建基于IBM Cognos平台下OLAP分析系统的一种系统方案,并给出了从建立多维模型、构建多维立方体到PoweICubes自动更新的基本步骤和方法.     

基于OLAM的决策支持系统

随着数据仓库技术的发展和完善，其应用日趋广泛。同时企业对数据仓库的OLAP功能提出更高和更复杂的要求。联机分析挖掘(Online Analysis Minjng，OLAM)技术集成了OLAP技术和数据挖掘技术，实现了二者的优势互补，为基于数据仓库的应用系统提供更加完善和强大的决策支持功能。本文简单介绍了OLAM及基于OLAM的决策支持系统(OLAM—Based DSS)框架及系统设计中的若干问题。