一种多维数据库和多维视图模型

“多维”是数据仓库／ＯＬＡＰ应用普遍采用的模型化方法,文中提出了一种对多维数据库和在多维数据库上进行的查询／统计进行模型化的方法,并给出了模型的形式化定义,鉴于数据库本身与一次具体任务产生的结果两种对象的性质不同,特别区分了多维数据库和多维视图。多维数据库是对全部数据及其内在关系的全面描述;多维视图则是针对一次任务的对多维数据库的选择和重组。文中还着重讨论了多维数据库的划分问题,以函数依赖为主要依     

基于自监督有效限制的多维数据库查询模型研究

本论文提出表达时间、位移、信息量等本质的多维自体,建立基于多维自体的多维情节含义模型,并进而提出统一多维数据模型,提高多维查询效率,更好地满足多维应用的实际需求库,为多维数据库理论的发展与应用提供新线索.     

OLAP中多维数据库旋转的应用

文章阐述了OLAP的概念及作用，并通过一报表的打印详细讲述了OLAP操作中旋转多维数据库的方法及其强大的功能。     

基于Analysis Services的OLAP多维数据视图的设计与实现

运用联机分析处理工具实现数据分析的关键是多维数据实体化视图的设计与实现。提出了基于Analysis Services多维数据模型的数学表达，并结合一个实例给出了多维数据实体化视图的设计与实现的方法。     

基于Analysis Services 的OLAP多维数据视图的设计与实现

运用联机分析处理工具实现数据分析的关键是多维数据实体化视图的设计与实现.提出了基于Analysis Services多维数据模型的数学表达,并结合一个实例给出了多维数据实体化视图的设计与实现的方法.     

一种虚拟系统视图模型及其应用研究

应用系统集成是软件工程研究领域的热点之一,在目前的研究当中,集成系统的信息安全性引起了人们的关注。为了实现合法的用户在其所授予的权限范围内访问系统信息,本文提出了一种虚拟系统视图模型,该模型使用认证技术以及业务流与数据绑定,在用户终端实现虚拟的系统视图,使其只能操作虚拟系统的功能和数据,从而实现对系统信息的安全保护。     

复杂层次多维数据仓库中判断数据请求有解的一种方法

1 多维数据模型概述多维数据模型因为能够有效地支持联机分析处理(online analysis processing,OLAP)而引起了人们越来越多的注意。最近几年,人们提出了几种多维数据模型。这些数据模型把数据集合视为多维空间中的点集,把数据集合的属性分为维和度量两类。维属性用来描述度量属性,是多维空间的维度。度量属性的值用来做分析处理,是多维空间中的点。最初的模型不能表示维层次结构,进一步能够表达简单的维层次结构(即只有一条路径的层次结构),后来能够表示满足具有     

多维数据立方体模型及其基于关系的实现

数据立方体模型是多维数据库和以多维分析为基础的联机分析处理技术的核心机制。本文参照当前对鑫维数据立方体模型的最新研究成果,提出了一种新的模型并且应用于OLAP服务器基于关系的实现。并且提出了实现的难点和改进的方向。     

NDSMMV——一种多维数据集物化视图动态选择新策略

物化视图的选择策略是数据仓库研究的重要问题之一.通过深入研究提出了一种多维数据集中物化视图动态选择的新策略--NDSMMV,包括候选视图生成算法CVGA、物化视图选择算法IGA、物化视图调整算法MAMV和物化视图动态调整算法DMAMV.CVGA基于多维数据格生成候选视图集,对候选视图数量进行压缩以减少后续算法的视图空间搜索代价和时间复杂度;IGA基于视图查询、视图维护和存储空间三元评价标准在候选视图集上进行物化视图的选择;MAMV基于物化视图选择过程已选视图的收益变化情况对物化视图进行进一步调整以提高查询的响应性能;DMAMV定时地判断查询视图类型分布是否变化来决定是否进行物化视图的动态调整,从而避免了物化视图集的"抖动".理论分析和实验结果表明该策略是有效可行的.     

OLAP中一种多维数据模型

分析了传统OLAP(联机分析处理)模型在商业应用领域中存在的不足，在此基础上，针对某一超市的OLAP的设计过程中所碰到的问题，提出了一种多维数据模型，给出了模型定义和基于关系数据库模型实现方法。     

一种并行数据库的动态多维数据分布方法

并行数据库系统的性能与数据库在多处理机之间的分布密切相关.目前已经出现一些并行数据库的数据分布方法.但是,这些方法都不能有效地支持动态数据库.文章提出了一种并行数据库的动态多维数据分布方法.该方法不仅能够有效地支持动态数据库的分布,还具有多维数据分布的诸多优点.此方法由初始数据分布机构和启发式动态数据分布调整机构组成.初始分布机构完成给定数据库文件的初始分布.动态数据分布调整机构实现动态数据库数据分布的动态调整.理论分析和实验结果表明,这种方法十分有效,并且能够有力地支持动态数据库上的各种并行数据操作算法.     

基于Web视图模型构建生物信息二级数据库

提出采用带根连通有向图来描述生物信息二级数据库的Web视图模型，以结合生物信息背景知识设计特定的生物信息Web视图及其问的相关关系．通过常量、静态和动态三类视图构成的Web视图模型解决了生物信息计算与数据资源共享的统一概念抽象．据此构建的硒蛋白相关生物信息二级数据库不仅可提供常规的数据管理和发布服务，并且将各类基因序列、蛋白质序列等生物信息数据的发布、蛋白质结构观察等Web计算有机地联系起来，符合分子生物学中信息流的观点．     

一种数据仓库的多维数据模型

数据模型是数据仓库研究的核心问题之一.很多研究表明,传统数据模型(如实体联系模型和关系模型)不能有效地表示数据仓库的数据结构和语义,也难以有效地支持联机分析处理(on-line analysis processing,简称OLAP).最近,人们提出了几种多维数据模型.但是,这些多维数据模型在表示数据仓库的复杂数据结构和语义以及OLAP操作方面仍显不足.该文以偏序和映射为基础,提出了一种新的多维数据模型.该数据模型能够充分表达数据仓库的复杂数据结构和语义,并提供一个以OLAP操作为核心的操作代数,支持层次结构间的复杂聚集操作序列,能够有效地支持OLAP应用.该数据模型支持聚集函数约束的概念,提供了表示层次结构间聚集函数约束的机制.     

数据仓库的多维数据模型研究

作为数据仓库设计的核心和基础,数据模型的研究直接影响到决策支持技术的发展。该文首先在对OLAP的需要分析基础上,提出了研究数据模型应该满足的六点约束,并分析了现有模型的优缺点。然后,针对这六点约束,引进分维函数建立多维模型视图,利用聚集偏序集族定义维的结构,提出了一种多维数据模型,并给出了以OLAP操作为核心的操作代数。     

一种模糊专家数据库数据模型

本文提出了一种能处理模糊知识的专家数据库数据模型。详细介绍了其模糊知识表示，模糊关系代数及不精确推理的实现策略。     

一种基于多维数据库的OLAP实现方法ADT：数据仓库的工具应用讨论

“数据仓库”是近数年来兴起的一种数据处理技术,其特点是对数据的长期保留并作出分析的支持决策,在其应用的工具中,国外新兴了一门针对特定问题的联机数据访问和分析的软件技术,称之为OLAP(On_Line Analytical Process-ing).OLAP的两种实现技术MOLAP(多维数据库OLAP)和ROLAP(关系型OLAP)现在正处于激烈的竞争之中.事实上,这两种技术各有特色,各有利弊,本文结合了ROLAP与MOLAP两种技术的特点,阐述了采用MOLAP ADT方法来实现的OLAP技术,相信研究数据库和数据仓库的读者会对此有一定的兴趣.     

一种利用实化视图快速响应查询的技术

实化视图可以显著改进查询处理的性能，针对拥有大量实化视图的实际系统，提出了层次索引和视图合并两种方法来有效减少可能被利用的实化视图的搜索空间，还提出了实用的启发式算法以找出较优重写查询。实验表明，所给算法可用来快速地响应查询。