基于数据仓库的OLAP技术的研究

随着数据处理技术在企业的成功应用，企业积累了大量的生产、科研和业务数据．为了解决企业决策人员面对浩瀚如烟的数据却很难及时获得决策支持信息的问题，许多企业已构建了数据仓库．并且通过使用联机分析处理OLAP技术可以使决策人员从数据仓库中获取有用信息本文介绍了数据仓库技术和OLAP的基本概念．分析阐述了基于数据仓库的OLAP的三种存储机制，及联机分析处理OLAP在数据仓库应用中的作用。重点研究了基于关系型数据库的ROLAP(Relational OLAP)技术，主要介绍了ROLAP的特点，ROLAP的两种模型。雪花模型与星型模型．以及OLAP的多维分析技术。     

ROLAP和MOLAP的研究

如今许多企业已构建了数据仓库,并且通过使用联机分析处理OLAP技术可以使决策人员从数据仓库中获取有用信息。然而应用OLAP时,人们遇到的问题是,到底采用ROLAP还是MOLAP。本文将对这两种模式做相应的比较分析。     

基于数据仓库联机分析处理技术的研究

随着数据仓库理论的发展,数据仓库系统已逐步成为新型的决策管理信息系统的解决方案,而数据仓库系统的核心是联机分析处理。主要介绍了OLAP技术和多维数据领域中的一些基本概念及多维数据分析的主要方法和多维数据的3种存储模式：ROLAP、MOLAP、HOLAP。     

提高0LAP系统性能的方法研究

1.引言随着市场竞争的日趋激烈,近年来企业更加强调决策的及时性和准确性,这使得以支持决策管理分析为主要目的的应用迅速崛起,这类应用被称为联机分析处理(OLAP),OLAP应用主要是指通过各种即席复杂查询,对数据仓库中存储的数据进行各种统计分析的应用。由于各种OLAP查询涉及大量的数据,非常复杂,并要求比较快的响应速度,因此除了研究如何形式化描述OLAP查询与操作外,还需要研究各种OLAP查询和处理的有效方法。本文首先介绍OLAP的概念和分类,然后研究了提高OLAF系统应用性能的主要的技术。文章的第四部分分析ROLAP和MOLAP两种方式的优缺点,给出了一个结合ROLAP和MOLAP的查询解决方案。最后给出结论和进一步的研究方向。     

基于数据仓库和OLAP技术的证券交易系统的实现方案研究

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,而如何应用到证券交易中是证券业面临的问题。建立证券交易数据仓库并使用OLAP技术,可以将大量源数据有效地转化为有用的知识信息,并服务于决策过程。基于数据仓库的证券交易系统就是在面向信息处理的联机事务处理(OLTP)系统的基础上并引入数据仓库和OLAP技术而发展起来的。论文结合证券交易业务提出了系统实现的解决方案,并给出了基于证券交易业务的数据仓库的体系结构、逻辑模型、粒度模型,以及基于证券交易业务的联机分析处理(OLAP)系统的实现方法。     

基于关系数据库的ROLAP中实视图的选择

联机分析处理（OLAP）是伴随着数据仓库出现的一种数据分析处理技术,其特点是使分析人员能够更充分地利用数据仓库中的数据资源,从多种角度、多个层次,快速地构建易为用户理解的并全面反映企业行为特征的数据快照,从而可使用户更加深入地了解企业的发展状况和趋势。ROLAP是OLAP中使用最广泛的一种类型。文中对影响ROLAP查询效率的关键技术进行了讨论,提出了一个改进的实视图动态选择算法。该算法从存储空间、查询频率、更新代价三个方面综合评价每个实视图,有效地保证了ROLAP查询的响应时间。     

基于关系数据库的ROLAP中实视图的选择

联机分析处理(OLAP)是伴随着数据仓库出现的一种数据分析处理技术,其特点是使分析人员能够更充分地利用数据仓库中的数据资源,从多种角度、多个层次,快速地构建易为用户理解的并全面反映企业行为特征的数据快照,从而可使用户更加深入地了解企业的发展状况和趋势。ROLAP是OLAP中使用最广泛的一种类型。文中对影响ROLAP查询效率的关键技术进行了讨论,提出了一个改进的实视图动态选择算法。该算法从存储空间、查询频率、更新代价三个方面综合评价每个实视图,有效地保证了ROLAP查询的响应时间。     

基于数据仓库技术的医院信息系统(HIS)的实现方案研究

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,而如何应用到医院的信息化建设中是医院信息系统(HIS)面临的问题。建立基于HIS的数据仓库并使用OLAP技术,可以将大量源数据有效地转化为有用的知识信息,并服务于决策过程。基于数据仓库的HIS就是在面向信息处理的联机事务处理(OLTP)系统的基础上并引入数据仓库和OLAP技术而发展起来的。本文结合医院医疗业务提出了系统实现的解决方案,并给出了基于医院医疗业务的数据仓库的体系结构、逻辑模型、粒度模型,以及基于医院医疗业务的联机分析处理 (OLA     

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.     

数据仓库技术及其在电信行业中的应用研究

信息技术已取代数据处理技术成为信息产业研究的热门话题,业界所面临的问题不再是简单地处理数据,而是如何使用数据。介绍了数据仓库的基本知识和OLAP在数据仓库中的应用,阐述了关系型数据库ROLAP及其特征,最后以数据仓库在电信行业中的应用来介绍数据仓库的具体实现。     

一种多级数据仓库体系结构和双通道视图更新算法

1 引言联机分析处理(On Line Analyze Processing:OLAP)是决策支持系统的重要组成部分,它为企业管理人员提供了利用集成化的数据仓库进行更准确、更完整的信息查询的能力。数据仓库是支持企业或组织决策分析处理的,拥有面向主题的、集成的、相对稳定的数据集合。在数据仓库的联机维护中,只有保证数据仓库数据与数据源的一致性,才能为高层决策人员提供全面一致、有效的分析型战略数据信息。     

在Informix上实现移动网管的联机分析处理

联机分析处理（LOAP）用于对企业大量数据进行分析,以支持复杂查询和决策。分析比较了联机分析处理系统的两种不同的体系结构,介绍了基于informix MetaCube的OLAP思想并给出了一个针对移动通信网络管理的基于数据仓库的OLAP实例。     

基于数据仓库三层架构的决策支持系统应用研究

数据仓库与联机分析处理(OLAP)技术已成为企业决策支持系统的关键.探讨了基于数据源、数据仓库及OLAP应用三层架构的决策支持系统的体系结构,并结合具体实例给出了系统设计和实现过程.     

基于数据仓库技术的教务管理系统(EAS)

数据仓库和联机分析处理(OLAP)是信息技术领域的新兴技术,如何应用到高校教务管理信息化建设中是教务管理系统(EAS)面临的问题.基于数据仓库的EAS就是在面向应用的联机事务处理(OLTP)系统的基础上并引入数据仓库和OLAP技术发展起来的.本文结合高校教学管理业务提出了系统实现的解决方案,并给出了基于高校教学业务的数据仓库的体系结构、逻辑模型、粒度模型,以及联机分析处理(OLAP)系统的实现方法.     

数据仓库中OLAP的实现技术

本文介绍了数据仓库和联机分析处理的概念，分析阐述了基于数据仓库的OLAP的三种存储机制、实施框架、数据操纵机制和索引机制。及多维数据模型上的OLAP的实现技术。     

数据仓库技术在零售企业中的应用研究

以某零售企业的产品销售为主题,分析和设计了某零售企业产品销售数据仓库,并介绍了基于数据仓库的多维数据分析技术即联机分析处理（OLAP）在其中的应用。     

数据仓库技术在零售企业的应用研究

本文首先介绍了数据仓库理论及联机分析处理（OLAP）技术,并通过以某零售企业产品销售为主题的数据仓库模型的构建,介绍了如何建立数据仓库的体系结构,提出了数据仓库的构建和设计过程。     

基于数据仓库的决策支持系统的设计与实现

在大型企业中,随着财务信息化建设的发展,积累了大量的财务数据.讨论了如何利用这些数据快速而正确地支持决策.在对数据仓库技术和决策支持系统研究的基础上,提出并实现了一种基于数据仓库技术的决策支持系统(DSS),内容包括系统体系结构、数据仓库模型,联机分析处理(OLAP)策略以及基于门户技术的个性化展示方式,并时系统的关键技术进行了阐述.该系统实现了将企业所掌握的数据转换为信息,进而转换成知识,提高企业决策能力,决策效率、决策准确性.     

基于库存控制的数据仓库与决策支持

通过对传统决策支持系统已经不能满足当今企业对决策支持的需要的分析,提出了采用数据仓库（DW）,联机分析处理（OLAP）及数据挖掘技术为企业提供决策必要性,设计了一种利用数据仓库（DW）技术和联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等数据仓库工具提供库存控制决策支持的方案,并着重阐述了联机分析处理（OLAP）与数据挖掘是如何为企业库存控制提供决策支持的。     

数据仓库中的一种立方体数据模型

数据仓库和联机分析处理(OLAP)是商业数据处理领域中的两个最重大的新技术。OLAP应用要求对数据仓库中存储的大量数据进行分析,用标准关系数据库技术来实现非常复杂的查询是相当困难的。所以,在数据仓库中,数据被组织成立方体数据模型。该文提出了一种简单、直观的数据立方体模型以及在这个立方体上支持OLAP操作的代数。为复杂的查询提供了简要的表述方法。