论OLAP的三种实现技术

OLAP（On—Line Analytical Processing）是数据仓库系统的主要应用，它支持复杂的分析操作，侧重决策支持。文章从数据的存储方式，钻取操作，数据更新，和性能上研究了OLAP的三种实现技术ROLAP（Kehtional OLAP），MOLAP（Multidimensional OLAP）HOLAP（Hybrid OLAP）的不同和三种实现技术的适用范围。     

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。     

OLAP数据挖掘引擎算法的设计与实现

基于OLAP的数据挖掘，是数据挖掘的一个新的发展方向。对于如何把OLAP(联机分析处理技术)和DM(数据挖掘)统一起来，从而在数据库或数据仓库的不同层次进行挖掘，提出了OLAP数据挖掘系统的结构。通过研究数据挖掘方法和OLAP操作的特点，以及数据立方的构建和物化，对传统的DM算法进行了改进，设计并实现了更能适应OLAP数据挖掘引擎的算法。     

OLAP技术及其在SQL SERVER 2000中的实现

OLAP系统积累的大量数据如何为决策分析提供支持将成为下一阶段数据库应用的重点，OLAP技术通过数据立方体提供多维度的数据视图，并通过旋转切片等操作扩展查询语言的功能来满足这种需求。文中简要介绍了联机分析处理(On line Analysis Process)中的基本概念、OLAP与传统联机事务处理OLTP的差别、OLAP的相关实现技术，并给出了OLAP在SQL SERVER 2000中的具体实现。最后对OLAP的发展前景作出展望。     

OLAP技术及其在SQL SERVER 2000中的实现

OLTP系统积累的大量数据如何为决策分析提供支持将成为下一阶段数据库应用的重点,OLAP技术通过数据立方体提供多维度的数据视图,并通过旋转切片等操作扩展查询语言的功能来满足这种需求.文中简要介绍了联机分析处理(On line Analysis Process)中的基本概念、OLAP与传统联机事务处理OLTP的差别、OLAP的相关实现技术,并给出了OLAP在SQL SERVER 2000中的具体实现.最后对OLAP的发展前景作出展望.     

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.     

多维数据建模在短消息通信数据分析中的应用

联机分析处理(OLAP)是支持复杂的数据分析需求的重要技术。将OLAP多维数据建模应用于电信行业的短消息通信业务。针对特定的短消息通信的数据分析需求,设计短消息通信数据分析系统的多维模型,并利用SQL Server以及相关工具成功地实现该系统。     

一种应用于OLAP的数据模型及其实现

数据仓库及OLAP技术是当前数据库领域研究的热点,而数据模型又是数据仓库及OLAP核心基础。文章提出了一种应用于OLAP的数据模型,并用于实际应用中。这种数据模型在概念上表达了OLAP特性,支持OLAP操作,而且其数学代数简单明白地表达了OLAP查询。     

大数据分析的分布式MOLAP技术

大数据的规模效应给数据存储、管理以及数据分析带来了极大的挑战,学界和业界广泛采用分布式文件系统和MapReduce编程模型来应对这一挑战.提出了大数据环境中一种基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型的分布式MOLAP技术,称为DOLAP（distributed OLAP）.DOLAP采用一种特殊的多维模型完成维和度量的映射;采用维编码和遍历算法实现维层次上的上卷下钻操作;采用数据分块和线性化算法将维和度量保存在分布式文件系统中;采用数据块选择算法优化OLAP的性能;采用MapReduce编程模型实现OLAP操作.描述了DOLAP在科学数据分析的应用案例,并与主流的非关系数据库系统进行性能对比.实验结果表明,尽管数据装载性能略显不足,但DOLAP的性能要优于基于HBase,Hive,HadoopDB,OLAP4Cloud等主流非关系数据库系统实现的OLAP性能.     

Graph OLAPing 的建模、设计与实现

提出了一系列Graph的OLAP模型和算法,实现了以Graph数据为中心度量的OLAP操作.主要贡献包括:(1)提出了面向Graph的数据仓库概念模型——双星模型;(2)提出了Graph的数据立方概念和创建过程;(3)设计了信息维聚集算法I-OLAPing;(4)设计了拓扑维聚集算法T-OLAPing;(5)实现了Graph OLAP的原型系统Graph OLAPer1.0.实验结果表明,设计和实现的Graph OLAPing算法及原型系统Graph OLAPer1.0能够有效地进行科研合作网分析.     

数据仓库技术与应用

文中详细介绍了数据仓库的概念及其应用,着重说明了OLAP及数据挖掘等关键技术,最后讨论了数据仓库的具体实施方法。     

一种化学数据联机分析的挖掘系统原型设计

介绍了一种针对化学数据分析的挖掘系统原型实现和设计理论。阐述从化学数据分析的角度开发一个联机分析数据挖掘系统原型的理论过程,研究过程采用数据仓库提供的OLAP技术进行关联规则挖掘,预期实现从各种文献资料或数据库自动抽取有关化学反应的信息,发现新的有用化学成分,完成合成设计和反应预测等功能,从而对数据挖掘的实现进行了有益的尝试。     

烟草业务联机分析处理系统的实现

数据库技术的广泛应用以及数据仓库技术的出现为决策支持系统提供了新的发展方向。联机分析(onlineanalyticalprocessing,简称OLAP)正是在数据仓库的基础上发展起来的一门崭新的决策技术。文章结合某市烟草决策支持系统,介绍了基于联机分析处理技术的烟草数据分析系统的设计思路与实现方法,并对其中关键环节进行了较为详细的探讨与阐述,为联机分析处理技术的实用化提供了可借鉴的成功经验。     

数据仓库及OLAP技术在电信业务分析中的应用探讨

以一个对实时收入和实时话务为基础数据进行的包括诸如时间、产品、渠道、资费等的多维度分析的过程为例,论述了数据仓库及联机分析(OLAP)技术的概念、技术要点及开发实施步骤,探讨了这些技术在电信业务分析中的应用.     

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.     

数据仓库中的多维数据模型及其对象关系的实现

数据仓库和联机分析处理(OLAP)是当今商业数据处理领域的研究重点。传统的关系数据库技术已经很难满足联机分析处理对数据仓库的大量数据进行分析查询的要求。多维数据模型已成为数据仓库和联机分析处理的核心技术。该文设计了一种直观、有效的多维数据模型并给出了基于对象关系的实现。     

基于数据仓库的医院决策支持系统的研究与设计

在医院原有信息系统HIS的基础上,综合运用数据仓库（DW）、联机分析处理（OLAP）、数据挖掘（DM）等新兴技术,搭建了一个完整的医院决策支持系统。清楚简明的介绍了系统的体系结构和总体实现,并对DW、OLAP和DM等关键部件的设计作了详尽的探讨。     

基于DW的连锁超市决策支持系统的研究与设计

文中在连锁超市原有的联机业务管理信息系统的基础上,综合运用了数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM)等新兴技术,开发了一个完整的连锁超市决策支持系统。简明扼要地介绍了系统的体系结构和总体实现,并对DW,OLAP和DM等关键部件的设计作了详尽的论述。     

一种数据集市系统跨主题数据查询方案

数据集市作为新兴的数据管理技术,与数据仓库相比具有很多优势,被广泛采用在各种应用系统中。但目前的数据集市系统尚不具备跨主题的信息查询能力,无法为用户同时提供多个领域的信息或全局性的数据。本文针对这一问题,提出了数据集市指标映射方法,并给出采用这种方法的数据市系统的结构描述以及相应的联机分析算法,为问题的解决提供了一种可行方案。