数据仓库自维护下视图分解系统的设计与实现

数据仓库自维护实质上是通过维护实化视图实现,然而现有的实化视图自维护策略不能有效的减少数据仓库集成端和数据源监视端的多余数据,从而影响数据仓库环境的整体响应速度.一种基于数据仓库自维护方法的视图分解系统改进了现有的视图分解模式,将全局定义的实化视图分解成局部定义的单源视图集来减少存在数据仓库中不必要的数据,实现了现有实化视图自维护策略的分解和重写,提高数据仓库自维护效率.     

基于源视图增量的在线实化视图自维护

借鉴传统的基于基表变化的数据仓库维护方法Strobe，提出一种基于源视图增量的在线实化视图自维护方法，使实化视图的状态保持与底层数据源的一致性。这种方法不仅保持数据仓库数据的一致性，而且还能够加快实化视图维护的速度，减少底层信息源与数据仓库之间的网络通信负担。     

数据仓库实化视图的联机维护

数据仓库实化视图和联机维护是数据仓库系统维护的一项关键技术,采用这种技术,能够在不影响用户正常业务的情况下,实现数据仓库的实化视图数据的及时更新、联机分析处理（OLAP）作为数据仓库的一个主要应用,在数据仓库实化视图的联机维护的过程中会面临严重的数据不一致问题。为了解决这个问题,本文引入“维护库”（Maintaining Database)的概念,提出基于事务触发的视图维护算法TVM,通过消息应答机制实现实化视图与数据源的数据一致性。     

多数据源数据仓库的一致性维护算法——Strobe算法的改进

数据仓库是一个集成了多个分布式、自治或异构数据源上的信息的数据储藏室,以支持用户的查询和分析。该文介绍了DM3数据仓库实现多数据源实化视图一致性维护的策略,分析了产生视图不一致性的原因和解决办法,以及改进后的一致性维护算法:Strobe算法和T-Strobe算法。     

基于多实化视图增量维护的基库生成算法

数据仓库的维护是数据仓库应用中的一个十分重要的问题,近几年产生了很多的维护算法。已有的维护算法多是针对单个实化视图的维护;或只针对简单SPJ视图的维护;或只针对聚集函数的维护;而实际的数据仓库大多是由包含聚集函数的多个实化视图组成。因此综合考虑包含聚集函数的多个实化视图的维护问题是必然的。文章正是在此情况下提出了一种基于多实化视图增量维护的基库生成算法,在《基于基库的多实化视图增量维护算法》中提出了包含聚集函数的多实化视图的维护算法。     

基于实化聚集视图的查询计算及其应用研究

对基于实化聚集视图的查询计算及相关研究进行了分析，并将相关的数据仓库的查询计算理论与面向应用的近视查询处理方法相结合，提出了一种基于实化聚集视图的近似查询计算方案，该方案具有广泛的应用前景。     

数据仓库中实化视图选择方法的研究

数据仓库中的视图选择在很大程度上影响数据仓库的查询效率和维护代价,是数据仓库中研究的重要内容.通过对现有的选择实化视图的价值模型进行研究,提出了一个新的视图价值估算模型和视图选择算法--PBPUS算法.该视图选择方法通过在视图选择前进行预处理和使用新的价值估算模型,降低了视图搜索的时间复杂度和维护代价,有效地提高了实化视图的查询效率.     

数据仓库中基于实体化辅助视图的视图增量维护

为了加快对大量数据的查询处理速度，通常在数据仓库以实视图方式存储数据，当基础数据发生变化时，这些实视图也必须随着更新，因而视图自维护和一致性维护成为数据仓库的重要问题。本文提出利用视图计算的中间结果创建辅助视图，在数据仓库中进行实体化，采用有效的增量维护算法计算实视图的精确变化，实现数据仓库视图自维护。     

数据仓库环境下的实化视图维护

本文通过示例说明数据仓库环境下实化视图维护存在的数据一致性问题，并分析了产生这一问题的根本原因．文中介绍了一些能解决数据一致性问题的具有代表性的实化视图维护算法，比较了它们之间的差异，最后描述了数据仓库环境下数据一致性程度的四个层次。     

基于Hibernate的实化视图维护的研究

在传统的实化视图维护时,数据源把增量数据以XML文档的方式报送给数据仓库,数据仓库从此文档中解析出数据,利用JDBC完成对实化视图的更新。文中提出在数据源把增量数据封装成序列化对象存储于文件中再报送给数据仓库,而数据仓库从文件中读出对象,利用Hibernate直接把对象更新到实化视图。通过两种方案性能的比较,表明后一种方案是可行并且更加高效的。     

面向数据仓库技术的财务决策支持系统研究

以数据仓库技术为核心,结合联机分析处理技术和数据挖掘技术的基础上,构建了财务决策支持系统,通过使用数据仓库的联机分析技术和数据挖掘技术强化了DSS的智能功能,为企业财务决策提供服务。     

基于网络的数据仓库动态增量维护算法与模型

提出数据仓库动态增量维护算法和模型．文中阐述了动态增量维护算法、模型以及利用该算法对数据仓库视图的维护技术，并以基于网络的数据仓库为例，描述了动态增量维护算法在数据仓库系统中的实现技术．本算法与技术对数据仓库技术的发展及应用有着重要的理论意义和实用价值。     

内联网数据仓库技术及应用

本文讨论了内联网数据仓库技术的需求和实现,提出了由操作数据层、数据提取层、数据仓库层、分析处理层和用户层构成的五层结构的企业内联网数据仓库系统,并详细探 讨了建立实用内联网数据仓库系统的关键技术     

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。     

连锁销售决策支持系统解决方案研究

数据仓库、联机分析处理、数据挖掘技术的结合是决策支持系统研究的主流模式,其中数据仓库用于数据的存储管理,联机分析处理集中于数据的多维分析,数据挖掘则致力于知识发现。在数据仓库、联机分析处理、数据挖掘技术的支持下,提出了连锁销售决策支持系统解决方案,即数据仓库+联机分析处理+数据挖掘→决策支持系统。     

数据仓库联机维护技术的研究与实现

针对数据仓库联机维护技术提出了一种三层维护体系结构TMA,在其中引进了“数据仓库基库”概念,利用版本控制思想提出了对单视图和多视图的联机维护算法,并实现了一个原型验证系统。     

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。