一种数据仓库的概念模型-样本模型

数据仓库概念模型设计是数据仓库设计和实施的基础,是决定数据仓库成功与否的关键之一。该文介绍了一种数据仓库的概念模型-样本模型,它以事件为中心组织实体,并给出了描述实体之间层次、分类、组合关系的方法,以及确定样本库模式的原则和方法。最后给出了从ER模型向样本模型转换的方法。     

数据仓库多维建模的扩展ER模型

数据仓库概念设计是数据仓库设计过程中的一项重要工作,且依赖于多维数据模型,但目前还没有一种广泛采用的多维数据模型。ER模型具有语义表述能力强的特点,因此按用户的多维数据分析要求特化ER模型的构件集,得到扩展ER模型,可以用于复杂应用的数据仓库建模。     

实体—关系—时间模型—扩展的ER模型

本文以一个实例为线索，介绍建立以事件为中心的实体关系时间模型（ＥＣＥＲＴ）的基本概念以及从概念模型向关系模型转化的算法和结果。该模型是在ＥＲ模型的基础上，通过引入事件和时间因子，使得应用环境的语义（静态的和动态的）得到充分的表达，从而便于和终端用户通信，又是向关系模式转化的基础。应用ＥＣＥＲＴ模型进行数据库辅助设计的原型系统目前已在微机上用Ｃ语言实现。     

分布式数据仓库的一种聚集运算算法

考虑了分布式数据仓库的星型模式及数据分段的特点,在各站点对分组关键字进行编码压缩,并采用分布式聚集运算的方法,最后在请求站点生成完整的分组聚集结果,以降低站点内的排序费用,减少站点间传输的元组大小和数目,从而降低了站点内的处理代价和站点间的数据传输费用,提高了分布式数据仓库分组聚集运算的效率。     

一种新型数据仓库体系的实现

针对当前流行数据仓库体系DB-DW存在的不足，引入ODS，构建起DB-ODS-DW数据仓库三层体系结构；并在分析当前通用数据仓库逻辑建模方法不足的基础上，提出将第三范式(Third Normal Form，3NF)和星型模式(Star-Schema)两种建模方法相结合来设计和实现DB-ODS-DW体系。     

建立数据仓库逻辑模型的方法

数据仓库技术是数据库技术的一个重要发展方向。根据应用环境的不同,有两种建立数据仓库逻辑模型的方法:第三范式建模和星型模式建模。     

关于数据仓库一种新型体系结构的探讨

针对当前传统数据仓库DB-DW两层体系结构存在的不足,本文引入了ODS(Operational Data Store)方法,构建起DB-ODS-DW数据仓库三层体系结构;并在分析当前通用数据仓库逻辑建模方法不足的基础上,提出将第三范式(3NF)和星型模式两种建模方法相结合,设计和实现DB-ODS-DW体系结构.     

建立数据仓库逻辑模型的方法

数据仓库技术是数据库技术的一个重要发展方向。根据应用环境的不同，有两种建立数据仓库逻辑模型的方法：第三范式建模和星型模式建模。     

一种分布式多媒体数据仓库模型

多媒体数据采掘是从大型多媒体数据库中提取高层的多媒体信息及知识。介绍一种分布式多媒体数据仓库模型──ＣＭＳ模型的体系结构及存储结构,并构造了具有综合处理各种媒体数据,能够对这些媒体数据进行修改、查询的军用多媒体数据仓库原型系统。     

数据仓库概念模型的设计

要设计一个能够正确反映用户的需求，又能够使用户易于理解的数据仓库概念模型是一项不同于传统事务处理系统概念模式设计的重要工作，文章提出了一个类似于传统事务的ER模型的DWER模型，给出了对DWER模型的评价，并与其它相关的模型进行了比较，最后给出了模型的描述方法。     

医院数据仓库数据模型设计

数据模型设计是数据仓库建设的核心,提出一种医院数据仓库数据模型的设计方法。以某一三甲医院的HIS数据为背景,采用数据驱动的手段,结合医院的需求,提出了医院数据仓库的三层数据模型,概念模型、逻辑模型、物理模型,并完整地给出了每个模型的具体的设计和主要内容。设计并实现了医院数据仓库的数据模型,并结合医院具体的数据给出了相应的实例。此医院数据仓库的三层数据模型易于理解和实现,为医院数据仓库设计最终完成提供了基础。     

一种基于模型转换的数据仓库设计技术

该文比较了数据仓库数据库与传统操作型数据库,回顾了“规范的”操作型系统设计,介绍了三种典型的数据模型———实体关系模型、对象模型和维模型(星形模型)。提出了一种基于模型和模型转换的数据仓库设计工程方法。     

多版本数据仓库模型设计

针对数据仓库多维模式结构的进化问题提出一种多版本数据仓库模型,给出模型结构、模型对象以及对象之间指派关系的定义。多版本数据仓库基于“版本控制”策略管理数据仓库的多维模式,将数据仓库进化过程中的每一种有效状态都以版本的形式保存下来。决策者可以在特定的结构版本中分析历史数据,有利于更准确地把握业务事实。     

基于数据仓库技术的物资管理系统研究与开发

对数据仓库、多维数据模型、星型模式等概念作了详细的介绍,分析了传统物资管理系统存在的问题,在此基础上提出了基于数据仓库技术的物资管理系统的研究方法和设计思路,并给出了数据仓库中数据结构的设计实例。     

数据仓库在监狱政务系统中的应用研究

针对司法政务中监狱部门的实际情况和对狱内现有信息化系统的分析,探讨了数据仓库技术在监狱政务系统中的应用,重点设计了针对监狱部门的数据仓库系统与现有监狱信息化系统的整合架构与模型方案,研究了数据仓库系统的规划与开发方法,并对数据仓库技术在监狱部门等的政务系统中的应用进行了总结与展望.     

企业数据仓库多维数据模型的建立

数据仓库是一种新的数据管理技术,能将企业内分散的原始操作型数据和来自外部的数据汇集和整理,为企业提供完整、及时和准确的决策信息。构建数据仓库系统的核心问题是如何建立复杂的企业数据模型。商务数据的本质是多维的,传统的ER模型已无法满足要求,而多维数据建模技术从维度、层次建模的角度有效地弥补了传统数据模型的不足。文章以多维数据建模技术为中心通过实例讨论了数据仓库中数据模型的一般建立方法,为解决构建企业信息系统提供了一种切实可行的方案。     

数据仓库跨版本透明查询系统的设计

针对传统数据仓库系统中多维模式进化历史的挥发性问题,提出用版本元数据来记录数据仓库进化过程中的每一种多维模式状态,给出版本元数据结构,设计了跨版本透明查询系统及相应的查询算法。查询分解算法将用户基于一种模式结构提出的查询请求分解为在各个数据仓库版本上计算的子查询,集成算法将子查询结果进行必要的汇总和转换。     

数据仓库参考模型研究

在数据仓库的建立过程中,因为时间和资金上的限制,很多时候,概念模型并没有详细的去做好,这可能会为系统的后续开发带来很多的问题,参考模型可以很好的解决这个问题。对现有数据仓库参考模型进行了分析,指出基于数据的数据仓库参考模型和基于目标的数据仓库参考模型有着各自的不足,提出了一个基于用户需求的数据仓库参考模型,该模型以用户需求为基础,以企业的业务流程为指导,使得数据仓库建立后有更好的适应性和稳定性。然后以此模型为指导,建立了一个进销存系统,从而验证本模型的有效性。