一种基于B/S结构的OLAP服务体系结构的研究

论述了当前基于C/S结构的OLAP系统的不足,提出了一种基于B/S结构的OLAP系统.该系统读取OLAP建摸工具生成的语义对象存储文件,向用户屏蔽了各种分析数据源的差异,可以以普通关系数据库、数据仓库和数据立方体为分析数据源,通过浏览器向用户展示分析结果,同时可以对分析结果进行各种分析操作.     

一种基于B／S结构的OLAP服务体系结构的研究

论述了当前基于C／S结构的OLAP系统的不足，提出了一种基于B／S结构的OLAP系统。该系统读取OLAP建摸工具生成的语义对象存储文件，向用户屏蔽了各种分析数据源的差异，可以以普通关系数据库、数据仓库和数据立方体为分析数据源，通过浏览器向用户展示分析结果，同时可以对分析结果进行各种分析操作。     

基于图结构索引的分布式OLAP加速方法

随着业务数据的规模增大,一些重要的应用场景需要使用分布式在线分析处理(OLAP)支持大规模数据的分析,例如商务智能(BI),企业资源计划(ERP),用户行为分析等.同时,分布式OLAP打破单机存储的限制,可以将数据放在内存中以提升OLAP的处理性能.然而,基于内存的分布式OLAP在消除磁盘I/O后,性能瓶颈转移到了连接操作.连接操作是OLAP中的一种常用操作,会进行大量的数据读取与计算操作.通过对现有的几种连接操作方式进行分析,提出了一种能够加速连接操作的图结构索引以及基于图结构索引的连接操作方式LinkJoin.图结构索引通过用户所指定的连接关系,将数据在内存中的位置以图结构的形式进行存储.基于图结构索引的连接方式,不仅能够有等同于哈希连接的较低复杂度,而且在执行过程中能减少数据读取与计算操作次数.将目前先进的开源内存OLAP系统MonetDB从单机系统扩展成分布式系统,并且在该系统上设计与实现了基于图结构索引的连接操作方式.针对该系统的图索引结构,列式存储以及分布式执行引擎这3个重要方面,进行一系列设计与优化,以提升系统的分布式OLAP处理性能.测试结果表明,在TPC-H标准测试中...     

一种改进的分组序号聚集算法

ROLAP是OLAP（联机分析处理）中使用最广泛的一种类型,其主要功能是管理决策所需要的总结数据。总结数据一般都涉及多表连接和分组聚集操作,提高这些操作的性能成为提高OLAP操作响应速度的关键。为此,提出一种基于分组序号的新聚集算法IMuGA。算法充分利用时间维表特殊性,通过对事实表关键字直接获得分组属性值,减少了多表连接中时间维度的连接次数,提高了联机分析处理查询效率。实验结果表明,该算法是有效的。     

动态更新实物化视图以提高OLAP查询效率

在数据仓库系统中,OLAP查询一般都涉及多表连接和分组聚集两部分操作,提高这些查询的性能成为提高OLAP响应速度的关键。利用实物化视图,可以准确地计算并保存表连接或聚集等耗时较多的操作的结果。研究基于查询频率的实物化视图的更新算法,可以使实物化视图得到最大效率的使用,明显地缩短查询的响应时间,从而提高OLAP的查询效率。     

基于MMOLAP的What-if分析

讨论基于主存联机分析处理(OLAP)环境下的What-if分析,规范基于OLAP环境下What-if分析的表现形式及原操作,在此基础上,提出一种基于用户查询结果动态创建HCube或VCube的算法,以支持多版本的What-if分析,介绍系统的体系结构,实现一个原型 系统。     

OLAP系统基于查询结构的用户浏览引导

联机分析处理（OLAP）系统是数据仓库主要的前端支持工具,在OLAP系统中用户以浏览的方式进行数据访问。通常,OLAP系统用户一般会有相对稳定的信息需求,而OLAP系统中查询的结构一定程度上反映了用户所关心的信息内容,因此,用户执行查询的结构也会保持一定的稳定性。以查询结构为基础,对OLAP系统用户的查询行为进行了分析,提出了一种建立OLAP系统用户轮廓文件的方法,并对如何根据轮廓文件对用户的行为进行预测,并进一步对用户的浏览进行引导的方法进行了探讨。以此为基础,当OLAP系统用户进行信息浏览时,可以在OLAP系统前端,对用户可能感兴趣的地方做出一定的标识,引导用户将要进行的浏览动作,使用户能轻松的完成信息搜索的工作。     

基于对象化查询的OLAP系统的研究与应用

针对多维表达式（MDX）的非结构化对增量操作的限制,提出了一个对象化的查询结构,并阐述了在该结构的基础上对分析路径的跟踪和序列化的实现。该对象结构可以使OLAP系统高效方便地实现对分析线索的维护和对分析动作的记录,提高了OLAP系统的可用性。     

多维数据模型的变粒度存储策略研究

提高联机分析处理(OLAP)的响应速度是数据仓库研究的核心问题之一.文中根据多维数据模型的结构特点以及OLAP需求提出了一种变粒度存储策略.实验表明该策略能有效地减少存储空间,提高OLAP响应速度.     

OLAP系统中用户浏览行为模型分析

用户在OLAP系统中的行为往往有一定的规律．在认定用户的查询意图相对稳定的前提下，分析用户的行为能提高OLAP系统的性能．而在分析用户的行为之前，选择合适的用户查询模型，记录用户的行为显得尤为重要．本文提出一个模型，包含了绝大多数的OLAP系统的操作．该模型可比较完整的记录了用户的查询浏览行为．     

OLAP性能测试方法研究与实现

随着商业智能市场的逐步扩大,联机分析处理(OLAP)系统的使用质量评估已经成为数据库应用的研究热点.作为效用特性的OLAP系统性能评估需要一个性能基准.以OLAP委员会推出的APB-1性能基准为基础,首先设计了面向多维数据库的立方体(Cube)模型以及相应的多维表达式(MDX)查询模板,在Cube模型设计的过程中修改了APB-1基准ROLAP星型模型的不足之处;接着在测试数据一致和测试参数一致的前提下,通过对设计的MOLAP模型查询结果与ROLAP模型查询结果进行对比分析,证明了MOLAP模型及MDX查询模板设计的正确性;然后给出了OLAP性能测试流程,描述了支持ROLAP和MOLAP性能测试的工具框架及其主要模块.最后使用该测试框架在商业数据库管理系统上对ROLAP和MOLAP进行并发查询实践,验证了框架的有效性.提出的方法及技术实现为未来OLAP产品性能的测试和评价提供多维数据模型、业务模型和工具的支持.     

Normalising OLAP cubes for controlling sparsity

A poorly designed OLAP (on-line analytical processing) cube can have a size much larger than the volume of information, potentially leading to problems with performance and usability. We give a new normal form for OLAP cube design and synthesis and decomposition algorithms to produce normalised OLAP cube schemata. OLAP cube normalisation controls the structural sparsity resulting from inter-dimensional functional dependencies. We assume that functional dependencies are used to describe the constraints of the application universe of discourse. Our methods help the user to identify cube schemata with structural sparsity, and to change the design in order to obtain more economy of space.     

基于OLAM的可视化DM系统的设计与实现

为了解决传统数据挖掘的两大缺点,结合OLAP和DM以及可视化三大技术,提出了基于OLAM的可视化DM系统模型.在该系统中,OLAP与DM做到了一定程度的有机结合,用户可以参与到整个挖掘过程中,同时对该模型进行了系统的分析.     

Usability of geographic information – Factors identified from qualitative analysis of task-focused user interviews

Understanding user needs for geographic information and the factors which influence the usability of such information in diverse user contexts is an essential part of user centred development of information products. There is relatively little existing research focused on the design and usability of information products in general. This paper presents a research approach based on semi structured interviews with people working with geographic information on a day to day basis, to establish a reference base of qualitative data on user needs for geographic information with respect to context of use. From this reference data nine key categories of geographic information usability are identified and discussed in the context of limited existing research concerned with geographic information usability.     

计算机软件可使用性设计的发展、标准及支持原则

一些重要交互技术的设计和应用曾对计算机可使用性设计的发展起了重要的推动作用,该文对此进行了回顾,并由此总结出可学习性、可记忆性、功效性、错误率和用户满意度等五项可使用性设计标准。一些支持可使用性设计的相关原则,包括可学习性原则、灵活性原则、可观察性原则、可恢复性原则和反应原则等,也被分析和讨论。     

数据仓库和OLAP技术在大型施工企业财务分析中的应用

首先介绍了数据仓库和OLAP技术的基本概念，然后阐述了当前国内大型建筑施工企业中进行财务分析的方法并指出了存在的问题，提出了引入OLAP技术来辅助建筑企业进行财务数据分析的思路。研究运用数据仓库和OLAP技术构建财务数据多维分析系统，并对系统中所涉及到的财务数据多维模型进行了设计。     

Finding an efficient rewriting of OLAP queries using materialized views in data warehouses

OLAP queries involve a lot of aggregations on a large amount of data in data warehouses. To process expensive OLAP queries efficiently, we propose a new method to rewrite a given OLAP query using various kinds of materialized views which already exist in data warehouses. We first define the normal forms of OLAP queries and materialized views based on the selection and aggregation granularities, which are derived from the lattice of dimension hierarchies. Conditions for usability of materialized views in rewriting a given query are specified by relationships between the components of their normal forms. We present a rewriting algorithm for OLAP queries that can effectively utilize materialized views having different selection granularities, selection regions, and aggregation granularities together. We also propose an algorithm to find a set of materialized views that results in a rewritten query which can be executed efficiently. We show the effectiveness and performance of the algorithm experimentally.     

一种可扩展的OLAP服务系统设计方案

本文提供了一种通用的OLAP服务系统设计方案，该方案能支持不同的DBMS厂商开发的OLAP服务器产品，具有较好的可扩展性和灵活性，用户可根据实际情况选择OLAP服务器产品。为实现这一目标，引入了自定义的查询模式语言，在前端工具和特定的OLAP服务器产品之间起语义转化的作用。     

EXODuS: Exploratory OLAP over Document Stores

OLAP has been extensively used for a couple of decades as a data analysis approach to support decision making on enterprise structured data. Now, with the wide diffusion of NoSQL databases holding semi-structured data, there is a growing need for enabling OLAP on document stores as well, to allow non-expert users to get new insights and make better decisions. Unfortunately, due to their schemaless nature, document stores are hardly accessible via direct OLAP querying. In this paper we propose EXODuS, an interactive, schema-on-read approach to enable OLAP querying of document stores in the context of self-service BI and exploratory OLAP. To discover multidimensional hierarchies in document stores we adopt a data-driven approach based on the mining of approximate functional dependencies; to ensure good performances, we incrementally build local portions of hierarchies for the levels involved in the current user query. Users execute an analysis session by expressing well-formed multidimensional queries related by OLAP operations; these queries are then translated into the native query language of MongoDB, one of the most popular document-based DBMS. An experimental evaluation on real-world datasets shows the efficiency of our approach and its compatibility with a real-time setting.