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。     

船舶代理业的数据仓库及OLAP建模技术

本文通过船舶代理业数据仓库建设的实例,介绍了数据仓库建模的过程。重点阐述了数据建模应该遵循的原则、常见模型的比较和选取,最后给出了海洋运输系统中船舶代理数据仓库建模分析过程的实例。     

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。     

高速公路营运数据仓库的数据建模方法研究

由于数据仓库的数据主要用于分析处理，而非事务处理，因此，定义数据仓库的数据模型和指导思想、方法、步骤和传统的事务型数据库系统有很大的不同。本文根据等者在开发EMDSS（高速公路营运管理决策辅助系统）中的经验和实践，对数据仓库数据模型的建模方法进行了研究。     

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。     

数据仓库和OLAP技术概述

数据仓库和联机分析处理(OLAP)是决策支持的重要因素并逐渐成为数据库行业的核心部分.现如今许多商业产品和服务均到位,所有主要的数据库管理系统供应商在这些领域也提供了上市产品.区别于传统的联机事务处理,决策支持系统对数据库技术提出相当程度上不同的要求.本文以新的要求为重点提供了数据仓库和OLAP技术的概述.主要描述用于提取、清理并载入数据到一个数据仓库的后端工具,OLAP中典型的多维数据模型,用于查询和进行数据分析的前端客户工具,有效查询处理过程的服务器扩展以及用于元数据管理和仓库管理的工具.除了考察最先进技术,本文还提出了一些颇有前景的研究课题,其中一些课题与数据库研究界多年来致力于从事的问题相关,而另一些却只是刚刚开始受到关注.     

数据仓库中维的建模和查询

维是数据仓库的重要组成部分，也是OLAP的主要查询对象，但标准的星形／雪花模型对实际应用中维的建模存在明显缺陷，而且SQL语言对维实体、维层次结构不能提供直接、有效的支持，使得OLAP查询的表达较为繁琐、冗长。为此，提出了一个基于关系数据库的SQL（D）数据模型，它给出了层次链、层次树、维的正式定义，支持不平衡、异构的维层次结构；并对SQL作了相应的扩充，支持维的定义、维层次比较、维的引用和维聚集层次的指定，使得原先冗长、复杂的OLAP查询表达式变得简洁、易于理解。最后对扩充的语义给出实现算法。     

浅谈数据仓库中的OLAP技术

随着数据仓库技术和联机分析处理(OLAP)技术的发展,多维数据查询与分析已经广泛应用到商务、金融以及军事等多个领域的信息处理中,为各行业的决策分析提供了强大的支持。本文主要从数据仓库及OLAP技术的相关概念,OLAP多维数据模型及核心技术方面进行了分析总结。     

证券CRM系统中的数据仓库及其设计

数据仓库的正确实施是CRM系统成功的关键,也是众多CRM厂商关注的焦点.文中以证券CRM系统为研究背景,介绍了数据仓库技术及其特点,在阐明系统结构的基础上,论述了数据仓库的设计与实现过程,然后重点分析了数据仓库建模的三个层次,确定了OLAP技术的实现方式,最后结合实际,对数据仓库建设中的关键问题和解决方法进行论述.它能够帮助企业建立数据仓库,并在其中进行数据的分析与处理,这就是CRM系统区别传统数据库应用系统的关键.     

数据仓库技术研究

数据仓库是分布式异构数据库系统集成的一种较为先进的解决方法。本文分析了数据仓库技术提出的背景，介绍了数据仓库的概念和体系结构，总结了数据仓库当前研究的主要问题并对下一代数据仓库技术做了展望。     

数据仓库在港航决策中的设计与实现

数据仓库是支持决策的有效技术。首先设计了支持港航决策的数据仓库．给出了港航业数据仓库的体系结构、决策主题域、多维数据模型。然后制定了针对港航数据的抽取规则，并使用ETL工具，将数据抽取、转换、加载到数据仓库中，对该设计进行了工程实现。最后利用展现工具对该数据仓库的OLAP功能进行了检验。     

数据仓库及其建模的应用研究

介绍了数据仓库技术的基本概念、特征,对构建数据仓库的关键技术进行了一些理论和实践上的研究。并以学生选课数据仓库的构建为例,详细地阐述了数据仓库的建摸过程。     

基于XML技术的数据仓库多维数据模型

本文介绍了一种基于关系数据库、利用 XML技术实现多维数据模型方法 .首先讨论了在关系数据库之上构建数据仓库的系统结构 ,利用面向对象的技术构建一个逻辑多维数据模型 ,通过 XML 文档保存多维数据模型的元数据 .配合数据仓库的数据抽取工具、汇总工具可以实现数据仓库的基本功能 .对于实现关系数据库之上 OL AP和数据挖掘有一定的参考价值 .     

联机分析及数据仓库的建模技术

本文介绍联机分析对数据的需求、ＯＬＴＰ与ＯＬＡＰ的区别、数据仓库的基本特征及基对数据库技术的新要求、数据仓库的两种建模方法－ＭＯＬＡＰ与ＲＯＬＡＰ,着重讲述基于关系数据库管理系统的ＲＯＬＡＰ建模方法,并通过一个商品房销售分析系统的建模实例来加以说明。     

复杂层次多维数据仓库中判断数据请求有解的一种方法

1 多维数据模型概述多维数据模型因为能够有效地支持联机分析处理(online analysis processing,OLAP)而引起了人们越来越多的注意。最近几年,人们提出了几种多维数据模型。这些数据模型把数据集合视为多维空间中的点集,把数据集合的属性分为维和度量两类。维属性用来描述度量属性,是多维空间的维度。度量属性的值用来做分析处理,是多维空间中的点。最初的模型不能表示维层次结构,进一步能够表达简单的维层次结构(即只有一条路径的层次结构),后来能够表示满足具有     

一种数据仓库的多维数据模型

数据模型是数据仓库研究的核心问题之一.很多研究表明,传统数据模型(如实体联系模型和关系模型)不能有效地表示数据仓库的数据结构和语义,也难以有效地支持联机分析处理(on-line analysis processing,简称OLAP).最近,人们提出了几种多维数据模型.但是,这些多维数据模型在表示数据仓库的复杂数据结构和语义以及OLAP操作方面仍显不足.该文以偏序和映射为基础,提出了一种新的多维数据模型.该数据模型能够充分表达数据仓库的复杂数据结构和语义,并提供一个以OLAP操作为核心的操作代数,支持层次结构间的复杂聚集操作序列,能够有效地支持OLAP应用.该数据模型支持聚集函数约束的概念,提供了表示层次结构间聚集函数约束的机制.     

基于数据仓库的宏观经济监测预警系统的设计

宏观经济监测预警是对宏观经济进行总体的、综合的、全面的、系统的分析与判断,是运用理论分析方法、经验分析方法、数理统计方法等对宏观经济循环波动这一特定现象进行一整套经济监测、经济评价的体系。介绍了宏观经济监测预警系统的实现环境、预警指标体系的设计、数据仓库的设计以及系统的总体设计。并在此基础上,简要地介绍相关子系统的功能。     

关于数据仓库中联机分析处理的几点研究

本文介绍了数据仓库中OLAP（联机分析处理）技术，详细阐述了星型架构中的维表和事实表，并将星型架构和多维数据模型在各方面进行比较。     

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。     

数据仓库建模与ETL实践技巧

本文描述了成功建立企业级数据仓库的基本步骤和所使用的高级技巧。着重介绍了ETL构建企业级数据仓库的五步法．在对数据仓库分析、设计、建模方面提出了完备的解决方案和实用的高级技巧。尤其对数据仓库模型搭建以及ETL处理有非常好的指导意义和使用价值。[编者按]