GSFC--基于图结构的Free Cube存储方法

free cube利用发掘基本关系表维值之间的蕴含规则,去除data cube中内在冗余,有效减小data cube体积．但是还存在一些值得进一步研究的问题．首先,直接地表示free cube仍然不够精简从而浪费了存储空间．其次,只提到了查询的基本思想,没有给出具体的查询技术．针对这些问题,提出了基于图结构的存储方法GSFC,利用前缀压缩进一步减小free cube体积．同时,该方法结合了存储和索引结构,有效解决free cube的查询问题．最后给出了计算和查询算法,并利用实验来证明算法的有效性．     

数据仓库系统中层次式Cube存储结构

区域查询是数据仓库上支持联机分析处理(on-line analytical processing,简称OLAP)的重要操作.近几年,人们提出了一些支持区域查询和数据更新的Cube存储结构.然而这些存储结构的空间复杂性和时间复杂性都很高,难以在实际中使用.为此,提出了一种层次式Cube存储结构HDC(hierarchical data cube)及其上的相关算法.HDC上区域查询的代价和数据更新代价均为O(log^dn),综合性能为O((logn)^2d)(使用C_qC_u模型)或O(K(logn)^d)(使用C_qn_q+C_un_u模型).理论分析与实验表明,HDC的区域查询代价、数据更新代价、空间代价以及综合性能都优于目前所有的Cube存储结构.     

基于混合存储结构的数据立方体生成算法

通过把数据立方体中的维分为划分维和非划分维,视图中的数据被分成两部分,分别存储在关系和多维数组中。针对这种混合存储结构,我们设计了一个数据立方体生成算法,它结合了流水线聚集方法和多维数组聚集方法的优点,大大减少了流水线的条数和所需要的存储空间,加快了计算速度。并用一个实际数据集进行了实验,结果表明该算法适用于计算高维的数据立方体。     

基于DBLP数据的多维异质网络Graph OLAP设计与实现

为了分析DBLP数据中的多种类型的实体信息, 挖掘其中特定的知识, 首先根据异质网络Graph OLAP（图联机分析处理）模型, 建立相应的数据仓库模型; 然后依据实体维的概念, 构建多维异质图立方模型; 最后针对 Graph OLAP处理异质网络能力不足的问题, 补充了旋转和拉伸操作, 并完善了Graph OLAP原型系统Liter Miner。实证表明设计的原型系统可以有效地对DBLP数据中的多维异质网络进行分析, 挖掘出研究人员需要的知识。     

基于供应链数据仓库的OLAP数据挖掘

现代企业的竞争已经转变为供应链之间的竞争，供应链管理是经济全球化发展的产物。在供应链系统的数据库或数据仓库之中存储了大量的数据，如果在供应链数据仓库的基础之上开发OLAP数据挖掘系统，可以使供应链数据仓库更好地适应物流企业决策的需求。文中介绍了基于供应链数据仓库的OLAP数据挖掘应用技术，最后给出了应用实例，并讨论供应链数据仓库的OLPA数据挖掘系统的工作模式及其今后的研究方向。     

基于维层次的OLAP变粒度存储策略

目前的决策支持体系结构中都是采用数据仓库来存储系统中的分析数据,应用OLAP技术实现系统中的分析功能。但是,数据量的增长也使得DataCube不断增大,因而影响到了OLAP的效率。本文提出了一种基于层次的OLAP变粒度存储策略,根据实际情况灵活地调整需要进行聚集的粒度与数据集,从而更好地满足数据分析的需要。     

DHMC:一种有效的高维Cube并行分布式存储结构

在数据仓库系统中,数据立方体（Cube）及其预聚集处理在OLAP起到非常重要的作用．对于一d个d维的dataCube可以生成2d个聚集Cuboids和d∏i=1（｜Di｜＋1）个聚集数据单元,但对于一个高维Cube,要创建这些所有聚集Cuboids是不现实的．提出通过共享分段立方体Mini．Cube的高维Cube并行分布式存储结构（DHMC）,将高维Cube划分成若干个低维共享分段立方体Mini-Cube,利用并行分布式处理技术来创建这些分割的分段共享Mini—Cube及其聚集Cuboids,来实现高维Cube的并行创建和增量更新维护,从而解决高维OLAP聚集海量数据的存储与查询问题．理论分析与实验结果均表明DHMC性能最佳．     

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。     

联机分析多维存储结构的研究

联机分析使用多维数组作为存储结构以加快查询响应时间。为了等同的对待每个维,适应稀疏数据,必须对多维数组进行划分。目前,有两种划分方法。本文分析了它们的优缺点,给出了一种统一的存储结构,实验结果表明,为了达到转换时间短和压缩比高的目的,要选择合适的划分向量和数据块体积。     

基于OLAP技术的污染源在线监测数据分析系统

污染源在线监测数据分析系统基于污染源管理综合系统数据库提供的数据源,经过数据清洗、转换,加载到数据仓库中,进行主题设计与多维建模,采用OLAP技术实现海量数据展示、分析统计,同时提供功能强大的共享查询、多维分析和污染源企业排口监测因子预警、事件自动提醒及各类数据报表统计等,提高了减排工作信息化的水平和工作效率。     

具有主从服务器的联机分析处理系统的研究

为了本质性地提高OLAP系统的查询性能和可靠性,提出了主从OLAP服务器并行工作的联机分析处理系统。文中详细地介绍了系统的结构原理、设计要点及测试结果。     

基于抽样的Cube占用空间预测算法

在数据仓库的设计中实物化视图的选择有赖于对cube占用存储空间大小的预测,然而传统的基于数据均匀分布的抽样预测算法不能准确地估计cube的大小。文章介绍了一种利用抽样原理预测cube大小的算法,这种算法能够自适应不同程度的数据倾斜,特别适用于数据倾斜程度较大的情况。实验数据表明,该算法对传统的抽样预测算法有明显的改进效果。     

基于OLAP技术实现银行客户分析系统

通过构建针对银行客户分析的数据仓库,描述了O鄄LAP系统的设计和实现方法,分析了OLAP服务器的内部结构,并着重研究了OLAP多维立方体的创建和OLAP多维引擎的构造。     

基于联机分析处理技术的销售分析系统的研究

为满足现代企业销售部门的数据分析与决策制定的需求,将联机分析处理技术应用于销售分析系统中。首先介绍了数据仓库和联机分析处理的概念、特点及结构,然后建立了销售分析系统数据仓库的概念、逻辑与物理模型,最后介绍了基于联机分析处理技术的销售分析系统的实现方法。通过本系统研究解决了大量销售历史数据统计分析的问题。     

基于数据仓库技术的银行个人征信系统研究和设计

数据仓库和OLAP是决策支持系统的重要组成部分,它们能够帮助决策者有效的分析和理解问题.本文通过对数据仓库和OLAP概念及体系结构的分析,结合具体的需求,给出了银行个人征信系统的结构设计和实现过程,并对设计过程中用到的技术特点进行分析.     

基于OLAP的网络广告投放分析系统的设计与实现*

随着Internet的普及,网络广告以其独特的优势成为企业参与市场经济竞争的重要手段。如何分析广告的市场与受众,从而有针对性地投放广告,是现代企业信息化管理的必然选择。以OLAP体系结构为基础,设计并实现了一个网络广告投放分析系统,详细介绍了其设计思想和体系结构,并对系统的各部分功能进行了分析,还就一些具体的实际问题提出了解决方案。     

空间Cube计算方法

随着卫星勘测、遥感影像、GPS等系统的广泛应用,目前各行各业拥有了大量的地理空间数据。空间数据仓库技术将较为成熟的数据仓库和联机分析处理技术应用到空间信息领域,以有效地支持空间分析和决策。空间Cube的构建与维护是空间数据仓库和空间联机分析处理的一个核心问题。文章在介绍空间数据仓库模型和空间Cube的基础上,结合空间聚集计算的特点,给出了几种空间Cube计算的有效方法。     

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。     

数据仓库技术在高校招生工作中的应用研究

以四川交通职业技术学院为例,讨论如何建立数据仓库,通过SQL Server Integration Service将招生数据经过清洗、转换加载到数据仓库,建立以招生为主题的多维数据集,使用OLAP工具对招生数据进行分析,使用Excel将分析结果展现给决策者。     

基于数据仓库的网络流量OLAP设计与实现

数据仓库是分析历史的、大批量数据的热门技术.通过介绍数据仓库和OLAP有关概念,并以具体网络流量主题分析为例,阐述如何构建数据仓库,并进行OLAP分析,以进行决策支持.