数据仓库的集合刷新维护算法

本文提出了一种版本控制集合刷新算法ＶＳＲＡ,它采用增量维护和批处理思想,首先根据原始数据的变化集合,计算出实体化视图的刷新集合,然后据此集合实体化视图,同时利用版本控制保持数据仓库与当前数据库状态的一致性,达到对数据仓库联机维护的目的。ＶＳＲＡ不但减少了数据仓库与数据库之间的通信开销,而且提高了实体化视
视图的刷新效率。严格的版本控制使用户可以随时使用数据仓库进行联机分析处理（ＯＬＡＰ）,并得到正确一     

一种数据仓库联机维护算法

数据仓库通常以离散的方式进行刷新,这样就不能向用户提供连接的查询服务。文章提出了一种适合数据仓库联机维护的算法－ＳＴＮＬ算法,它消除了２ＶＮＬ,ＭＶＮＬ等联机维护算法需要对元组暂时锁定的缺点,并且更容易实现。     

数据仓库中多视图环境下的联机维护

数据仓库的视图联机维护是指数数据仓库中的实体化视图实时地与信息源中的数据库仑保持一致,同时不影响前端用户对数据仓库的正常使用。为了解决多视图环境中视图联机维护与下钻查询的一致性问题,文中在数据仓库体系结构中引入了“基库”模型,并提出了相应的视图维护算法３ＶＰＡ。     

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。     

数据仓库联机维护算法STNL的改进

为了提高数据仓库维护与查询时的效率,关键是要实现数据仓库维护与用户操作的并行性,本文在对几种联机维护算法的基本思想和关键技术分析的基础上,对数据仓库维护算法STNL提出了改进。     

数据仓库联机维护中一致性问题的研究

数据仓库是存储供查询和决策分析用的集成化信息仓库,它的信息来源于不同地点的数据库或其他信息源.实体化视图是数据仓库中存储的主要信息实体,当原始数据发生变化时,数据仓库中的实体化视图也必须作相应的更新维护.在数据仓库实体化视图的联机维护过程中,由于联机分析处理（On-line Analytical Process,简称OLAP）查询的介入,会产生数据不一致的问题.文章提出了一种MVCA（multiversion compensating algorithm）算法来解决这一问题.MVCA采用版本控制方法,利用补偿思想和应答机制协调数据库和数据仓库之间的更新维护操作,达到保证数据一致的目的.最后,文章通过一个典型示例说明了该算法在实际中的具体应用.     

超大型压缩数据仓库上的CUBE算法

数据压缩是提高多维数据仓库性能的重要途径,联机分析处理是数据仓库上的主要应用,Cube操作是联机分析处理中最常用的操作之一.压缩多维数据仓库上的Cube算法的研究是数据库界面临的具有挑战性的重要任务.近年来,人们在Cube算法方面开展了大量工作,但却很少涉及多维数据仓库和压缩多维数据仓库.到目前为止,只有一篇论文提出了一种压缩多维数据仓库上的Cube算法.在深入研究压缩数据仓库上的Cube算法的基础上,提出了产生优化Cube计算计划的启发式算法和3个压缩多维数据仓库上的Cube算法.所提出的Cube算法直     

一种数据仓库联机维护的集合刷新算法

提出了一种版本控制集合刷新算法（VSRA）.它采用增量维护、版本控制和批处理机制保证数据仓库的联机维护和数据一致性.VSRA不仅减少了数据库和数据仓库之间的通信流量,而且提高了实体化视图的刷新效率.用户可以随时使用VSRA进行联机分析处理,并能得到正确的结果.     

数据仓库视图一致性维护与下查研究

数据仓库是存储供查询和决策分析用的集成化信息仓库。实体化视图作为数据仓库中存储的主要信息实体,是由对上一级或外部数据源进行抽取、转化、传输和上载的数据构成的。当源数据发生变化时,如何进行数据仓库实体化视图的一致性维护以及OLAP查询,是一个有着实际意义的研究课题。论文提出的算法Glide采用版本控制、补偿思想和应答机制来协调源数据库与数据仓库间的数据更新,保证了数据仓库视图维护与下查的一致性,提高了算法的健壮程度和对源数据库端CPU的利用率,是以往同类算法的一个本质改进。论文指出算法Glide是完全一致的,并给出了严格的数学证明。文章还通过一个示例说明了该算法在实际中的具体运用。     

面向CIMS的数据库体系化环境和OLAP

说明了基于CIMS环境数据仓库建立的重要性和必要性，阐明了基于数据仓库的联机分析处理是实现智能决策支持系统的基础。提出了构建企业数据库体系环境的设计、实施和维护方案，并给出一个应用实例，最后，对CIMS环境下数据仓库的发展方向进行了讨论。     

基于数据仓库技术的决策支持系统的应用研究

数据仓库和联机分析处理是信息领域新兴的计算机技术,近年来得到了广泛的应用。本文以上海市公交一卡通工程决策支持系统为背景,给出一种基于数据仓库和联机分析处理的专用的决策支持系统的实现方案,解决了长期困扰决策支持系统的数据管理问题和观察分析问题,对现实有一定的指导作用。     

一种基于信息动态打包的数据仓库的设计方法

叙述了数据仓库的信息打包法的相关技术,提出一种基于动态打包的数据仓库设计方法,该方法采用了维度和类别动态重技术,提供可以个修改的数据存储方式,从而使所设计的数据仓库具有真正自适应的数据结构,较好地满足企业未来查询和分析的需要。     

并行数据仓库Para Ware系统的查询优化

1.引言数据仓库作为支持OLAP应用的系统,它所面对的数据往往都具有很大的规模。如何快速地得到查询结果,一直是人们研究的一个重要方向。在已有的研究中,已经相继提出了使用实体化视图和各种有效的索引技术来提高查询响应性能。使用实体化视图是通过数据的冗余存储,对于常用的聚集数据进行预计算,使用预计算结果响应用户查询。而索引技术也主要是应用在存储层上的,如在文[4]中提到在存储层中使用bitmap索引提取相关数据的方法。而在查询处理逻辑层次上的优化技术目前研究得还比较少。在文[3]中提到了使用缓存技术,减少磁盘I/O及通信代价,提高查询效率的方法,这个     

基于Web的数据仓库安全性研究

随着信息技术的迅速发展,特别是互联网的普及,基于WEB的数据仓库技术成为计算机领域研究的热点。首先介绍了在网络应用中数据仓库的体系结构及其优点,重点对基于Web数据仓库的安全性进行了研究,提出了相关的数据仓库的安全问题的解决办法。     

数据仓库实施策略

本文介绍了数据集市以及元数据的概念;分析并比较了企业建立数据仓库的六种策略;在文章的夷出了一个较为典型的数据仓库系统结构。     

数据仓库技术综述

数据仓库是数据库技术的一个新的发展方向,是当前热门的一个研究领域。介绍了数据仓库的概念、体系结构特点,对数据仓库的创建过程进行了分析,对数据仓库在国民经济领域中的应用及其发展前景进行了描述。     

基于数据仓库的决策支持系统的分析与研究

为解决传统决策支持系统(DSS)中存在的不足问题,本文重点论述了数据仓库技术及其体系结构,在此基础上分析了基于数据仓库技术、OLAP及其数据挖掘技术的决策支持系统的体系结构及其开发过程。     

基于元数据驱动的ETL架构设计

ETL(Extract-Transform-Load)是数据仓库获得高质量数据的重要环节,一个设计良好、功能强大的ETL工具对于构建一个数据质量、结构良好的数据仓库有着重要意义。首先分析了传统ETL架构的局限性以及元数据管理对ETL过程的重要性,然后对传统的ETL架构进行改进,结合元数据管理思想,提出并设计了一种新的基于元数据驱动的ETL架构。结果表明,该ETL架构通过增加数据中转区并使整个ETL过程在元数据的指导下进行,有效保证了数据仓库的数据质量,提高了数据装载的效率,减轻了数据源和目标数据库的压力,增加了数据转换的灵活性和可靠性。     

基于可拓论的信息仓库建模

信息仓库是一个新的概念,是决策支持系统中的一个重要阶段。本文讨论了数据仓库与信息仓库的区别,并说明建立信息仓库的目的。根据可拓论,提出了基于物元和事元的信息表述方法。最后以流程工业生产过程为背景说明了建立信息仓库系统的分析与设计方法,该方法在流程工业及相关工业信息管理与决策方面具有较好的应用前景。