视图技术在OLAP中的应用

视图技术被广泛应用于OLAP(联机分析处理)之中。由于不同类型的用户关心的商业信息内容有所不同,那么将用户关心的商业信息细节定义成视图,就能够方便地进行使用和联机分析处理。本文主要讨论在OLAP之中视图技术的应用及其在应用之中的注意事项。     

数据仓库集合刷新联机维护算法

随着数据仓库应用的不断扩展和深入,它的联机维护技术也显得越来越重要。提出一种版本控制集合刷新算法VSRA(Version-controlSetRefreshingAlgorithm),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,然后据此集合刷新实体化视图,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算法采用集合方式一次处理一批数据,不但减少了数据仓库与数据库之间的通信开销,而且提高了数据仓库的刷新效率.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),并得到正确一致的结果.在文后,通过一个典型示例说明了算法的具体应用.     

数据仓库中实体化视图的一种维护算法

实现实体化视图是提高系统响应时间的一个关键技术和有效的解决方案,在具体的实现过程中面临着实体化视图的维护问题. 由于源数据的不稳定性,其数据的变化必须及时传播到实体化视图中,以保持实体化视图与源数据的变化一致性,否则会降低实体化视图中数据的新鲜度,并影响联机分析处理(OLAP)查询结果的真实性和有效性. 针对视图的维护问题,提出了实体化视图的一种维护算法,它将使视图重计算代价最小化.     

ROLAP Server中一种实体化视图选择改进算法

数据仓库中用存储大量的实体化视图来加速OLAP的查询响应,如何在存储空间受限制的条件下高效准确地从实体化视图中找到用户需要的结果,成为ROLAP Server设计的一个重点和难点。这里提出了一个有效的实体化视图选取改进算法,考虑了加入候选视图和减少候选视图对整体空间和整体成本的影响因素,以达到候选实体化视图的加入与删除的最优化,获取较低的选取视图成本,经分析与测试表明,该算法取得良好的效果和效率。     

面向商业OLAP的并行数据抽取接口设计

商业竞争日趋激烈的今天,单纯的联机事务处理系统已经不能满足管理者的决策支持要求,联机分析处理(OLAP)技术的出现具有重要意义.研究了目前联机分析处理的关键技术,数据仓库的经典解决方案,数据预处理的相关方法,提出了一种面向商业OLAP的并行数据抽取接口设计方案,并对设计过程中的数据清理、数据集成和变换、数据归约等数据预处理技术作了重点介绍和应用研究.最后结合实际应用阐明了提出的数据抽取方案对于实现商业OLAP功能的有效性和实用性.     

一种高效的实视图选择算法

数据往往被存储在分布式的数据源中,当需要对数据做查询操作时,就无法像查询单数据源那样有效率.联机分析处理(OLAP)被提出,并用来克服这个问题.在这个过程中,为了提高OLAP的查询效率,采用了将视图实体化的技术,即将综合性的复杂的查询结果放入实视图中,再将OLAP查询与实视图相互关联起来.但是,实视图需要占据大量的物理存储空间,而当数据源一旦更新时,为了与底层数据源保持一致,必须对实视图进行相应的更新维护,从而产生实视图的维护代价,因此实视图选择必须在提高查询响应速度和资源限制二者之间做出一定的权衡.文章提出了一种算法,可以在对维护代价一定条件约束下,使得查询代价达到最小的算法.经过实验,该算法不仅计算复杂度较小,而且维护成本较低.     

基于OLAP查询的数据集市系统的研究

研究了通过对数据仓库视图进行水平分割来建立数据集市系统，提高OLAP查询效率的方法和技术。提出了根据OLAP查询中的选择谓词构造其最小项谓词，选择数据仓库立方体视图进行水平分割，利用视图分割后的裂片建立的数据集市来回答查询，达到减少访问的视图元组数和加快查询响应时间，从而提高OLAP查询效率，削减维护费用。     

基于费用分析的医疗数据仓库的实现

利用现有HIS系统,通过数据集成、数据组织和管理、多维视图可视化和实体化研究以及OLAP（联机分析处理）等技术,建立一个以门诊和住院为主体的＂医疗费用分析＂数据仓库系统,为医院管理人员提供更多的辅助决策支持,充分满足医院信息化建设发展的需要。     

基于数据仓库技术的医院信息系统应用研究

基于联机事务处理(OLTP)的传统医院信息系统(HIS)主要追求日常医疗及管理业务电子化的高速度和准确性,不能满足管理者对复杂数据的系统分析和决策支持的需求.数据仓库和联机分析处理(OLAP)则弥补了传统数据库在分析型应用上的不足.提出了一个实现医院的数据仓库系统解决方案,并以实例说明OLAP和数据挖掘技术在药房信息管理和分析决策中的应用.实际应用表明,新的解决方案对降低劳动强度和提高工作效率有明显的效果.     

数据物化策略研究

提高OLAP的响应速度和减少数据仓库中的数据存储量进行查询优化是数据仓库研究的核心问题。本文根据多维数据仓库的结构特点在满足OLAP需求下提出了一种视图物化的策图和分介质、变粒度存储策略,提高了OLAP响应速度。减少了数据仓库中的数据存储量。