数据仓库中位图连接索引的自动选择

文中提出了一种基于数据仓库和位图连接索引的查询方法．该方法采用高效频集挖掘的数据挖掘技术，建立了一种自动索引选择框架，目的是解决数据仓库的自动管理．实验结果表明，该方法不仅在减少查询响应时间和数据仓库维护成本方面取得明显效果，而且对于其他的索引优化技术也提供了参考．     

数据仓库中位图连接索引的自动选择

文中提出了一种基于数据仓库和位图连接索引的查询方法.该方法采用高效频集挖掘的数据挖掘技术,建立了一种自动索引选择框架,目的是解决数据仓库的自动管理.实验结果表明,该方法不仅在减少查询响应时间和数据仓库维护成本方面取得明显效果,而且对于其他的索引优化技术也提供了参考.     

数据仓库与数据仓库性能的提高

通过对数据仓库概念的介绍，指出数据仓库有着不同于传统数据库的分析处理和超大容量的特点，而如何建立一个高性能的数据仓库正成为当前研究的热点，本文提出了可用于提高数据仓库性能的两种方法，即非规格化和建立索引，并简单叙述了它们的使用技巧。     

构筑更有效率的数据仓库--数据仓库索引技术一览

数据仓库是近年来信息领域中迅速发展起来的数据库新技术,而索引技术对数据仓库庞大的数据量尤为重要.本文在介绍数据仓库中数据的存储特点和数据仓库系统的查询特点的基础上,对目前流行的数据仓库索引技术的基本原理进行探讨,结合当前应用状况,分析了其特点和适用类型,为建设中的数据仓库项目提供参考.     

数据仓库系统中索引法压缩基量数据技术

本文通过对数据仓库系统模块总体结构进行分析,阐明了基量数据在数据仓库系统中的性能。根据仓库系统中的基量数据不断海量化,提出了通过索引法压缩基量数据,提高数据仓库处理数据的能力。     

数据仓库中一种有效的高维联机分析处理方法

在大量数据仓库系统中,对于一个d维的data cube, 数据立方体(cube)可以生成2d个聚集cuboids, 然而随着数据仓库维数的增长,计算这些预聚集数据已经成为一个瓶颈.在minimal cubing方法的基础上,提出一种具体层次语义特性的多维层次数据立方体--前缀索引立方体(prefix-index cubing)技术,将高维cube划分成若干个低维立方体cube, 以实现高维cube的分布式存储和并行计算.理论分析与实验结果表明,相对于以往的minimal cubing等方法, 前缀索引立方体方法的性能显著提高.     

基于Web方式数据仓库的架构研究

建立基于WEB方式的数据仓库系统已成为数据仓库技术应用的发展趋势，将数据仓库技术与WEB技术结合起来，提出了基于WEB的数据仓库体系结构。这种架构是在WEB服务器与数据仓库中间加入了中间件应用服务器，并对其具体的实现方法进行了阐述。     

数据仓库的数据建模

简单介绍数据仓库的概念，并把数据仓库与传统关系数据库作了一个比较，介绍了一种适合于数据仓库的数据模型设计方法。     

数据仓库维度建模技术及其应用研究

数据仓库现今已被各种规模的机构广泛使用，维度建模技术作为展示数据仓库的主导技术，在数据仓库的应用中起着关键作用．研究数据仓库的维度建模技术，提出了对于变化维度的处理方法，根据维度属性与时间的关系，将维度属性划分成稳定维度、渐变维度与快变维度，阐述了跟踪事实表中历史数据的方法，在渐变维度的处理方法中，讨论了自然关键字与代理关键字的不同作用与具体用法，在快变维度的处理方法中讨论了“微型维度”与“预设波段”概念与作用，并结合基于数据仓库技术的公共课程评估系统，给出了系统数据仓库维度模型的设计方案，对渐度维度与快变维度的处理策略，以及应用相关维度属性进行联机分析处理的结果。     

数据仓库的检索和存储优化策略

本文针对数据仓库的检索和存储优化展开讨论,提出了一种能够有效提高OLAP(联机分析处理)的策略.文中将数据量大的表进行拆分重组,将其中的各个索引建立为独立的索引表.这样,原来的一个大表就分割成由几个索引表和剩余信息组成的表的集合.这些索引表反映了大表不同维的信息,可以单独使用.当根据索引检索时不用扫描表中的所有信息,而只需扫描索引表即能找到.利用索引表进行检索有效的减少了检索范围,从而提高了检索效率.将该方法应用于实际系统中,取得了显著效果,具有很强的实际意义.     

也谈税收指标体系数据仓库的构建

简述了数据仓库的概念，提出了税收指标体系的分类方法，介绍了税收指标体系数据仓库的结构及其构建过程。     

数据仓库数据加载技术

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积，其数据的组织必须方便基于数据仓库基础之上的数据挖掘和商业智能工作，为决策者提供访问、分析及共享信息的能力，从而发挥数据仓库的真正功效。成功构造一个数据仓库的关键在于自始至终理解用户需要，紧紧围绕用户目标这一主题进行数据的搜集和存储。首先分析数据仓库的特点及拥有的数据类别及组成，重点介绍如何从现有数据库中有效地将数据引导至数据仓库的方法和策略，具体给出了数据仓库中5种不同类别数据的加载方法。     

数据仓库在市场信息系统设计中的应用

构造了基于数据仓库的市场信息系统，包括企业内部报告信息子系统、市场情报子系统、专题市场调查信息子系统、数据仓库子系统和决策支持系统。对信息的搜集方式。ETL工具，数据仓库的数据模型设计，OLAP工具和决策支持的实现方式进行了探索。     

数据仓库及其应用

随着数据库应用从以事务处理为中心逐渐向以分析处理为中心，以数据仓库、联机分析和数据挖掘为中心的基于数据库的分析技术成为近几年来数据库界研究的热点。本主要介绍数据仓库概念、特点、评测指标及其广泛应用。     

基于并行数据仓库的数据分布调整策略

并行数据仓库系统的性能与数据在多处理机之间的分布密切相关.本文根据并行数据仓库系统的体系框架,提出了全新的并行数据仓库数据三层模式结构,并在此模式基础上,根据用户查询的变化设计了动态多维数据分布和调整策略,通过改变数据分布模式和数据物理存放的方式来保证系统数据分布均匀和工作负载均衡.实验结果证明,此算法能有效地缩短OLAP平均查询响应时间,提升系统的整体性能.     

构建大型企业的数据仓库

 提出一种多层次数据仓库系统结构.这种构架的数据仓库开发过程不同于通常软件的开发.各结构层次的侧重点不同,引入的开发工具、采用的开发方法各有不同.这种系统结构适合大型企业分步投资、分阶段建设数据仓库.     

企业空间数据仓库的构建方法

在现有企业数据仓库多维模型的基础上，结合空间数据的特性和不同决策处理需求，提出了3种构建企业空间数据仓库的方法. 通过原型系统的验证，说明这些方法是有效可行的.     

汽车销售分析与预测系统的设计与开发

市场分析和预测现在已成为了企业重要的决策依据和手段，而有效地存储和利用已有的销售数据是进行分析和预测的基础。数据仓库和联机分析技术提供了强大的数据存储和数据集成的功能，分析预测等数学方法提供了一系列的数据统计分析工具。将信息技术和数学方法结合起来应用于销售数据的分析与预测领域，提出了一个基于数据仓库决策支持应用子系统的设计和实施方案，展示出构建数据仓库技术平台和OLAP多维数据的过程，并介绍了分析和预测中所采用的统计预测方法，体现了先进的信息技术与决策科学的良好结合。