数据仓库环境下的视图联机维护技术

视图联机维护技术是数据仓库技术中的重要研究领域之一。在系统总结国内外相关领域的主要技术的基础上，对目前所取得的研究进展和研究现状在进行了综述，为下一步的深入研究奠定了基础。     

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.     

数据仓库中视图选择算法的分析与比较

数据仓库中的视图选择关系到数据仓库的效率和维护代价，是数据仓库中研究的重要问题。本就已有的视图选择算法加以分析、比较，以此描述视图选择算法的研究现状和发展方向。     

多数据源数据仓库实体化视图维护与下查

研究了多源单视图下数据仓库实体化视图联机维护与下查一致性问题,并提出普适性强一致收敛维护算法M-Glide.算法引入动作列表来控制数据仓库收到的信息顺序,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,从而保证了数据仓库视图维护与下查的一致性,并通过一个示例说明了该算法在实际中的具体运用.     

基于联机分析处理的数据仓库分析

介绍数据仓库的特性、联机分析处理技术、数据挖掘技术和决策支持系统，以及这些技术与数据仓库的关系。     

浅析数据仓库、联机分析处理和数据挖掘

为了从海量数据中提取有价值和有决策意义的信息而提出数据仓库、联机分析处理和数据挖掘。本文先大致介绍了这三种技术的基本概念与应用,然后分析了它们三者之间的相互关系,并在文中穿插介绍了实际应用中三者是如何融合为一体来辅助决策的。     

数据仓库增量维护技术的研究

提出了数据仓库设计中的一种新的"基于多delta文件的选择增量维护算法",该算法实现了加载、维护的较小结果集,另外采用多层体系结构,用基库将操作型OLTP环境和DSS和OLAP环境桥接起来,在基库端和仓库端采用多版本控制思想控制抽取动态结果集大小以及在数据仓库端采用增量维护的算法,从而在维护后台进程中用的是较小的数据结果集批量加载,并不影响数据仓库端的查询操作,明显地减少了对OLAP和OLTP环境的影响.该算法和体系结构宜于实现,具有较强的工程参考价值.     

数据仓库中实现图聚集函数的增量更新

提出在视图表达式树中由下到上的方式计算中间结点的变化，将计算出的中间结果作为辅助视图保存在数据仓库中，利用这些辅助视图或子视图计算出来的聚集函数的变化，来计算本视图聚集函值的更新，实现视图的增量维护，从而缩短数据仓库更新维护时间，提高OLAP查询效率，同时，介绍了实视图中聚集函数的增量更新算法，实现实现图聚集函数的更新维护。     

数据仓库动态设计与维护中与／或有向图方法

数据仓库（DW）可以抽象地看成基本关系上的一组具体的视图，是一个随时间不断推移变化的动态实体，当有新的查询出现时，可以将它化成具体的视图表示并加入到数据仓库中。将数据仓库表示成与／或有向图能够较好地描述数据仓库中各种查询（视图）之间的关系，这样数据仓库动态设计问题就可以模拟成状态空间搜索问题，相应的转换规则就可以定义成状态转换规则，通过状态空间搜索的转换和化简来实现数据仓库的动态设计。讨论了将视图加入到数据仓库中的动态设计方法，并通过一个实际的例子介绍了这种动态数据仓库的建立过程。     

浅析企业数据仓库与联机分析处理及数据挖掘技术的应用

文章针对企业对信息系统数据挖掘的需求，提出了基于数据仓库，应用联机分析处理及数据挖掘技术的计算机辅助决策支持系统的模型，并对数据仓库、联机分析处理及数据挖掘技术的应用进行了分析。     

小型超市数据仓库系统SMDW的研究与实现

介绍了独立开发的小型超市数据仓库系统ＳＭＤＷ Ｖ１．０的主要功能，用户界面及设计开发中遇到的特殊困难和相应解决方法，并介绍该系统在关联规则挖掘中实现Ａｐｒｏｒｉ算法的具体措施。     

数据仓库技术和OLAP研究

针对数据仓库的结构，提出建立数据仓库的几个关键问题。通过对数据仓库相关的OLAP技术的分析，给出其与OLTP的比较和差别。同时给出OLAP的在种结构和区别。     

基于Web的数据仓库

基于Web的数据仓库是Web技术和数据仓库技术结合的产物.本文给出了其系统结构及其优点,概述了在其实现中所使用的与Web相关的特有技术,并指出系统实现中需要解决的其它问题以及可能的解决方案.     

油气勘探数据仓库的建设及其相关技术

从油气勘探的角度阐述了数据仓库在该领域的应用 ,并从油气勘探数据仓库建设、数据仓库的结构体系、相关技术及其决策支持系统四个方面对油气勘探数据仓库系统开发进行了论述     

基于数据仓库的决策支持系统

基于数据仓库、数据发掘、决策支持等有关的知识来解决一些常见的分析问题如 :查找某种商品的销量增长的原因等 ,在本文中统称为销售分析问题 .     

数据挖掘和数据仓库的关系研究

阐述了数据挖掘和数据仓库的有关技术,研究了数据挖掘和数据仓库的相互关系,说明了数据挖掘系统和数据仓库应统一分析和设计.     

一种基于Rough集的数据归约算法的实现

粗集是一种处理模糊和不确定性数据的工具 ,数据归约是粗集理论中重要的内容 .现已证明寻找信息系统的最小归约是 NP问题 .通过分辨矩阵和属性的依赖程度 ,消去冗余数据 ,得到一种最小归约集 ,并通过实例验证该算法的可行性 .     

一种基于时空因素的实化视图选择算法的研究与设计

分析了几种经典视图选择算法存在的不足,提出了一种新的基于时空因素的价值模型,在此基础上设计了一个新的视图选择算法——PBPUS(preprocessing benefit perunit space)算法。该算法与原有算法相比,降低了视图搜索的时间,减少了实化视图更新维护的代价,有效提高了实化视图的查询效率。