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.     

位图索引技术及其研究综述

位图索引是一种新兴的索引技术,特别适合于只读性海量数据的索引。本文对现有各种位图索引进行了分类,介绍了BBC、WAH、范围编码、区间编码、分箱和基于Bloom Filter编码的位图索引压缩和查询技术。比较了各种位图索引的空间和时间复杂度,讨论了如何根据数据的特性选择合适的位图索引,并指出位图索引的未来研究问题和方向。     

数据仓库中的索引技术研究

介绍了数据仓库中的几种索引的建立与维护方法，并对各种索引方法的优缺点进行了分析与比较，以便在数据仓库的实施中选择合适的索引技术，提高数据仓库的性能。     

数据仓库中一种基于维层次编码的位图索引方法

为了减少OLAP中的多表连接,压缩维属性连接关键字,对查询数据进行有效地分组聚集操作,来提高OLAP查询速度.利用维属性具有层次特性对维成员进行编码,生成其维层次编码,来代替维表中原关键字,实现了维表关键字的压缩.通过编码长度较小的维层次编码及其层次前缀路径,对维层次编码进行前缀匹配操作,快速检索出与查询关键字相匹配的维层次编码,求得维层次属性的查询范围,从而大大减少和简化了事实表与维表之间的多表连接,减少了I/O开销,提高了OLAP查询效率.     

高校图书馆管理的数据仓库技术研究

高校图书馆管理过程中产生了大量的数据 ,应用数据仓库技术可以从中获取许多重要的决策信息 .结合数据仓库技术的最新研究成果 ,论述了高校图书管理数据仓库的系统功能、体系结构和相应的星型数据模型 ,给出了典型的 MDX查询 ,并阐述了它的开发和设计过程     

数据仓库中模型转换技术的设计

比较了数据仓库数据库与传统操作型数据库,回顾了“规范的”操作型系统设计,介绍了四种典型的数据模型——实体关系模型、对象模型、维模型和星型模型.提出了一种数据仓库设计中的模型转换技术.     

数据仓库中聚簇索引优化

数据仓库存储着用于查询和分析的集成信息,它包含大量历史数据,需重视存储空间的节约;同时,数据仓库要支持即席的、复杂的查询,这些查询需要访问大量记录,进行复杂的连接和聚合运算.为了提高查询效率,需要一些技术上的支持,考虑采用一定的空间为代价提高查询速度.文章围绕提高查询速度和节约存储空间作为查询技术评价关键性指标,对聚簇索引的优化进行了研究.     

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。     

金融业数据仓库中星型衍生子维度模式

数据仓库建模是构建数据仓库的核心,通常采用维度模型的建模方式.分析了维度模型中星型模式和雪花模式的优缺点,并针对金融业数据仓库特点,以证券业务为例,提出了星型衍生子维度模式概念,阐述了此结构的生成条件、算法和优点,即在典型的星型模式中,对大维度表中基数较小的相对独立的维度属性进行分解,生成子维度表,用代理键将其与父维度表及事实表关联,这有利于数据装入、提高数据仓库综合查询效率及一定程度上减少数据冗余,这对于金融业数据仓库中多主题的数据建模具有实际应用价值.     

医疗决策支持系统中数据仓库的设计

本文主要讨论了如何对医疗决策支持系统中的数据仓库进行概念模型设计及逻辑模型设计,并得到多维数据集为模型准备数据.     

数据仓库中两种数据模型的分析比较

指出了数据决策支持系统是当今数据库领域的研究热点，而数据仓库和联机分析处理是该领域中的2个重大的技术，数据模型又是数据仓库的核心和基础，在数据仓库中，常用的数据模型是立方体数据模型和星型数据模型，在分析比较这2种数据模型优、缺点的基础上，提出了组织数据仓库中的数据时应灵活选择模型，做到优势互补，扬长避，以调离同高性能的商业决策支持系统。     

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。     

数据仓库中的数据模型技术

概括分析了数据仓库的数据特征；介绍了实体关系模型和多维模型，重点分析了其建模技术的基本原理；简要分析了两种数据模型的特点，对两的优劣进行了总结和对比；最后，对数据仓库环境中宜选择哪种数据模型进行了一般性的讨论。     

论数据仓库中重要的数据模型

数据模型是数据库的基础,良好的数据模型能为基于数据仓库的OLAP分析提供高效率和高质量的底层数据,从而更有效地支持基于数据仓库的决策支持系统。     

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.     

数据仓库在酒店CRM系统中的应用研究

在酒店客户关系管理系统中,要实现对大量客户数据的有效分析和利用,需要建立一个面向分析的多维数据仓库模型,实现从多个角度显示和分析客户数据,为进行数据挖掘提供基础。本文中根据酒店CRM系统的需求,设计了数据仓库的事实表和各维度表,并采用星型和雪花型相结合的多维数据模式构建了酒店CRM系统的数据仓库模型。     

浅论数据仓库技术

本文主要介绍了数据仓库技术的功能、特点、体系结构及其在企业决策中的重要性，井介绍了数据仓库技术的未来的发展趋势。     

数据仓库信息处理技术研究

论述了现实信息社会信息的采集方式、数据挖掘方法,以期得到简单有效的信息数据。     

基于数据仓库技术的目标威胁估计模型

介绍了数据仓库的定义、特征以及相关的关键技术，并结合战场威胁估计的实时性、重要性，定义了模型的数据仓库。在此基础上，构造了基于数据仓库的目标威胁估计模型，并进一步建立了目标威胁估计的星型数据组织模型。运用数据仓库技术进行目标威胁估计，能够提高对空中目标的威胁估计快速生、精确性和预测能力。