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.     

基于数据仓库的社会保险业务信息查询统计系统分析

笔者从电子政务决策支持引入一种新的决策支持解决方案“数据仓库 (DW) +联机分析处理(OLAP) +数据挖掘(DM)”。将这种方案应用于基于数据仓库的社会保险业务信息查询统计系统,并就此系统的运行环境配制、系统分析说明了上述方案在本系统中关键技术的应用,其中重点说明了数据仓库中的ETL的处理过程、OLAP中的多维数据集和B树的索引技术以及数据挖掘统计分析的具体技术。对上述数据仓库技术在社会保险业务信息查询统计系统中的应用进行了有益的探索。     

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.     

数据仓库技术与可复用构件库系统研究

软件复用,目前是解决软件危机的一条现实可行的途径.基于构件的软件开发方法以其对软件复用的有效支持,逐渐被越来越多的开发组织所采用.其中,构件的查询、选取和有效管理是关键.如何被复用者查询、选取构件以及管理员管理构件提供有效地辅助决策支持,成为重要的研究课题.数据仓库技术,为解决上述问题,提供了一条可行的途径.本文对如何将数据仓库技术引入到构件库系统中进行了探讨,通过对数据仓库技术的应用,为复用者理解和选取构件,以及构件库各个层次的管理人员,管理和改进构件库系统,提供了一定程度的辅助决策支持,提高了复用的可能性和质量,为复用的成功提供了有效的技术保障.     

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．     

数据仓库技术及其创建

数据仓库是近年来出现的、发展迅速的一种技术.本文就数据仓库产生的背景,数据仓库的概念,特征以及数据仓库系统的体系结构进行了论述,并给出了创建数据仓库的基本步骤.     

数据仓库和OLAP技术在决策支持系统中的应用

本文研究分析了决策支持系统的组成部分,以及在决策支持系统中使用的关键技术,数据仓库技术是数据采集层和数据存储层使用的关键技术,决策支持层包含数据挖掘,OLAP分析,报表查询以及信息的发布和管理。以某天然气公司决策系统为例,阐述了数据仓库和OLAP技术在决策系统中的应用。     

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.     

基于OLAP技术的医疗信息多维数据集设计与分析

OLAP是基于多维数据模型的复杂数据分析技术,是数据仓库中最典型应用.以医疗信息分析系统数据仓库为基础来构建OLAP系统,并根据医疗信息数据分析的需求,选取OLAP主题,进行多维数据模型设计,以及运用多维分析方法和MDX查询设计实现多维数据分析.     

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     

连锁超市配送决策支持系统的模型与实现

数据仓库和联机分析处理是决策支持系统的有机组成部分，结合连锁超市配送决策支持系统的实例，提出了基于数据仓库和联机分析处理的决策支持系统的解决方案，并对如何完善模型作了进一步的探讨。     

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.     

基于数据仓库与数据挖掘的会计决策支持系统研究

随着市场竞争的加剧和信息社会需求的发展,从大量数据中提取(检索、查询等)用于决策和分析的信息就显得越来越重要.通过会计数据仓库设计、会计数据抽取、会计数据维护、会计决策需求设计、挖掘算法设计,以及挖掘操作、结果表达和解释等,可以从海量的财务数据中发掘有用的、重要信息组合,为企业发展、领导决策等提供科学的技术支持.     

基于IDP的学校数据仓库设计

数据仓库改变了传统的以支持查询为主的事务型处理,变成以面向主题为主的分析型处理,并在此基础上建立了联机分析处理和数据挖掘应用,以适应快速的访问和支持决策分析等操作。本文使用了信息动态打包法构造概念模型和逻辑模型,并通过事实星座模式构造物理数据存储模型,来实现学校数据仓库的构建。     

一种新型的多OROLAP模型及其优化算法

OLAP模型是实现高效的联机分析处理、数据挖掘和高级商务智能应用的基础，ROLAP模型、MOLAP模型和OOLAP模型是当前数据仓库和商务智能领域的研究热点.提出了一种新型的基于组播服务的多对象-关系型OLAP模型，简称多OROLAP模型.具有扩展性好、计算速度快、可分布性等特点.研究了多OROLAP模型、数据仓库增量式快速刷新算法、内外存对象存储优化算法、内外存对象透明交换算法、内外存对象自适应选择算法.同时还研究了典型的用户查询和分析模式对多OROLAP模型及其算法、分布式数据仓库中组成员的管理和维护的影响.     

Sampling-Based Approximate Skyline Query in Sensor Equipped IoT Networks

The ever increasing requirements of data sensing applications result in the usage of Io T networks. These networks are often used for efficient data transfer. Wireless sensors are incorporated in the Io T networks to reduce the deployment and maintenance costs. Designing an energy efficient data aggregation method for sensor equipped Io T to process skyline query, is one of the most critical problems. In this paper, we propose two approximation algorithms to process the skyline query in wireless sensor networks. These two algorithms are uniform samplingbased approximate skyline query and Bernoulli sampling-based approximate skyline query. Solid theoretical proofs are provided to confirm that the proposed algorithms can yield the required query results. Experiments conducted on actual datasets show that the two proposed algorithms have high performance in terms of energy consumption compared to the simple distributed algorithm.     

多维查询的优化技术及其评价

本文利用搜索共享的思想,探讨了３种多维查询的同步优化策略,并分析了比较了３种优化策略的实际算法。     

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.     

数据挖掘之决策树方法概述

数据挖掘在科研和商业应用中正发挥着越来越重要的作用。分类器是数据挖掘的一种基本方法，决策树是一种最重要的分类器。本文介绍了分类器中的决策树方法及其优点，决策树表示法，决策树构造思想，并比较了各种重要的决策树算法。介绍了决策树算法的实现工具，决策树与数据仓库的结合，决策树的适用范围及应用，最后探讨了决策树的发展趋势。     

一种改进的数据仓库模型

数据仓库被看作是海量数据仓储,准确及时反映源数据库的改变对数据仓库查询响应的正确性至关重要。文章提出一种改进的数据仓库体系结构,在数据仓库中添加一个辅助结构作为接收和存储更新数据的暂存库,直到数据仓库获得空闲周期,加入新的数据和更新必要的视图;通过试验模拟2种数据仓库结构,验证了新的模型在设计和性能上的优越性。