数据仓库技术研究

数据仓库是近几年数据库领域研究的热点问题之一 ,也是决策支持系统 ( DSS)与数据库技术的结合点。在对传统的数据库与数据仓库的实现技术进行分析的基础上 ,讨论了数据仓库的实现过程、关键环节及相关技术。     

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.     

数据仓库及其设计规范化

在严格数据仓库概念基础上,说明了数据仓库与多维数据库之间关系及数据仓库的特性和优势,重点讨论并给出一种规范化的数据仓库设计和粒度模型设计方法,粒度设计在数据仓库建模中十分重要,实质上,它在数据仓库模型设计的一些重要指标间提供了一项交换技术,以保证数据仓库系统结构稳定、存储与访问性能良好,但粒度设计往往凭经验调试完成,根据专家系统技术,提出一种动态粒度划分方法,很好地解决了数据仓库的粒度设计问题。     

数据库技术和数据仓库技术的比较研究

叙述了从数据库技术到数据仓库技术的发展过程，简要介绍了数据仓库的定义及其特点，重点对数据库技术与数据仓库技术进行了分析和比较。     

ETL多点缓存技术的数据仓库系统构建

由于数据库中处理数据标准不同,当用户构建数据仓库时,会产生不同效果的问题.而ETL作为数据处理的基本工具,能够在数据仓库构建的过程中提供稳定、高效、可靠的数据.ETL在数据仓库创建过程中起着举足轻重的地位,构建一种基于ETL多点缓存技术的数据仓库,可为用户提供一种稳定的、高质量的数据仓库.     

数据仓库系统设计的初步探讨

数据仓库技术是在数据库发展的基础上产生的,已成为应用联机分析处理和数据挖掘技术的数据载体。本文以数据仓库技术的应用为主题,探讨了数据仓库技术的应用策略。     

浅谈数据仓库与OLAP技术

随着数据库应用技术的发展,数据仓库、OLAP技术已成为近年来数据库界研究的热点。数据仓库是提取、转换、整合来自不同数据源的数据场所,是决策支持系统（DSS）的核心部分,是信息处理的基础。在数据仓库基础上建立起来的联机分析处理（OLAP）,能为决策人提供合理全面的决策支持、数据分析和战略制定。本文主要介绍了数据仓库和OLAP技术的基本概念,多维数据模型及OLAP技术未来的发展趋势。     

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。     

数据仓库技术在地铁交通系统中的应用

介绍了将数据仓库技术应用于地铁交通系统之中,其中采用的技术及数据来源,提出一种地铁交通数据仓库的体系结构,探讨了该体系结构建立中的数据抽取与转换、元数据、中央数据库与数据集市等重要组成部分。并且通过主题、维度、粒度等概念详细研究了该数据仓库的数据组织与数据模型的建立。正确的建立地铁交通数据仓库,将为决策者制定策略与方案提供数据环境的保障,从而辅助地铁交通管理者做出正确的管理决策。     

基于WEB的数据仓库技术

随着信息技术的迅速发展，特别是互联网的普及，基于WEB的数据仓库技术成为计算机界的热点。本文简单介绍了数据仓库的概念，主要阐述了在网络应用中数据仓库的体系结构和数据库设计中的核心问题，对基于WEB的数据仓库解决方案进行浅析后提出了数据仓库技术有待解决的问题。     

数据库和数据仓库在应用中的突破

IT技术的发展给管理信息系统带来新的支持——数据仓库。在数据仓库的帮助下,管理信息系统能更有效的迈出决定性的一步。文章又讨论了数据库和时下盛行的数据仓库在管理信息系统和运用中的细节。     

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.     

数据仓库与OLAP

本文就近年来快速发展起来的数据仓库技术和ＯＬＡＰ技术进行了讨论，比较总结了数据仓库和传统数据库的定义及功能，着重剖析了联机分析处理ＯＬＡＰ的三种结构及特征。     

数据仓库技术综述

作为数据库技术的一个新的发展方向,本文着重阐述了数据仓库的基本概念、特征和体系结构,以及如何构建数据仓库和数据仓库的前景的展望.     

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。     

数据仓库在企业经济责任制中的应用

简单介绍了数据仓库的概念、应用及技术，数据库与数据仓库的关系。根据现代企业经济责任制管理决策分析的需求，提出了基于企业经济责任制业务数据库基础之上的经济责任制数据仓库的系统目标、逻辑设计、体系结构和实现方法。     

数据仓库技术在企业设备管理系统中的应用

综合应用数据仓库技术和数据挖掘技术开发企业设备管理系统,提出了设备管理系统数据仓库的体系结构,比较了基于传统数据库和基于数据仓库决策分析的性能,详细地介绍了设备运行维护的信息系统。     

数据仓库技术综述

作为数据库技术的一个新的发展方向，本文着重阐述了数据仓库的基本概念、特征和体系结构，以及如何构建数据仓库和数据仓库的前景的展望．     

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。