网吧管理系统中的财务管理子系统设计

主要介绍了网吧管理系统的一些设计思想、结构模块及其功能和实现方法等,并且对其中的数据库的转储方法和步骤送行了详细阐述,采用了数据仓库的增量刷新办法,算法采用基于三层体系结构模型的VSRA算法,克服了3VWQ算法容易导致基库与数据仓库之间通信流量增加的缺点.     

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.     

旅行社客户关系OLAP系统的设计与实现

针对旅行社基于传统数据库技术的信息系统存在的不足,提出了将OLAP技术应用到旅行社的客户关系管理中,并给出了基于Web的旅行社客户关系OLAP系统的设计与实现方法.讨论了系统的体系结构设计,数据仓库模型设计,数据的抽取、转换和加载及多维数据集的设计,对基于Web的OLAP实现技术进行了探讨.     

数据仓库及其创建问题研究

介绍了数据库体系结构和功能,对OLTP和OLAP进行了比较,对在已有数据库基础上创建数据仓库出现的问题进行了研究,最后给出了数据库领域进一步研究的几个问题.     

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。     

数据仓库中实视图聚集函数的增量更新

提出在视图表达式树中以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数值的更新 ,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 ,实现实视图聚集函数的更新维护     

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.     

决策支持系统中OLAP的设计与实现

目的设计和实现对数据仓库中的信息进行决策分析的OLAP。方法以零售企业销售预测为切入点,研究决策支持系统中OLAP的设计。结果建立了用来进行OLAP分析的多维数据集,并对多维数据集中的数据用切片、切块、钻取和旋转等方式进行分析,用MDX多维查询语言对多维数据集中的数据进行复杂查询,提出了对OLAP分析数据展现的3种解决方案。结论在研究决策支持系统中OLAP的基础上,建立和实现了对数据仓库进行决策分析的OLAP。     

一种基于星型模型的增量更新算法

在进行数据仓库的OLAP联机分析处理时,通常采用预先聚集(Aggregate)操作生成概括数据的方法提高查询效率;但是,基于星型模型的数据仓库中的维表的纠错改变和自然改变将会引发概括数据的不正确问题.本文通过研究星型模型维表及其变化的特点,提出了一种增量更新算法,在几乎不增加空间的情况下,降低时间复杂度的增量更新;并通过性能验证,分析算法的可行性.     

基于XML的OLAP实现方式研究

提出了一种基于XML的OLAP实现方式——X-OLAP．用XML本身的层次结构来体现数据仓库中元组之间的聚集关系．对于数据仓库中大量存在的基本单元组,该实现方式在不增加新节点的情况下能表示所有由基本单元组产生的综合数据,有效地减小了数据仓库的体积,并且证明了所有OLAP操作都可以在该X-OLAP上实现．     

OLAP在教务管理信息系统中的应用

介绍了OLAP的基本概念、特性、分类方法、选择OLAP软件产品的准则以及OLAP前端开发技术.设计了一个以数据超市为数据仓库,同时使用OLAP和OLTP两种技术相结合的大专院校教务管理信息系统.     

面向商业OLAP的并行数据抽取接口设计

商业竞争日趋激烈的今天,单纯的联机事务处理系统已经不能满足管理者的决策支持要求,联机分析处理(OLAP)技术的出现具有重要意义.研究了目前联机分析处理的关键技术,数据仓库的经典解决方案,数据预处理的相关方法,提出了一种面向商业OLAP的并行数据抽取接口设计方案,并对设计过程中的数据清理、数据集成和变换、数据归约等数据预处理技术作了重点介绍和应用研究.最后结合实际应用阐明了提出的数据抽取方案对于实现商业OLAP功能的有效性和实用性.     

基于数据仓库技术的医院信息系统应用研究

基于联机事务处理(OLTP)的传统医院信息系统(HIS)主要追求日常医疗及管理业务电子化的高速度和准确性,不能满足管理者对复杂数据的系统分析和决策支持的需求.数据仓库和联机分析处理(OLAP)则弥补了传统数据库在分析型应用上的不足.提出了一个实现医院的数据仓库系统解决方案,并以实例说明OLAP和数据挖掘技术在药房信息管理和分析决策中的应用.实际应用表明,新的解决方案对降低劳动强度和提高工作效率有明显的效果.     

基于OLAP查询的数据集市系统的研究

研究了通过对数据仓库视图进行水平分割来建立数据集市系统，提高OLAP查询效率的方法和技术。提出了根据OLAP查询中的选择谓词构造其最小项谓词，选择数据仓库立方体视图进行水平分割，利用视图分割后的裂片建立的数据集市来回答查询，达到减少访问的视图元组数和加快查询响应时间，从而提高OLAP查询效率，削减维护费用。     

基于数据仓库技术的大坝资料分析与安全决策系统研究

在现有基于数据库技术的大坝安全监测系统研究的基础上,结合工程项目的具体情况以及大坝监测数据分析的特点,设计及构建了大坝安全监测数据仓库系统,为监测资料的分析查询、信息挖掘和综合评判提供了良好的数据环境.利用联机分析处理(OLAP)与数据挖掘(DM)技术对监测数据仓库中的数据进行了分析和挖掘,使安全监控资料的作用得到了进一步的发挥,为安全监控评判和决策的深化提供新的途径.     

数据仓库数据析取工具的设计与实现

针对数据仓库中的数据析取问题 ,以通用性为目标 ,分析、设计并利用MicrosoftSQLServer 7.0的DTS编程接口实现了数据析取工具 ,从而实现了从各种类型OLTP数据库系统到数据仓库的数据析取     

数据库新技术与决策支持系统的开发

通过对数据仓库技术、联机分析处理技术和数据挖掘技术的比较、分析,在决策支持系统传统四库结构的基础上,提出了一种基于数据仓库的决策支持系统体系结构,并对其应用进行了初步研究.     

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。     

基于数据仓库的外资管理决策支持系统

综合应用数据仓库与联机分析处理技术开发了外资管理决策支持系统。给出了该决策支持系统的架构和实现方案，阐述了建立数据仓库和实现前台OLAP分析应用的关键技术。实现了对预测和深层复杂问题的支持，促进了数据向信息和知识的转化，为支持科学决策提供了手段。