论文题目: 数据仓库中多维数据处理与查询相关技术的研究
论文类型: 博士论文
论文专业: 计算机软件与理论
作者: 李泽海
导师: 孙吉贵
关键词: 数据仓库,联机分析处理,立方体,非规则维,转换算法,区域聚集查询,概念模型
文献来源: 吉林大学
发表年度: 2005
论文摘要: 数据仓库是实现商业智能的数据基础,是企业长期事务数据的准确汇总。联机分析处理技术将数据仓库中的数据以多维数组(即立方体)的形式进行组织,通过提供上卷和下钻等多维分析操作使决策者能够对这些数据进行动态分析和深入查看。本文主要研究了数据仓库与联机分析处理领域中多维数据处理与查询相关的技术。包括:多维数据立方体中的非规则维建模、非规则维的转换、多维数据立方体上的区域聚集查询以及源数据到目的数据仓库的提取、转换与加载过程的概念建模等。本文的主要贡献有如下四个方面。一、提出了一个支持非规则维的完整的多维数据模型。二、定义了四种不同结构的非覆盖维,并针对这些维的特点,提出了几个将这些非覆盖维转换成覆盖维的算法。三、提出了一个新的立方体存储结构?嵌套动态立方体树(NDC-tree),以支持维区间离散的立方体上的区域聚集查询和立方体的更新及增长。四、提出了一种符合数据仓库多维特性的ETL 概念模型,使源与目的间属性映射的定义过程更清晰、更灵活。
论文目录:
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 数据仓库技术
1.1.2 联机分析处理技术
1.2 数据仓库与联机分析处理中的相关研究
1.2.1 多维数据建模
1.2.2 数据仓库中的物化视图选择技术
1.2.3 联机分析处理中的非规则维建模与转换
1.2.4 联机分析处理中的区域查询技术
1.2.5 ETL 与数据质量问题
1.2.6 数据仓库中的其它相关研究
1.3 本文的工作
第二章 支持非规则维的多维数据模型
2.1 多维模型概述
2.1.1 维模型
2.1.2 立方体模型
2.1.3 多维分析操作
2.1.4 多维模型的分类
2.2 非规则维建模
2.2.1 相关工作
2.2.2 一个基于部分映射的多维模型
2.3 小结
第三章 非规则维的转换算法
3.1 概述
3.2 非规则维的转换
3.2.1 Pedersen 的转换算法
3.2.2 Jensen 的空间维转换算法
3.3 四种非覆盖维及其转换算法
3.3.1 四种非覆盖维
3.3.2 转换算法
3.3.3 实例分析
3.3.4 实验结果
3.4 小结
第四章 立方体区域查询优化技术
4.1 引言
4.2 区域查询技术
4.2.1 区域查询技术概述
4.2.2 区域最值查询技术
4.2.3 区域聚集查询技术
4.3 离散维区间立方体的区域查询优化技术
4.3.1 概述
4.3.2 NDC-tree 技术
4.3.3 NDC-tree 的基本思想
4.3.4 实例分析
4.4 小结
第五章 ETL 工具建模与设计
5.1 引言
5.2 相关工作
5.2.1 Panos 的调色板式概念模型
5.2.2 其它相关工作
5.3 基于CommonCube 的ETL 概念模型
5.3.1 ETL 过程概念模型
5.3.2 概念模型的图形描述
5.4 小结
第六章 结论与展望
参考文献
作者读博士期间完成的论文与参加的科研项目
致谢
摘要
Abstract
发布时间: 2006-01-17
参考文献
- [1].数据仓库的设计与实现[D]. 陈燕.大连理工大学2000
- [2].数据仓库中实视图的选择与维护技术的研究[D]. 周丽娟.哈尔滨工程大学2004
- [3].矿山企业数据仓库的应用研究[D]. 李学锋.昆明理工大学2005
- [4].数据仓库和数据挖掘方法研究及其在公安信息建设中的应用[D]. 麦永浩.华东理工大学2000
- [5].并行数据挖掘理论研究与应用[D]. 王华秋.重庆大学2006
- [6].数据仓库环境中近似查询处理技术研究[D]. 冯玉.中国科学院研究生院（计算技术研究所）2002
- [7].基于数据仓库与联机处理的区域经济发展管理决策支持系统研究[D]. 马军杰.华东师范大学2007
- [8].支持数据仓库国际化的ETL技术中若干关键问题研究和实践[D]. 许威.厦门大学2007
- [9].企业集团数据仓库系统关键技术研究[D]. 宋旭东.大连理工大学2010
- [10].电力负荷分析与预测的分布式数据仓库和数据挖掘研究[D]. 栗然.华北电力大学（河北）2009
相关论文
- [1].数据仓库中实视图的选择与维护技术的研究[D]. 周丽娟.哈尔滨工程大学2004
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