多维数据建模工具的研究与实现

论文摘要

随着信息技术的发展,企业通过联机事务处理系统（OLTP）积累了大量的历史数据,他们也越来越认识到这些历史数据当中蕴含的信息对决策支持的重要性。传统的实体-关系（E-R）模型,不能准确地表达数据仓库的数据结构和语义,难以有效地支持联机分析处理（OLAP）,于是人们考虑建立数据的多维模型,并通过数据仓库系统和OLAP来组织和管理这些数据。在参考已有的一些多维数据建模工具和多维数据模型后,实现了一种综合的多维数据模型建模工具,借助它可以为企业更好地管理历史数据。该工具主要有三大模块:多维概念模型模块、多维物理模型模块和逆向工程模块,逆向工程包括两部分:OLAP到多维概念模型和关系数据库到多维物理模型。其中多维概念模型吸纳了现有的主流设计,如整个概念模型有维度（包括私有维度、共享维度和坍塌维）、度量和事实等,事实的元组由维度的主键和度量构成。但在此基础上增加了子维度设计。考虑到有些维度的属性会时间变化而变化,可以把这些属性抽取出来形成单独的子维度,这样子维度的变化不会影响父维度的变化,有利于维护模型和控制维度表的过快增长;或者不同的维度之间可能存在相同的维度属性,那么就可以提取出这些共同属性,形成一个单独的子维度,被抽取的维度通过引用的方式吸纳该子维度。前一种情况把维度雪花化,相当于把星型模型转化为雪花模型,而后一种情况提出不同维度的相同属性形成单独的维度,相当于把星型模型转化为星族模型。由多维概念模型转化得到的多维物理模型和实体关系模型差不多,多维物理模型主要包括两种表:维度表和事实表,它们分别由维度和事实转化而来。事实表通过外键的方式与维度表的主键相连接。该工具还能生成SQL脚本,从而把多维物理模型转化为关系表。考虑到XML从视图上就能反映模型的结构,即其优良的可扩展性和通用性,多维物理模型和上段提到的多维概念模型都由XML来导入和导出,得到的XML文件就是整个多维数据模型的元数据。OLAP到多维概念模型的逆向工程中,借助达梦公司OLAP服务器提供的接口,提取到了多维数据模式,将之转化为该建模工具中的多维概念模型,在此基础上修改模型,然后再把完善后的模型输入到OLAP服务器中,这一个循环就实现了OLAP多维数据模式的优化;有时候会发现已有的多维数据模式和要构建的多维概念模型内容差不多,这种情况下也可以借用该逆向工程。同上,在关系数据库到多维物理模型的逆向工程中,借助达梦数据库JDBC接口,抽取达梦数据库中的关系表,把关系表转化为建模工具的多维物理模型,同样实现了对已有实体关系模型的优化。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 背景和意义
• 1.2 研究现状
• 1.3 研究内容
• 2 多维数据建模的关键技术
• 2.1 引言
• 2.2 多维数据建模现状
• 2.3 多维数据建模的关键技术及实现方案
• 2.4 本章小结
• 3 多维数据建模工具相关模块
• 3.1 多维数据建模总体设计
• 3.2 多维概念模型模块设计
• 3.3 多维物理模型模块设计
• 3.4 逆向工程模块设计
• 3.5 本章小结
• 4 多维数据建模实验
• 4.1 多维概念模型实验部分
• 4.2 多维物理模型实验部分
• 4.3 逆向工程实验部分
• 4.4 本章小结
• 5 总结和展望
• 5.1 工作总结
• 5.2 工作展望
• 致谢
• 参考文献