基于模型驱动架构的数据仓库系统研究

大连交通大学硕士学位论文基于模型驱动架构的数据仓库系统研究姓名：郑燕申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：宋旭东20081213基于模型驱动架构的数据仓库系统研究作者：郑燕学位授予单位：大连交通大学相似文献(10条)1.学位论文于世东多维数据可视化技术的研究及应用2006随着数据库技术的成熟和数据库应用的普及，存储在计算机内的数据量日益庞大，人们已经不满足于仅仅对数据进行管理，而希望能对数据进行分析，从大量的数据中发现知识或信息。信息可视化技术是直观表现数据的重要工具之一，能够揭示信息之间的关系和信息中隐藏的特征，多维数据可视化是信息可视化领域中一个热点的研究内容。本文首先对信息可视化技术和多维数据可视化的常用方法作了概述，对各种技术的原理和特点进行了介绍。其中平行坐标技术是信息可视化技术中处理多维数据的主要手段之一，传统的平行坐标技术存在着难以区分相交折线，数据量较大时可视化结果比较混乱等缺点。本文就增强其可视性进行了研究，提出了颜色比例法以区分相交折线，圆心角映射法展示信息的分布和坐标轴非等值变化显示重点区域详细信息。为了解决平行坐标表达大数据集时产生的图形重叠，结合上述改进对平行坐标下的聚类结果可视化做了讨论。上述改进方法得到了较满意的实验效果。最后给出了公众科学素养调查统计分析系统的设计与重点部分的实现。公众科学素养调查统计分析的内容具有多维性，用户需要动态地改变对比分析的内容，要求能够多角度地展示数据，快速、准确地得到结果。本系统将一般的数据可视化方法和平行坐标技术应用于其中，使用户通过简单的交互操作得到所需信息的可视化结果，在平行坐标下可以同时对多种情况下的结果进行对比分析，大大减少了分析人员的工作量。2.学位论文赵国华基于多维数据OLAP分析模型的决策研究2006随着计算机网络与数据库技术的迅速发展和广泛应用，信息管理进入了一个崭新的时代。与此同时，计算机的应用也逐渐分为两大类型：操作型处理（OLTP）和分析型处理（OLAP）。操作型处理主要是为一个组织某些方面的应用服务的。如会计电算化、客户关系等。分析型处理则用于高层管理的决策分析，它是信息处理技术的发展趋势。如决策支持系统（DSS）、和多维分析等，其特点是经常要访问大量的历史数据。也即从大量的事务型数据库中抽取数据，并将其清理、转换为新的存储格式，从而为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中。随着此过程的发展和完善，这种支持决策的、特殊的数据存储就是商业智能（BI）的核心内容——数据仓库。信息技术发展到一个更新、更先进的阶段，就会产生商业智能平台。商业智能平台把OLAP和传统的商业智能工具合并起来，形成一整套整合的技术，能够为新兴的企业绩效管理解决方案提供决策支持。本文从商业智能的核心内容入手，介绍了数据仓库、数据挖掘、联机分析和决策支持的研究内容、发展现状和未来趋势。并且应用BI工具对宏观经济数据进行了模型建立、联机分析和聚类分析等操作，旨在分析BI系统功能的同时，提出一种宏观经济决策分析解决方案，为决策者提供快速、准确和全面的决策支持。同时，应用先进的商业智能平台通过信息分析、信息共享来为企业管理增值。BI解决方案能迅速组织数据并促成分析以产生相关信息；然后把这些信息传遍整个组织，以提高决策质量和缩短解决问题的时间。最后，本文对BI技术的发展做了展望。随着研究和应用的不断发展以及需求的驱动之下，BI产品和解决方案也将更加智能化，决策也会更轻松。3.学位论文雷琴琴面向像素的可视化技术研究2007随着数据库技术的成熟和数据库应用的普及，存储在计算机内的数据量日益庞大，人们已经不满足于仅仅对数据进行管理，而希望能对数据进行分析，从大量的数据中发现知识或信息。信息可视化技术是直观表现数据的重要工具之一，能够揭示信息之间的关系和信息中隐藏的特征，多维数据可视化是信息可视化领域中一个热点的研究内容。本文首先对可视化技术作了概述，对各种技术的原理和特点进行了分析和总结。面向像素技术作为一个表示海量高维数据可视化技术，其基本思想是将每一个数据项的一个属性映射为一个彩色的屏幕像素，整个属性值的范围映射为固定的颜色范围，在不同的子窗口表现不同数据属性的值。该技术最大可能利用屏幕空间，可用于探索和分析大数据库，发现数据聚类以及其他有价值的关系，是信息可视化技术中处理大量多维数据的主要手段之一。但其缺点是由于大量像素点的不规则分布，不容易进行聚类分析。为此，有学者提出了像素柱状图技术和像素矩阵技术，增强了数据的可视化。文章将像素柱状图技术应用到实际的数据集的可视化中，说明该技术对大的数据集非常有效。并对像素柱状图技术进行简化和改进。本文所做的研究工作主要有以下几点：1.在研究各种可视化技术并作比较的基础上，选择面向像素的可视化技术作为研究的重点；2.研究实现面向像素的可视化技术的几个要素：颜色映射、排列象素、子窗口的形状和属性的顺序；研究像素柱状图技术及其参数的选择问题；研究像素矩阵技术；3.实现像素柱状图技术，并对该技术进行简化；4.实现一种独立于查询的像素技术，并针对子窗口较多比较分散的问题来说明属性选择的重要性；5.实现一种改进的像素技术，并和原来的技术作比较。6.实现本文提出的太阳图标可视化技术。通过研究与实践发现，在应用可视化技术表示数据时，往往由于数据的特点如维数的多少、数据量的大小、数据的类型等不一样，应选择不同的可视化技术。只有不断地进行实践，才能改进已有的可视化技术并提出新的可视化技术，提高其对数据的洞察。4.学位论文许睿联机分析处理及其在商业自动化中的应用2002随着管理科学和计算机科学的飞速发展及其广泛应用，计算机在管理领域中的应用得到了人们的极大关注，随之而产生的决策支持系统(DSS)越来越受到重视，他已经成为系统工程、管理科学、人工智能等领域十分热门的研究课题。数据仓库和联机分析处理(OLAP)是商业数据处理以及决策支持系统(DSS)领域中近几年发展的新兴技术。数据仓库存储了商业组织中的大量历史数据；OLAP则是对数据仓库中存储的信息进行复杂查询、分析的一项技术。现有关系数据库技术不能够完全满足OLAP应用的要求。此外，也需要一种标准化的数据概念模型对OLAP技术进行理论上的支撑。由此，我们在对OLAP技术进行深入分析的基础上，提出了一种OLAP数据模型及其代数表达。OMDDM模型提出了数据超立方体模型，并在代数表达方面进行了改进，使得其可以支持OLAP操作。一方面，OMDDM简洁直观地表现了OLAP的数据特征；另一方面，OMDDM对OLAP技术的多维性、粒度性、层次性等进行了描述定义。OMDDM在上述基础上定义的代数表达为复杂的OLAP查询提供了方法。该方法可以利用MSSQLServer6.5提供的SQL查询语言得以实现。OMDDM为提高OLAP查询速度提出了相关的算法，如多表连接M-Hash-join算法。对于OLAP应用基础——数据仓库，我们进行了相关的研究，并且创建了一个基于两百CIMS系统的数据仓库，从而为OLAP应用的实施奠定了基础。最后，文章对商业自动化中的OALP应用的设计进行了详细的讨论，在设计中实现数据仓库和OLAP的概念、体系结构、特征要素，以及OMDDM模型的数据结构。5.期刊论文林淑娟后关系数据库在新型电子商务中的应用研究-中国高新技术企业2010,(11)文章介绍了数据库的概念,分析了后关系数据库在伴随着网络而急速发展的新型电子商务中的应用.后关系数据库技术采用了多维数据模型,能够提供比关系数据库更加高效的性能和更大的扩展性,它的出现为电子商务的发展带来了新的生机.随着电子商务的不断发展,后关系数据库必将得到更加广泛的应用.6.学位论文崔彬数据挖掘中多维数据可视化的研究2006随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，人们积累的数据越来越多。激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势，缺乏挖掘数据背后隐藏的知识的手段，导致了“数据爆炸但信息贫乏”的现象。数据挖掘技术的发展有效地满足了人们的这一愿望。因为它可以对广泛存在的大量数据进行分析，将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛应用于各种应用，包括商务管理、生产控制、市场分析、工程设计和科学探索等等。数据和信息之间的鸿沟要求系统地开发数据挖掘工具，将数据坟墓转换成知识“金块”。近年来，人们在数据挖掘的理论和方法上做了大量的研究工作，并以此为基础开发出不同种类的数据挖掘工具。但是，这些工具在处理大型的多维数据集方面仍然没有取得令人满意的挖掘效果。于是，人们开始在数据挖掘中借助可视化技术，使用丰富的可视化方式将多维数据直观地表示出来，进而利用人类特有的认知能力来指导挖掘过程，最后将数据挖掘的结果以可视化的形式呈现给用户。因此，数据挖掘领域中产生了一个新的方向：可视化数据挖掘。可视化数据挖掘的目的就是使用户能够交互地浏览数据，挖掘过程等，当所要识别的不规则事物是一系列图形而不是数字表格时，人的识别速度是最快的。数据可视化与数据挖掘相辅相成，只有两者紧密结合起来才能发挥完美的作用。数据可视化主要针对数据库或数据仓库中的数据，根据数据的属性多少，可以分为一维数据可视化，二维数据可视化和多维数据可视化。广义的讲，一维和二维数据可视化技术可以看作是多维数据可视化的子集。多维性是非空间数据场的一个重要特性，所以我们在数据仓库中针对多维数据可视化进行的研究是一个很重要的课题。多维数据可视化技术目前在国内外已经得到了广泛的研究，现在有很多常用的多维数据可视化方法，如基于几何的技术，面向图标的技术，基于层次的技术，密集象素技术等等。在本文中，我们将首先对数据挖掘技术、多维数据可视化技术、可视化数据挖掘技术进行介绍，然后我们会通过实例来介绍多维数据可视化技术在数据挖掘中的应用。7.学位论文周丽萍数据仓库中多维数据存储和索引技术的研究2004数据仓库技术是数据库技术的一个研究方向,能够有效的管理传统数据库产生的历史数据,并向各种决策支持应用如联机分析处理、数据挖掘等提供有力数据支持,适应了企业用户对数据深层次处理的需求.数据仓库及其相关技术十年来成为研究和应用的热点,该文主要研究数据仓库中多维数据存储实现和索引技术.全文共分六章,各章的主要内容如下:第一章介绍数据仓库的概念、主要特征及研究现状等,确定该文的研究范围和基本框架.第二章针对数据模型的一些基本概念如维、数据立方体、视图等进行了简单介绍,对数据仓库中的数据集成、MOLAP进行了讨论,对基于WEB的OLAP设计和开发进行了初步探讨.第三章对OLAP中常用的三种索引技术—B-树索引、R-树索引和位图索引进行了分析和比较,并着重介绍了几种改进的位图索引技术及其在数据仓库中的主要应用.第四章着重讨论多维数据的存储设计,首先介绍了多维数组的分块方法,接着详细阐述了块的存储实现方法—直接多维数组存储和压缩的多维数组存储.第五章简述了ROLAP和MOLAP中多维数据的存取路径,介绍了物理块的组织结构,并考察多维数据上各操作的实现方法,着重阐述了聚集结点上的选择、插入(替换)、删除、整理四种操作的实现步骤.第六章结束语对全文进行了总结,并提出了在现有工作的基础上,我们下一步将要做的工作.8.期刊论文韩明华.熊峰.HanMinghua.Xiongfeng基于Web的企业OLAP销售分析系统的研究与应用-中国水运（学术版）2006,6(5)本文针对基于传统数据库技术的信息系统存在的不足,提出了将OLAP技术应用到企业的数据管理中,并对基于Web的OLAP技术进行了研究,在此基础上结合实例进行了基于Web的OLAP企业销售分析系统的多维模型的设计,最后给出了通过嵌入OfficeWeb组件与分析服务器建立连接的方法实现了通过浏览器对销售多维数据的各种OLAP分析操作.9.学位论文孙庆文紧密耦合下XML数据的存储方式研究2004随着