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数据仓库中多维数据处理与查询相关技术的研究

李泽海  
【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。


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