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多维模型中渐变维度的研究与应用

作　者: 杨进
导　师: 裴小兵
学　校: 华中科技大学
专　业: 软件工程
关键词: 数据仓库多维数据模型渐变维度星型模式
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 28次
引　用: 0次
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内容摘要

企业信息化建设为企业积累了大量的业务数据,因此,企业所面临的问题已经不是如何寻找数据,而是怎样充分利用这些现有的丰富数据,从中发掘具有商业价值的潜在信息,以促进企业业务的进一步开展。数据仓库技术的兴起正好适应了企业的这项迫切需求。数据仓库提供一个集成的数据环境,对企业历史数据进行综合的抽取、清洗和整理,然后加载到数据仓库数据库中。数据仓库是面向主题进行分析的,分析人员根据不同的分析角度对数据进行观察,以验证他们提出业务的预测。数据仓库中的数据模型多采用多维数据模型,将数据划分为事实表数据和维度表数据。事实数据用于度量各项业务指标,维度数据则表示各种描述性数据。在多维数据模型中,维度是分析人员分析业务数据的角度,不同的角度能够得出不同的结果。对数据仓库的维度而言,其值并非始终保持不变的。由此便引出了数据仓库中渐变维度的更新问题。渐变维度是针对某些变化频率不多,变化缓慢的维度属性而提出的。维度属性发生变化,那么观察事实数据的角度也就相应改变了,得出的数据分析结果随之而变。当维度属性值发生改变后,其变化情况应该及时的反映到数据仓库数据库中,以便数据仓库能够正确的跟踪变化前后的事实数据。基于事件的渐变维度更新模型正是这类更新问题的响应方法,它综合了已有的三种更新策略:直接覆盖属性值、新增维度记录行和新增维度属性列的优点,并且引入事件的特性,能够准确的监控业务数据库中有关维度属性的变化,在第一时间内让数据仓库响应维度属性的变化。基于事件的渐变维度更新模型通过增量式方法节省了存储空间,同时也体现了实时性操作的优势之处。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
第一章绪论  8-13
  1.1 课题的研究背景  8-9
  1.2 课题的研究目的和意义  9-10
  1.3 国内外研究概况  10-12
  1.4 本文的主要工作内容  12-13
第二章数据仓库建模方法  13-22
  2.1 数据仓库技术  13-16
  2.2 关系模型  16-18
  2.3 多维模型  18-21
  2.4 本章小结  21-22
第三章渐变维度策略的分析与改进  22-42
  3.1 多维模型中的渐变维度  22-25
    3.1.1 渐变维度的概念  22-23
    3.1.2 代理关键字  23-24
    3.1.3 事件的描述  24-25
  3.2 渐变维度的更新策略  25-29
    3.2.1 更新策略1：直接覆盖属性值  25-26
    3.2.2 更新策略2：新增维度记录行  26-28
    3.2.3 更新策略3：新增维度属性列  28-29
  3.3 基于事件的渐变维度模型  29-41
    3.3.1 基于状态与基于事件的数据  29-31
    3.3.2 基于事件的渐变维度模型  31-34
    3.3.3 基于事件的渐变维度模型的设计  34-39
    3.3.4 基于事件的渐变维度模型的实现  39-41
  3.4 本章小结  41-42
第四章基于事件的渐变维度模型的应用  42-55
  4.1 项目介绍  42-47
  4.2 基于事件的渐变维度模型在气象数据仓库中的应用  47-54
  4.3 本章小结  54-55
第五章论文总结  55-57
  5.1 全文总结  55
  5.2 展望  55-57
致谢  57-58
参考文献  58-61

多维模型中渐变维度的研究与应用

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