基于XML的OLAP技术研究
数据仓库和数据挖掘的OLAP技术
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THANKS
大数据OLAP技术可以提供多 维度的数据分析，帮助用户 深入了解数据的内在联系和 规律。
云端OLAP
01
云端OLAP技术将OLAP服务部署在云端，为用户提供灵活、可伸缩的数据分析 服务。
02
云端OLAP技术可以利用云计算的优势，实现快速部署、自动扩缩容和按需付 费等特性，降低用户的IT成本。
03
云端OLAP技术可以支持多用户同时访问和操作，提高数据分析的效率和协作 性。
雪花模型
维度表之间存在层级关系，数据结构 复杂，适用于数据量较大的情况。
多维数据的存储
分布式存储
将数据分散存储在多个节点上，提高存储容量和查询效率。
压缩存储
对数据进行压缩，减少存储空间占用，但会增加查询时的解压缩开销。
多维数据的查询
MDX查询语言
用于查询多维数据的专用语言，功能强大且灵活。
SQL查询
数据挖掘利用机器学习、统计学等方法，从大量数据中发现有价值的模式和规律，为企业提供新的商业 机会和竞争优势。
06
OLAP技术的发展趋势
实时OLAP
01
实时OLAP技术能够提供实时 的数据分析和查询，满足用户 对数据实时性的需求。
02
实时OLAP技术通过采用高性 能的数据存储和查询技术，如 列式存储、分布式计算等，提 高了数据查询的响应速度。
OLAP技术通过多维数据分析模型， 提供交互式的查询、报表、仪表板 等功能，使得用户能够从多个角度 分析数据，获得深入的业务洞察。
决策支持系统
决策支持系统（DSS）是利用数据仓库和OLAP技术，为决策者提供数据 分析和决策建议的系统。
DSS通过整合企业内外部数据，提供多维度的数据分析工具，帮助决策者 了解业务状况、预测未来趋势，从而做出科学、合理的决策。
数据仓库中OLAP的实现技术
和 分 析 。通 过 对 信 息 （ 些 信 息 已 经 从 原 始 的 数 据 进 行 了转 这
换 ． 反 映 用 户 所 能 理 解 的 企 业 的 实 际 的 “ ” 的 很 多 种 可 能 以 维 ） 的观 察 开 工 进 行 快 速 、 定 一 致 和 交 互 性 的存 取 ． 许 管 理 决 稳 允 策 人员对数据进行 深入观察 。
ห้องสมุดไป่ตู้
Ｉ ＡＰ和 Ｍ（Ｌ ） ＡＰ优 点 的 综 合 ． 然 ． 当 ＨＯＩ ＡＰ技 术 发 展 并 非 完 全成 熟 ， 有 一 点 是 肯 定 的 ， 但 ＨＯＩ ＡＰ工 具 不 是 简 单 地 将 ＭＯ— Ｉ ＡＰ与 Ｒ Ｐ 组 合 起 来 。 实现 的 基 本 策 略 是 ， 合 计 数 据 ＯＩ Ａ 其 将
毕 利
摘
张 礼 平
毕 茹
要 本 文 介 绍 了数 据 仓 库 和 联 机 分 析 处 理 的 概 念 ．
的多维视 图。
分 析 阐 述 了基 于 数 据 仓 库 的 ０Ｉ Ｐ 的 三 种 存 储 机 制 、 施 框 Ａ 实
架 、 据 操 纵 机 制 和 索 引 机 制 。 及 多维 数 据 模 型 上 的 ＯＩＡＰ 数 的实现技 术。
Ｉ９ ５年 起 ， ｕ ｃ 提 出 了 “ ＡＳ ” 断 准 则 。所 ９ ＯＩ ＡＰ Ｃｏ ｎ ｉ ｌ Ｆ ＭＩ 判 谓 “ Ａ ＭＩ ． “ ａ ｔＡｎ ｌｓｓ ｏ ｈ ｒ ｄ Ｍｕ ｔ ｉ ｎ ｉｎ ｌ Ｆ Ｓ ” 即 Ｆｓ ａｙ ｉ ｆ Ｓ ａｅ ｌ ｄｍｅ ｓ ａ ｉ ｏ
四大OLAP(在线分析处理)工具选型浅析[2]
![四大OLAP(在线分析处理)工具选型浅析[2]](https://img.taocdn.com/s3/m/0da8965d336c1eb91a375dff.png)
四大OLAP（在线分析处理）工具选型浅析[2]可以想象，多维数据库的单元格跟维度、维元素的多少有莫大关系，而随着维度增加，数据库也迅速膨胀.因此，对于MLOAP产品，多维存储的存储空间、性能自然是比较关键的.Essbase在这方面提供很多优化工作，但有时候也会显得过于复杂.Powerplay也提供某些选项，诸如cube分区等，这是比较简单的优化方法. OLAP产品的核心功能是提供多维存储，另外就是能够将OLAP访问操作转换为对数据的请求并返回，这些OLAP访问操作大多是用户通过前端发出的，因此要考虑OLAP产品能够和哪些前端工具对接. Cognos Powerplay是个相对封闭的产品，它有自己的客户端和Web Explorer，你也甭想着用其他前端来访问它.Hyperion和微软都采用开放式接口，提供丰富的访问API，第三方可以用这些API访问其数据库.上文曾提到微软开发的MDX和参与的XMLA(XML for Analysis)规范，事实上，一些第三方的前端工具正是基于这样的标准和OLAP产品对接，比如可以用BO WebI连接Essbase.更有甚者，微软的服务器还提供用MDX来查询多维数据，就像用SQL来访问关系数据库一样. 诚然，这看起来的确比较酷，但有一点也要明确：目前虽然有XMLA、MDX这样的标准，但还不是非常成熟，且并非唯一标准.所以即使有第三方前端工具访问这些OLAP服务器，但只能说是多了一些选择，真正在前端功能上，并不能保证比封闭结构更丰富. 如果说OLAP产品市场几乎都被MOLAP占领，那么，有一家公司肯定不同意，那就是MicroStrategy，它几乎是目前唯一一家还占据一定市场份额的ROLAP产品.这是一件非常奇怪的事情，从第一个ROLAP产品Metaphor到Metacube、WhiteLight、MicroStrategy，这些独立的ROLAP厂商似乎都是难以生存下去，只有MicroStrategy坚挺到现在.究竟是它的产品厉害，还是市场做得到位？目前还不得而知. 从原理上讲，ROLAP将数据存放在关系数据库中，当然要求关系模型要非常严格，比如要遵循星型模式或雪花模式，才能定义出维度、度量、事实表、聚集表等元数据.但这样就增加了部署的难度，并且如果聚集表构建得不好，最后的访问性能就难以保证.恐怕这也是ROLAP难以生存下去的原因吧. 目前，很多OLAP产品都会混合MOLAP和ROLAP，特别是那些本身就做关系数据库的厂商，在现有数据库上面增加一些ROLAP的特性并不困难.IBM在与Essbase终止OEM合同之后，推出一个名为CubeViews的产品，就可以说是一个ROLAP产品. 虽然国内市场上已经涌现出这么多产品，但实际上，OLAP并没有被广泛接受，即使在已经建设BI系统好几年的电信行业也是如此.OLAP提供了一套系统的方法，将维度、度量、层次、切片、钻取概念化，但在前几年，原始的cube被直接推送给市场人员、领导，复杂的界面(对于领导来说，那已经够复杂了)让这种应用难以得到推广.为此，OLAP产品的定位无疑还需要进一步明确.。
利用 XMLPullParser 进行XML 数据解析和处理
利用 XMLPullParser 进行XML 数据解析和处理使用XMLPullParser进行XML数据解析和处理XMLPullParser是一种在Android平台上常用的用于解析和处理XML数据的工具。
它具有快速、高效的特点，能够准确地解析XML 文档，并提供了灵活的API来处理解析结果。
本文将介绍如何利用XMLPullParser进行XML数据解析和处理。
一、XML数据解析的概念和原理XML数据解析是指将XML文档中的数据提取出来并进行处理的过程。
XML文档是一种标记语言，用于描述结构化的数据。
XML数据解析的过程可以分为以下几个步骤：1. 创建XMLPullParser对象：首先，需要创建一个XMLPullParser 对象，用于解析XML文档。
2. 设置输入源：在进行XML数据解析之前，需要设置XMLPullParser的输入源。
输入源可以是一个文件、一个输入流或者一个URL。
3. 解析XML文档：通过调用XMLPullParser对象的相应方法，可以逐行解析XML文档，获取XML文档中的节点信息和数据。
4. 处理解析结果：根据XML数据的结构和需要，可以使用条件语句、循环结构等方式对解析结果进行处理，提取所需的数据，并进行后续的操作。
二、利用XMLPullParser进行XML数据解析的步骤下面逐步介绍如何使用XMLPullParser进行XML数据解析和处理的具体步骤。
步骤1：导入相关的类和包在使用XMLPullParser进行XML数据解析之前，需要导入相应的类和包。
具体的导入语句如下：import org.xmlpull.v1.XmlPullParser;import org.xmlpull.v1.XmlPullParserException;import org.xmlpull.v1.XmlPullParserFactory;import java.io.InputStream;步骤2：创建XMLPullParser对象需要通过XmlPullParserFactory类的newInstance()方法创建XmlPullParserFactory对象，并通过XmlPullParserFactory对象的newPullParser()方法创建XMLPullParser对象，示例代码如下：XmlPullParserFactory factory = XmlPullParserFactory.newInstance();XmlPullParser parser = factory.newPullParser();步骤3：设置输入源设置XMLPullParser对象的输入源，可以是一个输入流、一个文件或者一个URL。
什么是联机分析处理(OLAP)
OS Java CORBA COM+ Middleware XML&WebService Patterns ONE&NET P2P Development Database Download Doc什么是联机分析处理（OLAP ）(转载自北大高科网站，/)联机分析处理 (OLAP) 的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd 于1993年提出的，他同时提出了关于OLAP 的12条准则。
OLAP 的提出引起了很大的反响，OLAP 作为一类产品同联机事务处理 (OLTP) 明显区分开来。
当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP （on-line transaction processing ）、联机分析处理OLAP （On-Line Analytical Processing ）。
OLTP 是传统的关系型数据库的主要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。
OLAP 是数据仓库系统的主要应用，支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结果。
下表列出了OLTP 与OLAP 之间的比较。
OLAP是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取,从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。
OLAP的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求,它的技术核心是"维"这个概念。
“维”是人们观察客观世界的角度,是一种高层次的类型划分。
“维”一般包含着层次关系,这种层次关系有时会相当复杂。
通过把一个实体的多项重要的属性定义为多个维(dimension)，使用户能对不同维上的数据进行比较。
因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。
OLAP的基本多维分析操作有钻取（roll up和drill down）、切片（slice）和切块（dice）、以及旋转（pivot）、drill across、drill through 等。
在线分析处理OLAP在数据分析中的应用
在线分析处理OLAP在数据分析中的应用近年来，随着数据量的快速增长和复杂性的增加，数据分析在各行各业中的重要性不断凸显。
为了能够高效地进行数据分析，许多组织和企业开始采用在线分析处理（OLAP）技术。
本文将介绍OLAP的基本原理、主要功能以及在数据分析中的应用。
一、OLAP基本原理OLAP是一种基于多维数据模型的数据分析技术。
它以多维数据立方体为基础，将数据按照不同的维度进行组织和存储，使得用户可以方便地从不同的角度对数据进行分析和探索。
OLAP具有以下几个基本概念：1. 多维数据模型：OLAP使用多维数据模型来描述分析对象和分析结果。
多维数据模型以立方体为基础，将数据按照事实表和维度表进行组织，形成多维数据空间。
2. 维度和指标：维度是描述事实的属性，如时间、地理位置、产品等；指标是需要分析的事实数据，如销售额、访问量等。
OLAP通过对维度和指标的组合，形成多维数据立方体。
3. 切片和钻取：切片是指根据某个维度或者指标对数据进行筛选，只保留满足条件的数据；钻取是指根据需要，从总体数据中逐步细化到更详细的细节。
4. 聚集和计算：OLAP可以对多维数据进行聚集操作，从而实现对数据进行汇总和计算。
聚集操作可以提高数据分析的效率。
二、OLAP主要功能OLAP具有以下几个主要的功能，这些功能使得OLAP成为数据分析的有力工具：1. 多维数据分析：OLAP可以根据不同的维度对数据进行切片、钻取和旋转等操作，从而使用户可以从不同的角度对数据进行分析，发现数据中的规律和趋势。
2. 查询和报表功能：OLAP可以通过灵活的查询和报表工具，帮助用户快速获取需要的数据，并生成丰富的报表和图表，便于数据的可视化展示和沟通。
3. 高性能计算：由于OLAP采用了多维数据模型和聚集技术，可以对大规模数据进行高效的计算和分析，减少了数据查询和分析的时间消耗。
4. 数据挖掘和预测：OLAP可以结合数据挖掘和预测算法，从海量的数据中挖掘出有价值的信息和规律，为组织和企业的决策提供支持。
系统分析师论文范文-论新技术的引进
论新技术的引进【摘要】本文讨论了XX经营分析系统1.5项目的OLAP技术引进过程。
该项目是在2010年1月启动的，主要是基于原有1.0版本进行开发而成，在2011年5月验收通过。
该项目分为多个层次，在数据源层扩充了5个数据源，在数据仓库层中增加了100多个主题，在前端展现层增加了300多个CUBE，并展现了多个OLAP的分析主题。
在本文中首先讨论了开发XX 经营分析系统的背景和需求，接着论述了OLAP技术方法的引进目的，并且对引进的过程做了详细的描述，随后概要的介绍了与原有系统集成的过程，最后指出了该系统在开发工作中没有与元数据系统结合等不足之处，并提出了改进的方法。
在本项目的开发过程中，我担任了前端展现的系统分析和设计工作。
【正文】根据XX经营分析系统1.5规范的需求，我所在的BI研发部门组织了XX经营分析系统1.5的项目开发工作。
该项目是在2008年1月启动，到2009年5月通过了用户的验收。
该项目是基于原有的经营系统1.0开发而成的。
该系统在原有的BOSS和计费的数据源的基础上再增加了DSMP，数据业务，集团业务，财务系统，CRM系统等5个数据源。
按照数据源的不同在数据仓库层中分别组织了100多个业务主题的开发，其中包括的内容基本上有数据业务，集团业务，个人业务等等。
在前端展现上，由于数据来源比较多，导致了需要2000多张报表页面的开发，通过引入了OLAP分析技术，我们通过开发CUBE，最终给用户展现了300多个OLAP型的主题报表，大大的减少了我们的开发工作量，并且增加了客户较为满意OLAP功能。
在经营分析1.5项目的开发过程中，我担任了前端模块的系统分析和设计的工作，以下是我在该系统中的实践过程。
在经营分析1.5项目的系统中，我们做了大量的工作，其中包括了系统的需求分析，原有系统的分析，并且对OLAP工具的选取进行了大量的原型的试验性工作，在归纳和总结了需求报表的特性后，根据OLAP新技术的特点，把该技术引入的项目开发的过程中，并作为一种底层的技术集成到原有的经分1.0系统中，形成最终经营分析系统1.5的重要基础模块。
OLAP及其多维数据分析
一、OLAP及其多维数据分析联机分析处理（OLAP）的概念最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。
当时，Codd认为联机事务处理(OLTP）已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL 对大数据库进行的简单查询也不能满足用户分析的需求。
用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。
因此Codd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP。
一、OLAP的概念根据OLAP产品的实际应用情况和用户对OLAP产品的需求，人们提出了一种对OLAP 更简单明确的定义，即共享多维信息的快速分析。
（1）快速性用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求。
系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应。
如果终端用户在30秒内没有得到系统响应就会变得不耐烦，因而可能失去分析主线索，影响分析质量。
对于大量的数据分析要达到这个速度并不容，因此就更需要一些技术上的支持，如专门的数据存储格式、大量的事先运算、特别的硬件设计等。
（2）可分析性OLAP系统应能处理与应用有关的任何逻辑分析和统计分析。
尽管系统需要事先编程，但并不意味着系统已定义好了所有的应用。
用户无需编程就可以定义新的专门计算，将其作为分析的一部分，并以用户理想的方式给出报告。
用户可以在OLAP平台上进行数据分析，也可以连接到其他外部分析工具上，如时间序列分析工具、成本分配工具、意外报警、数据开采等。
（3）多维性多维性是OLAP的关键属性。
系统必须提供对数据分析的多维视图和分析，包括对层次维和多重层次维的完全支持。
事实上，多维分析是分析企业数据最有效的方法，是OLAP 的灵魂。
（4）信息性不论数据量有多大，也不管数据存储在何处，OLAP系统应能及时获得信息，并且管理大容量信息。
这里有许多因素需要考虑，如数据的可复制性、可利用的磁盘空间、OLAP产品的性能及与数据仓库的结合度等。
二、OLAP的多维数据概念多维结构是决策支持的支柱，也是OLAP的核心。
XML在开放式OLAP系统中的应用
Ｏ Ａ ｌｔｎ ．Ｌｓ ｙ ｔ ｅＭ ｎ ｒ ｒ ｅｔｏ ｘｍ ｌ，ｌ ｓ ａ ｓ ｏ ＭＬｉ ｕｅ ｅｓｓ ｍ． Ｌ Ｐｓ ｕ ｏｓ ａｔ ， ａ ｏ ｄｉ ｐｏ ｃ ｆｒ ａ ｐｅ ｉｕｔ ｔ ｗ Ｘ ｓｄｉ ｔ ｔ ｏｉ ｌ ｋ ｎ ａ ｊ ｅ ｌ ｒｅｈ ｓ ｎｈ ｙｅ
基于数据仓库的OLAP技术
浅析基于数据仓库的OLAP技术【摘要】本文主要介绍数据仓库定义及基本特征，阐述了其应用之一的olap技术，olap技术是数据仓库的主要应用技术之一，o- lap能够提供很好的决策支持，并能进行数据的多维分析。
【关键词】数据仓库 olap 决策支持系统数据组织一、数据仓库的定义数据仓库(data warehouse，简称dw)是近年来在信息管理领域得到迅速发展的一种面向主题的、集成的、随时间变化的非易失性数据的集台，其目的在于支持管理层的决策。
数据仓库不是一个新的平台，而是一个新的概念从用户的角度来看，数据仓库是一些数据、过程、工具和设施，它能够管理完备的、及时的、准确的和可理解的业务信息，并把这种信息提交给授权的个人，使他们有效地作出决策。
自从数据仓库概念出现以来，不同学者从不同的角度为数据仓库下了不同的定义，目前，大家公认的数据仓库之父w.h.inmon在1992所著“building the data warehouse”一书中对数据仓库的定义最具权威性，他认为“数据仓库是一个面向主题的、集成的、稳定的、随时间而变化的数据集合，用以支持企业管理中的决策处理。
”我国著名数据库专家王珊将其定义为：数据仓库是一个用以更好地支持企业或组织的决策分析处理的、面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的数据集合。
数据仓库公司red brick system的定义是：数据仓库是特别为信息检索而设计的关系数据库管理系统。
二、数据仓库的特征总结以上定义，数据仓库具有以下几个特点：1、面向主题。
是与传统数据库的面向应用相对应的。
数据仓库是以一个企业或组织中固有的业务主题作为处理的主体，是从整体、全局的角度来衡量这些主题在企业中的作用。
2、集成性。
指原始数据进入数据库前，必须先经过加工与集成，统一原始数据中的矛盾之处，将原始数据的结构从面向应用转换到面向主题。
3、非易失性。
在数据仓库中，数据是从事务操作型数据中抽取出来，反映一段相当长时间内的历史数据，是不同时间点的数据库快照的集合，以及基于快照的统计、综合和重组。
OLAP 技 术 介 绍
OLAP 技术介绍刘可2004-08-20OLAP (on-line analytical processing) 联机分析处理，这一概念是由关系型数据库之父E.F.Codd于1993年提出的。
20世纪60年代末Codd提出关系型数据模型以后，关系型数据库与OLTP（on-line transaction processing）得到了快速的发展。
随着关系型数据库的快速发展，全球的数据量急剧膨胀，越来越多的数据被生产出来，同时人们对信息的需求也在快速的提升；而信息来源的最主要途径便是已掌握的海量数据，于是管理人员对数据的查询需求变得越来越复杂，他们贪婪的希望能够快速的尽可能多的从GB、TB甚至PB级数据中直观的了解到隐藏在这些数据背后的信息。
通俗的OLTP技术越来越力显得不从心。
于是数据仓库体系结构与OLAP技术应运而生。
数据仓库体系结构不是我在这里说的重点，这里我旨在从OLAP技术的特性（总体把握），OLAP技术的常用操作（前台分析操作），OLAP技术中数据存储方式（后台数据存储）三个角度全面介绍介绍OLAP技术。
一、O LAP技术的特性OLAP技术不同于OLTP技术，有非常多的特性，概括起来主要有如下几点特性：OLAP 技术是面向分析人员、管理人员的；OLAP技术对数据访问通常是只读的，并且一次访问大量数据；OLAP技术是面向主题的多维数据分析技术。
OLAP技术是面向分析人员、管理人员的区别于OLTP面向操作人员，OLAP技术主要面向分析人员、管理人员，他是提供分析人员、管理人员快速直观访问数据的一种途径。
使分析人员、管理人员能直观的从海量数据中获得有用信息以提供决策依据。
OLAP技术对数据访问通常是只读的，并且一次访问大量数据。
OLAP技术主要是针对海量数据的查询，通常不对数据做修改。
这种数据访问有别于OLTP中不断的对数据进行增删改操作。
同时这种查询不是简单的记录属性的检索，而是为了从海量数据中获取有用信息的针对大量数据的查询，通常一次需要查询会涉及到上百万条以上数据。
OLAP(在线分析处理)技术技术白皮书
OLAP（在线分析处理）技术一、发展背景60年代，关系数据库之父E.F.Cdd提出了关系模型，促进了联机事务处理(OLTP)的发展(数据以表格的形式而非文件方式存储)。
1993年，E.F.Cdd提出了OLAP（联机分析处理）概念，认为OLTP已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大型数据库进行的简单查询也不能满足终端用户分析的要求。
用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。
因此，E.F.Cdd提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP技术概念。
OLTP与OLAP的不同点：二、关于OLAP◆定义OLAP(联机分析处理) ：是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多种角度对从原始数据中转化出来的、能够真正为用户所理解的、并真实反映企业维特性的信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术——OLAP委员会的定义（请特别注意，这是一类技术，而非特指某软件、或管理方法）。
OLAP的目标：是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，它的技术核心是“维”这个概念，因此OLAP也可以说是多维数据分析工具的集合。
◆OLAP相关基本概念：1、维：是人们观察数据的特定角度，是考虑问题时的一类属性，属性集合构成一个维(时间维、地理维等)。
2、维的层次：人们观察数据的某个特定角度(即某个维)还可以存在细节程度不同的各个描述方面(时间维：日期、月份、季度、年)。
3、维的成员：维的一个取值。
是数据项在某维中位置的描述。
(“某年某月某日”是在时间维上位置的描述)4、多维数组：维和变量的组合表示。
一个多维数组可以表示为：(维1，维2，…，维n，变量)。
(时间，地区，产品，销售额)5、数据单元(单元格)：多维数组的取值。
(2000年1月，上海，笔记本电脑，$100000)◆OLAP的特性1、快速性：用户对OLAP的快速反应能力有很高的要求，主要是指计算机的计算的反应速度，系统应能在5秒内对用户的大部分分析要求做出反应，但对业务数据的实时信息却很难反应。
OLAP数据库
OLAP数据库OLAP（On-Line Analytical Processing）数据库是一种用于针对大规模数据集进行复杂分析的工具。
它具有一定的特点和优点，能够有效地解决一些传统数据库无法解决的问题。
本文将从多个方面对 OLAP 数据库进行探究，并介绍其应用场景。
一、OLAP数据库概述OLAP 数据库是一种面向分析型应用的数据库系统，它不同于传统的事务性数据库，后者通常是为了执行低级别的交易和操作而设计的。
OLAP 数据库具有以下几个方面的特点：1.数据量和复杂程度较大OLAP 数据库通常包含大量的数据，这些数据通常被组织成多维度数据模型，以支持更复杂的查询和分析。
2.快速响应用户分析请求OLAP 数据库使用基于聚合的计算方法，在执行多维分析查询时能够快速响应用户请求。
3.快速执行复杂查询面向 OLAP 的查询通常需要获取大量的数据，然后执行高级分析操作以输出结果。
由于 OLAP 数据库已经构建了多维度数据模型，并针对分析查询进行了优化，因此它能够快速执行这些复杂的查询。
4.提供多种多维度计算能力OLAP 数据库在支持多维度数据建模和多维度计算方面具有很大的优势。
它能够支持多种复杂的数据计算，如滚动、钻取、汇总和透视等。
5.支持多种分析需求OLAP 数据库可以满足多种应用场景，如销售、市场营销、客户关系管理、预算和计划等。
二、OLAP数据库的分类OLAP 数据库通常可以分类为以下几种类型：1.基于多维度数据模型的 OLAP 数据库这类 OLAP 数据库使用多维度数据模型来组织数据，可以支持复杂的分析操作，如切割、钻取、滚动和透视等。
2.基于关系型数据库的 OLAP 数据库这类 OLAP 数据库直接基于关系型数据库，用于支持大规模数据的分析操作，在性能和灵活性上更有优势。
3.基于列式存储的 OLAP 数据库这类 OLAP 数据库使用列式存储技术来组织数据，以支持高速读取和分析操作。
4.基于立方体技术的 OLAP 数据库这类 OLAP 数据库在构建分析模型时使用立方体技术，以支持快速的多维度计算和分析操作。
基于关系数据库的OLAP研究
随着信息化时代的到来，其带动了各行各业的发展，尤其体现在计算机信息及数据处理工作中。
OLAP即管理、执行及分析人员从多个角度将原始数据转化成为可被用户接受与理解的数据，并实现各类信息的交互、存取，进一步真实地反映企业特性，增加各类数据间的了解程度。
简单来说，OLAP是一种快速、实时交互或分析数据的应用工具箱，可满足特定报表及多维环境的信息查询需求。
在这一背景下，笔者深入对基于关系数据库的OLAP进行探讨具有十分重要的作用和意义。
１ ＯＬＡＰ概述1.1 OLAP主要特征首先，OLAP具备较强的统计、分析及处理功能，可结合一系列数据对整体趋势做出准确的预测或判断；其次，OLAP可快速地获取用户查询或分析需求，通常只需几秒的实践，OLAP便可响应用户需求，有效缓解搜索主线索隐匿带来的不便；最后，也是最重要的一点，OLAP可提供多维度数据视图。
传统的数据视图，结构单一，且不具适用性，多维数据视图实现了将各类抽象多维信息网罗在立方体内，也包括维（观察角度）与度量（标值）。
除此之外，OLAP 属于多维结构，对用户呈现出一种多维视角，多角度刻画各类数据，更加简单、直观，为用户提供数据或信息支持。
1.2 OLAP与关系数据库之间的关联性其一，数据库作为社会迈入信息时代不可或缺的重要标志，带动了OLAP的开发与发展。
在数据库建立、联机分析与处理技术中，多维模式、数据立方体一直是最核心的应用技术，其中，联机分析主要针对数据库内各项数据，全方位转化一系列决策辅助信息，而数据库更加侧重于分析与处理面向决策主体的一系列数据或信息。
其二，OLAP囊括了多维数据分析等多种特性，其与数据库内多维数据组织的完美结合，两者相互补充，互成一个统一整体。
其三，OLAP可用于数据仓库数据的钻取、旋转、切块、切片等，实现了数据的多角度提取，并对各数据进行分类与加工，通过建立模型简化复杂数据。
２ 基于关系数据库的ＯＬＡＰ分析现代企业管理工作中，数据库管理系统有着不可小觑的地位，而基于关系数据库的OLAP则直接关系到各大、中、小型企业的有序、稳定运行，简称ROLAP。
基于XML及软总线的移动OLAP
文 标 码： 赫 识 Ａ
中 分 号 Ｔ２４ 圈 娄 ： Ｐ ． ７２
基 于Ｘ ＭＬ７￣ 总线 的移动ＯＬ Ｐ ，． ２ Ａ
扛 明菲 ，罗广博 ，谢天罡 ，董遣生
（ 东南大学计算机科学与工程系 ．南京 ２ ０ 应用于 Ｏ Ａ 系统中 ， 出一种移动分析韭务 （ ｂｅ Ｌ Ｐ ＭＬ ＬＰ 提 Ｍｏｉ ０ Ａ ）模型 。在新 的模型中 ，决策者能在任何可 以 ｌ 入网的设备 ｛ 如掌上 电脑、手机 ） Ｅ 进行Ｏ Ａ 操作 ，从而方便决策者随 ＬＰ 息
网页的显示 信息 ，这给Ｗｅ信息 的检 索 带来 了极 大 的不 方 ｂ
便 。与Ｈ ＭＬ Ｔ 不同的是 ，ＸＭＬ是基于 Ｓ ＭＬ的一种元语言 ， Ｇ 也 就 是说 它允 许在 它之 上 定义 更复 杂 的语 言 。这 就使 得 Ｘ 有以下几个优点 ： ＭＬ
（ 可扩展性 由于Ｘ 只定义 了语怯 ，用户可根据需求定制 自 １ ） ＭＬ 己的Ｘ 语言，甚至可 以针对顿域定义领 域的规范 ，如应用于化学 ＭＬ 的ＣＶ ．应 用于数学的Ｍａ ＭＬ Ｉ Ｉ Ｌ Ｉ ｈ 。
ｅ ａｔ ｎ ｆ ｍｐ ｔｒＳｉｎ ｅ Ｅ Ｅｎｅｉｇ Ｓ ｕｈａｔ ｎｖ ｒｉ Ｎａｊｎ １ ０ ６ ｐｒ ｍｅ ｔ Ｃｏ ｕｅ ｃ ｃ ＆ ｎ ｉｅｒｎ ． ｏ ｔｅｓ Ｕ ｉｅｓｔ ｏ ｅ ｙ， ｎ ｉｇ２ ０９ １ ［ ｓｔｃ］Ｉ ｈｓ ｌ ， ｅｉｔ ｄ ｃ Ａｂｔａｔ ｎｔｉｅ轴ｙ ｗ ｒ ｕ ｅ ＇ ｎ ｏ ＸＭＬ ａｄＳｆ ｂ ｓ ｏ ｃｐ ｔ ｅ ｕ ｔ ｕ ｎ ｃｔｎｏｔ ｏ － ｃ ｉ ｈ ＯＬＡ ｓｅ ｎ ｒ ｇｆｒ ｒ ｎ， ｂｌ ＯＬ ｄ１Ｉ ｈ Ｐｓ ｔｍａ ｄｂ ｉ ｗａｄ－ Ｌ ｍｏ ｉ ＡＰｍｏ ｅ ． ｔｅ ｙ ｎ ｏ ｗ ｅ ｎ
基于XML的网络管理系统
基于ＸＭＬ的网络管理系统作者：马晓玲李刚来源：《中国科技博览》2009年第02期[摘要]网络技术飞速发展的同时，其安全性和管理的复杂程度都大大增强。
基于XML的网络管理技术是当前网络管理技术研究的最新趋势。
本文首先论述了网络管理和XML的基本概念，随后给出了常用的网络管理技术，最后论述了基于XML的网络管理系统设计实例。
[关键词]XML网络管理SNMP SOAP中图分类号：TN915.07文献标识码：A文章编号：1009-914X(2009)01(b)-0034-01引言：随着计算机技术和通信技术的发展。
计算机网络已经在社会的各个领域发挥着越来越重要的作用。
可是随着网络规模的扩大，影响网络服务的因素也增多，网络管理的复杂度也大大增加。
如何对网络进行有效的管理，确保信息网络可靠、稳定地运行已经成为一个亟待解决的问题。
基于XML的网络管理技术是当前网络管理技术研究的最新趋势，XML技术具有良好的数据存储格式、可扩展性强、结构化程度高并且便于网络传输。
因此加强基于XML的网络管理系统的设计研究具有重要意义。
1、网络管理和XML的基本概念网络管理就是监视和控制一个复杂的计算机网络，以确保其尽可能长时间地正常运行，或当网络出现故障时尽可能快地发现故障和修复故障，使之最大限度地发挥其应有的效益的过程。
网络管理包括网络的监视和控制两个方面。
网络管理的功能是配置管理、故障管理、性能管理、安全管理和计费管理。
XML(Extensible Markup Language：可扩展标记语言)是由万维网协会于1998年推出的一个超越HTML能力范围的新语言，它将SGML(standardGeneralized Markup Language，标准通用置标语言)的丰富功能与HTML的易用性结合到了Web的应用中，以一种开放的自我描述方式定义了数据结构，在描述数据内容的同时能突出对结构的描述，从而体现出数据之间的关系。
2、网络管理的常用技术方法常用的网络管理技术有以下几种：①CMIP网络管理技术。
计算机科学与技术 毕业论文参考题目
附三计算机科学与技术专业毕业论文参考题目1、XXX课程CAI的开发2、课件制作（PPT除外）3、新闻网页自动生成系统的开发4、电子白板的设计与实现5、基于web的异步按需点播学习系统6、多媒体同步实时授课系统中应用程序共享研究7、基于web的远程测控制系统研究8、基于B/S模式文献检索系统的设计与开发9、学生档案信息管理系统的开发10、在线图书馆信息管理系统的设计及实现11、浏览器过滤软件实现12、基于局域网的IP数据包监控软件实现13、程序执行结果模拟器14、计算机硬件检测系统图像处理软件15、ITS信息平台的设计与分析16、基于B/S的职工信息管理系统17、工作备忘录的设计与实现18、学籍管理软件19、动态网站制作20、数据库信息管理系统21、网站视频点播22、趣味绘图程序设计23、聊天程序设计24、小学算术加减法教学软件设计25、个人网页设计与友情连接26、图像处理软件包27、学生英语试题题库及判分系统软件设计28、家庭理财管理信息系统设计29、人事信息管理系统设计30、字符智能识别方法研究31、VB数据采集系统设计32、VC数据采集系统设计33、网络搜索引擎性能分析系统模型及设计34、基于短信的智能导行系统模型及设计35、远程异步视频授课系统研究36、随机仿真模型37、XXX课程的网络教学系统设计与开发38、XXX课程试题库的设计39、NET实现Internet消息平台（下分5个子题目，分别是：利用UML建立消息平台，客户端实现，服务端实现，登录和用户管理，联调与测试）40、远程打印及计费管理系统41、机房无人值守系统42、基于XML的数据交换在分布式WEB系统中的应用43、基于关系数据库的OLAP研究44、人工智能多媒体教学软件45、BUG系统的设计46、教学管理系统47、虚拟现实技术应用研究48、客户管理系统49、基于web的教学系统设计与实现50、基于网络的教材管理系统51、存储体系地址映象及替换算法动态演示程序设计52、XXX管理系统53、网上图书馆（在线浏览及在线查询）54、XXX工资计算系统55、网上超市（电子商务网站的建设）56、客户关系管理系统57、《操作系统》试题库的设计58、餐饮娱乐管理系统的开发与设计59、文语转换系统（下分：电子词料库，特殊符号处理，文本切换，语音拼接4个子题目）60、远程数据服务平台（网站设计，数据管理系统）61、图像识别技术（计算特定物体的个数，图像检索技术）62、图像检索系统设计与开发63、视频会议系统设计与开发64、多媒体毕业纪念册及播放系统设计开发65、网络媒体播放器设计与实现66、《数据结构》算法的动态演示67、基于B/S结构的毕业设计题目管理系统68、多媒体开发与应用（Java2D，Java3D,JMF,Java图形制作与动画设计）69、计算机辅修远程教学系统设计与实现70、《操作系统》典型算法实现71、XXX网站设计及建设72、基于Internet的网络教学系统73、网络机房计费系统74、成人教育学生档案及成绩管理系统。
OLAP的三大实现技术
多维联机分析处理（MOLAP）
但是，如果数据相当稀疏，虚拟的多维立方体中很多数值为空时， MOLAP的数据文件需要对相关的位臵留空，而ROLAP的事实表却不会存 储这些纪录。为了有效地解决这种情况，MOLAP采用了稀疏维和密集维 相结合的处理方式。
多维联机分析处理（MOLAP）
在实际应用中，不可能所有分析的维度都是密集的，也绝少存在所 有分析的维度都是稀疏的，因此稀疏维和密集维并用的模式几乎主导了 所有的MOLAP应用。而稀疏维和密集维的定义全部集中在概要文件中， 因此，只要预先定义好概要文件，所有的数据分布就自动确定了。 在这种模式中，密集维的组合组成了的数据块(Data Block)，每个数 据块是I/O读写的基础单位(如上图)，所有的数据块组成了数据文件。稀 疏维的组合组成了索引文件，索引文件的每一个数据纪录的末尾都带有 一个指针，指向要读写的数据块。因此，进行数据查询时，系统先搜索 索引文件纪录，然后直接调用指针指向的数据块进行I/O读写(如果该数 据块尚未驻留内存)，将相应数据块调入内存后，根据密集维的数据放臵 顺序直接计算出要查询的数据距离数据块头的偏移量，直接提取数据下 传到客户端。因此，MOLAP 方式基本上是索引搜索与直接寻址的查询 方式相结合，比起ROLAP的表/索引搜索和表连接方式，速度要快得多。
雪花模型14关系型联机分析处理rolap用关系模式表达多维概念的示例图星型模式销售事物表产品代码邮政编码销售商代码财政周序号销售数量销售成本总销售额财政周序号产品代码产品维表时间维表销售渠道维表地理维表15关系型联机分析处理rolap用关系模式表达多维概念的示例图雪花模式销售事物表产品代码邮政编码销售商代码财政周序号销售数量销售成本总销售额财政周序号产品代码商标代码公司代码产品类代码产品小类代码产品代码当前时间财政周序号财政年度序号销售店代码零售商代码城市名称国家地区邮政编码商标代码商标名称产品代码产品名称产品小类代码产品小类名称公司代码公司名称零售商代码零售商名称销售店代码零售店名称财政周序号财政周名称财政年度序号财政年度名称产品类代码产品类名称商标表产品表产品类表产品小类表公司表产品维表地理维表销售渠道维表零售商表销售商店表时间维表财政年度表财政周表16关系型联机分析处理rolap注
OLAP性能分析及优化
OLAP性能分析及优化李彩霞【摘要】数据仓库存储大量历史数据,OLAP应用涉及到对大面积历史数据的复杂查询,查询优化是提高OLAP响应速度的关键.目前最有效的方法是增加综合数据存储及查询方式的优化,但存储空间的有限限制了综合数据的存储量.常规优化数据库的方法不能满足OLAP的要求,针对以上出现的问题分别从数据仓库存储优化、OLAP实现方式的选择等工作出发,基于OLAP性能优化的查询优化策略等多角度实现对OLAP响应速度及提高查询优化.对这个问题进行了深入的研究.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2006(029)018【总页数】3页(P116-118)【关键词】数据仓库;OLAP;变粒度存储策略;X-OLAP【作者】李彩霞【作者单位】青海民族学院,计算机科学与技术系,青海,西宁,810007【正文语种】中文【中图分类】TP311.1311 引言联机数据分析系统(On-Line Analytical Processing,OLAP)是关系型数据库之父E.F.Codd 1993提出的，当时，E.F.Codd认为OLTP已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果，而查询的结果并不能满足决策者提出的需求，因此他提出了多维数据库和多维分析的概念，即OLAP[1]。
OLAP是针对特定问题的联机数据访问和分析。
通过对信息很多种可能的观察形式进行快速、稳定、一致和交互性的存取，允许管理决策人员对数据进行深入观察。
OLAP的基本分析动作包括：数据切片、数据切块、数据钻取、数据聚合、数据旋转。
OLAP通过对数据库中的数据进行相应的操作从多个角度、多个侧面进行快速、一致和交互地存取，从而使分析人员能够对数据进行深入的分析观察[1]。
OLAP是基于数据仓库的，而数据仓库存储大量的历史数据。
OLAP以多维分析为基础，对数据仓库中的历史数据进行多层面多角度分析和处理。
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Ｏ Ａ 分 析系统的多个异构 数据源 （ ＬＰ 如关 系数据库 、 Ｍ Ｘ Ｌ数据源 、 Ｌ Ｐ ０Ａ 立方体 ） 进行集 成 ， 利用 Ｘ Ｌ 各数据源信息统一描述 、 Ｍ 对 表达 。第二 ， 基 于 Ｘ 的 Ｏ Ａ 概念建模研究 。为 了更直观地定义 、 ＭＬ ＬＰ 表达用户的多维分 析要求 ，采用 Ｕ Ｌ Ｍ 雪花模式 和 Ｘ Ｌ Ｏ Ａ Ｍ 对 Ｌ Ｐ进行可视 化的概念建模 。 第三 ，对 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ系统元数据进行表 达 ， 设计 开放式 Ｏ Ａ 服务 系统。将 ＬＰ Ｘ Ｌ Ｍ 技术应用于该 系统 ， 传统的用数据库方式保存 Ｏ Ａ 元 数据的 针对 ＬＰ 不足 ， 利用 Ｘ Ｌ Ｍ 管理 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ元数据 ， 从而为 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ元 数据 管理提供 一致 的数据模型 和描述语 言 ， 使得 从语法上规范化地表示 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ元数据 ， 解 决ＯＡ Ｌ Ｐ系统 中数据及元数据的集 成和共享 问题 。
２０年 ０７
第 １卷 ７
第 １ 期 ７
收稿 日期 ：０ ７ Ｄ— ３ ２０ — ４ １
基于 Ｘ ＭＬ的 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ技术研 究
纪兆辉 一 ．胡孔法 李存 华 ， ，
（． １ 扬州大学计算机科学与工程系 ， 江苏扬州 ，２ ０ ９ ２淮海工学院计算 机科学 系 ， ２ ５ ０ ；． 江苏连云港 ，２ ０ ５ ２ ２０ ） 摘 要： 为了开发开放式 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ服务 系统 ， 出了对 Ｘ 、 系数据库等异构数据源进 提 ＭＬ 关
关数据 （ 包括 元数据 ） 多维分析建模 ，主要解决 以下 问题 ：第一 ， 及 对
１ 将Ｘ ＭＬ和 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ结 合研究 的现 状及 目的
联机分析处理 （ Ｌ Ｐ 和扩展标记语言 （ Ｍ ） ０Ａ ） ｘ Ｌ 是数 据库技术 中最 重 要 的两类技术 ， Ｘ Ｌ和 Ｏ Ａ 结合研究 仍是较 新的课题 ， 将 Ｍ ＬＰ 还未引起 广 泛 的关注 。目前 ， 在多数的 Ｏ Ａ 系统 中对 于 Ｘ Ｌ ＬＰ Ｍ 数据 的使用一般有 ３ 种可能 的方式 ， 国内外均有 一些 学者对这 ３ 种方式开展过不 同程度 的研 究 。在第一种方式中 ， Ｍ Ｘ Ｌ只是 被用来 对 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ的分析结果进行外部表 达 。在这种情况下 ， 原始数据使用 Ｒ Ｌ Ｐ Ｍ Ｌ Ｐ Ｏ Ａ 或 Ｏ Ａ 存储策略进行存储 管理 。使用传统 的多维 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ模型进行多种数据分析操作 （ 如立方体查 询 Ｃ ｂ — ｙ上卷 Ｒ ｌ ｕ 、 卷 Ｄ ｌ ｄｗ 、 ｕｅ ｂ 、 ｏ—ｐ下 ｌ ｉ— ｒｌ ｏ ｎ 旋转 Ｐｖｔ ） ｉ 等 。在第二种方 ｏ 式 中，所有输入数据均被存储 为 Ｘ Ｌ Ｍ 格式 。相关 的数据首先使 用 Ｘ Ｌ Ｍ 处理语言 （ Ｘ Ｌ ， Ｑ ｅｙ Ｓ Ｌ Ｍ 如 Ｓ Ｔ Ｘ ｕｒ 或 Ｑ ／ Ｌ等 ）从输入 Ｘ 文档 中提取 出 Ｘ ， ＭＬ 来， 然后传输 到 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ分析引擎 中。数据分析仍然是采用 多维模型来实 现 ，Ｌ Ｐ Ｏ Ａ 分析 的结果仍表示为 Ｘ Ｌ Ｍ 格式 。 第三种方式使用 Ｘ Ｌ Ｍ 对数据 （ 包括元数据 ）同时进 行表 达和处理 。数据分析引擎使用基于树 （ ｒ — Ｔｅ ｅ ｂｓｄ 的层次模型 ， Ｘ Ｌ ａ ） ｅ 把 Ｍ 文档呈现为树状结构 ， 并且使用 Ｘ Ｌ处理语 Ｍ 言对文档结构和其中的数据同时进行分析处理 。 我们研究 的重点是 如何用 Ｘ Ｌ Ｍ 统一描述 、 表达 、 成 ０ Ａ 集 Ｌ Ｐ系统相
［３ Ｃ ｒｅ Ｃ ｌ ｔ ｅ Ｂ ｒａＤ Ａ ｇ ｕｌｔａｓｓｍｅｔ ｅｈｄ １ ａｎ ｅ Ｊ Ｍ， ａｌ Ｌ ， ａｂ ． ｎｉ ｅ ａｉ ｅｓ ｎ ｔｏ ｅＰ ｍａ ｑ ｙ ｓ ｍ ｂ ｅ ｎ ｐ ｒｅ ｔ ｎ ｏ ｔ ｃｕａ ｉｆ ｍａ ｏ ［ Ｅ Ｅ ｎｅｎ ｔ ｎ ｓ ａ ｄ ｏ ｅｃｐｉ ｆ ｓ ｕ ｔｒ ｎｏ ｔ ｎ Ｊ ．ＩＥ ｉｔ ａｉ ａ ｏ ｒ ｌ ｒ ｉ Ｊ ｒ ｏｌ ｃｎｅｅ ｅ ａｅＰｏｅｓ ｇ ２ ０ （ ） ８－１８ ｏ ｒｎｅｏ ｉ ｇ ｒｃｓｉ ，０ ３ ３ ： ５ ８ ． ｆ ｎｍ好 地表 达用户的分析请求 ， 出了基 于 Ｘ Ｌ的概念建 提 Ｍ 模技 术 ， 用于多维分析元数 据的存储和统一表达。
关键词 ： Ｌ Ｐ Ｘ ； Ｏ Ａ ； ＭＬ 概念建模技术 ； 数据集成 ； 元数据
中 图 分 类 号 ： ７ ４ ｒ 文 献标 识 码 ： Ａ
２１ 逻 辑 集 成 法 ．
［Ｏ 石 跃祥 ， 自兴 ． 语义 的模型 结构描 述 ［ ］ ２］ 蔡 图像 Ｊ ’ 机工程 与应 计算
用 ，０ ４ ２ ）４ － ６ ２ ０ （ ０ ：４ ４ ．
［１ 张磊 ， 福宗 ，张钹． ２］ 林 基于支持 向量机的相关反馈 图像检索算法
［］ Ｊ． 清华大学学报 ： 自然科学版 ，０ ２ ４ （ ）８ 一 ３ ２ ０ ，２ １ ：Ｏ ８． ［２ 唐立军 ， ２］ 段立娟 ， 高文 ． 基于内容的图像检索系统 Ｅ］ 算 机应用 ， Ｊ计
维普资讯
科技情报开发与经济
文章编号 ：０ ５ ６ ３ （０ ７ １— １５ ０ １ ０ － ０ ３ ２ ０ ）７ ０ ８— ３
Ｓ Ｉ Ｅ ＨＩＦ Ｒ Ａ ＩＮＤ Ｖ Ｌ Ｐ Ｅ Ｔ＆Ｅ Ｏ Ｏ Ｙ Ｃ－ Ｃ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｅ Ｅ Ｏ Ｍ Ｎ Ｔ Ｎ ＣＮ Ｍ
２ 基于 Ｘ ＭＬ的 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ分 析数据 集成
目前 ０ Ａ Ｌ Ｐ系统 中的数 据源越来 越多样化和异构化 ， 必须对其进行 有效 的集成 ， 集成后 的数据是 Ｏ Ａ Ｌ Ｐ分析的基础 。由于具备 半结构化数 据交换的明显优势 ， Ｍ 语言提供 了进行异构数据表示的灵活性 和对各 Ｘ Ｌ 种异构数据进 行结构 化、 建模和存储 的可能性 。 从集成 的形式来看 ， 目前 采用的数据集 成方法 可分为逻辑集成法和物理集成法两大类。