关于数据仓库若干关键技术的研究
数据仓库中的多源数据整合与建模研究
数据仓库中的多源数据整合与建模研究在数据仓库中，多源数据整合与建模是一个非常重要的研究领域。
随着信息时代的快速发展，企业和组织收集到的数据越来越多，来源也越来越广泛。
如何有效地整合和建模这些多源数据，成为提高数据分析和决策的关键环节。
多源数据整合首先面临的问题是数据的异构性。
不同数据源之间的数据格式、数据类型、数据结构往往存在差异，这就需要进行数据转换和映射。
数据转换是将不同数据源的数据转换为数据仓库中统一的数据格式和数据模型，以便进行后续的数据分析和挖掘；数据映射则是将不同数据源中的相似或相关的数据进行关联，以提高数据的可用性和准确性。
数据整合的另一个重要问题是数据冲突和一致性。
由于多源数据的采集和存储过程中可能存在的差异，如数据输入不一致、数据重复、数据缺失等，数据之间往往存在冲突。
因此，在进行数据整合时，需要解决数据冲突问题并确保数据的一致性。
常用的方法是进行数据清洗和数据匹配，通过数据清洗可以消除数据中的冲突和不一致，而数据匹配则是寻找不同源数据之间的匹配规则，确保数据的一致表达。
数据建模是多源数据整合的另一个重要方面。
数据建模是指将不同数据源中的数据抽象为数据模型，以便进行数据分析和决策支持。
数据建模可以通过统一的数据模型来描述多源数据，将数据之间的关系和联系进行建模，从而提供更全面、更准确的数据分析结果。
常见的数据建模方法包括概念模型、逻辑模型和物理模型，通过建立合适的数据模型，可以更好地理解和利用多源数据，并提高数据的综合利用价值。
在进行数据仓库中的多源数据整合与建模研究时，还需要考虑数据安全和隐私保护的问题。
随着数据泄露和数据滥用事件的频繁发生，数据安全和隐私保护成为了亟待解决的挑战。
因此，在进行多源数据整合和建模时，需要采用合适的数据安全技术和隐私保护策略，确保数据的安全性和隐私性。
当前，数据仓库中的多源数据整合与建模研究正面临着一些挑战和机遇。
挑战主要体现在数据的异构性、冲突和一致性问题以及数据安全和隐私保护等方面。
面向多类型数据源的数据仓库构建及ETL关键技术的研究的开题报告
面向多类型数据源的数据仓库构建及ETL关键技术的研究的开题报告摘要：随着数据技术的不断发展，企业内部和外部数据源的数量不断增加，数据类型也越来越复杂，这对现有的数据仓库构建和数据ETL技术带来了巨大的挑战。
本论文将研究面向多类型数据源的数据仓库构建及ETL关键技术。
本论文的研究方法包括文献综述和实证分析。
在文献综述方面，本论文将通过查阅相关的技术文献，探讨多类型数据源的数据仓库构建和数据ETL技术的发展历程和最新进展。
在实证分析方面，本论文将选取几个具有代表性的企业作为研究对象，通过对它们的数据仓库构建和数据ETL技术的实际应用和应用效果进行分析和比较，来进一步探讨多类型数据源的数据仓库构建和数据ETL技术的关键问题和解决方案。
关键词：多类型数据源；数据仓库；ETL技术；研究方法；实证分析1. 研究背景近年来，伴随着大数据时代的来临，企业内部和外部的数据源呈现爆炸式增长。
这些数据源既包括结构化数据（如关系数据库中的数据），也包括半结构化数据（如XML和JSON等数据格式）、非结构化数据（如文本、图片、视频等数据格式）。
传统的数据仓库构建和ETL技术已经无法满足复杂多样的数据类型和数据量的需求。
因此，如何构建面向多类型数据源的数据仓库和应用相应的ETL技术成为了一个热门的研究方向。
2. 研究内容和目的本论文将主要研究面向多类型数据源的数据仓库构建和应用相应的ETL技术。
具体的研究内容包括：1）探讨多类型数据源的数据仓库构建的最新进展和相关理论。
2）分析多类型数据源ETL技术的实现原理和关键技术。
3）通过实证分析来比较不同企业应用多类型数据源的数据仓库构建和ETL技术的情况，来寻找其中的优秀方案。
本论文的目的是为了提出基于多类型数据源的数据仓库构建和ETL技术的解决方案，以及实施这些方案的实践指导。
3. 研究方法和技术路线本论文的研究方法包括文献综述和实证分析。
在文献综述方面，本论文将通过查阅相关的技术文献（如ACM、IEEE、ISI、SCI等数据库），探讨面向多类型数据源的数据仓库构建和ETL技术的发展历程和最新进展。
基于本体论的数据仓库建模技术研究
基于本体论的数据仓库建模技术研究随着互联网的普及和信息化的发展，大数据的概念已经成为了社会各个领域关注的焦点。
而数据仓库作为一个大型的数据存储和管理体系，在大数据时代也发挥着越来越重要的作用。
在数据仓库建设过程中，数据建模是一个非常关键的环节，它直接影响到后续数据的查询、分析和应用。
传统的数据建模方法主要是基于关系模型进行建模的，但是在大数据时代，这种方法已经无法满足新的需求。
随着语义网和本体论的发展，基于本体论的数据建模方法也逐渐成为了数据仓库建模的一个热点研究方向。
本体论作为一种知识表示和共享的方法，可以描述事物之间的关系和属性，并为开发人员提供一种一致的数据模型。
在数据仓库建模中，基于本体论的建模方法可以将数据建模从数据本身转化为对数据的语义描述，从而实现数据的更加精确和全面地描述。
具体来说，基于本体论的数据建模方法可以通过以下几个方面来实现：1. 数据的语义表示传统的数据建模方法主要是基于属性和关系进行建模的，而基于本体论的建模方法则可以更加丰富地描述数据的语义信息。
在基于本体论的数据建模中，数据元素可以被描述为一条有实体、属性、关系、概念等信息组成的语句，这样可以更好地描述数据的含义和关系。
2. 数据分类与归纳基于本体论的数据建模方法还可以将数据根据其特征进行分类和归纳。
例如将不同种类的汽车按照其品牌、制造商、价格、引擎等属性进行分类，对于汽车的分类和查询等操作就变得更加方便。
3. 数据一致性检查基于本体论的数据建模方法可以通过本体的一致性检查，对数据模型进行质量控制。
例如，在建模过程中，可以通过本体的概念层次结构来检验数据模型是否具有一致的层次结构，可以检查实例数据是否符合预期等。
4. 数据的复用和共享基于本体论的数据建模方法可以支持数据的复用和共享。
本体论支持开发人员在不同应用程序、组织和场景中共享和复用语义，这样可以避免重复建模，节省开发成本并提高数据质量。
总结基于本体论的数据建模方法已经成为数据仓库建模的热点研究方向，其主要是基于语义网和本体论来实现对数据建模的方式。
基于Oracle数据仓库应用技术的研究与实现
基于Oracle数据仓库应用技术的研究与实现本文介绍了数据仓库系统的设计与实现方法。
武汉科技大学硕学论士位文摘要一1第页数据仓库是一项基于数据管理和利用的综合性技术。
近年来，数据仓库技术在信息技术领域中日益成熟，己成为业界研究的重点。
企业要想在市场竞争中取胜，获得更大的经济效益，可以利用数据仓库技术，对企业的业务数据进行深层次的挖掘、分析历史和当前的业务数据以及相关环境的数据，快速获取其中有用的决策信息，为企业提供快速、准确和方便的决策支持。
数据仓库是面向主题的、集成的、变的时和非易失的数据集合，支持管理的决策过程。
数据仓库不是一个新的平台，而是一个新的概念。
数据仓库也不是一个现成的产品，而是一个解决方案。
数据仓库是在收集各种分散、异构数据源的基础上，对数据进行转换和集成，从而为决策者提供单一的分析环境，帮助其进行科学决策。
联机分析处理(LnAltc1rcigOA)O一ieayiaPoen,Lp是数据仓库的一个典型的应用。
nn它能将数据仓库中的数据按照不同的粒度级进行聚合和预计算，从而在用户面前展现多维数据视图。
同时，联机分析处理还提供了较直观的多维分析操作，包括切片、切块、上卷、下钻和旋转等，使用户能多角度、多层次地观察数据仓库中的数据。
本论文对面向决策支持的数据仓库技术进行了深入的研究，利用数据仓库和联机分析处理的相关知识，独立设计了钢铁销售决策支持的数据仓库系统的架构，建立了数据仓库系统，并在此基础上进行应用研究。
本文阐述了数据仓库的基本概念及特点、数据仓库的体系结构、数据仓库的数据组织、数据仓库的数据分析等知识，介绍了oal公司提供的rce基于oalg数据仓库解决方rcei案及其关键工具，在对本文的理论基础进行了详细的介绍后，研究了如何将数据仓库及联机分析处理有关理论、方法应用于决策支持系统中.完成的主要工作有：结合钢材销售主业务，构建数据仓库模型，划分了合同、销售及来款三个主题，建立了满足此模型需求OA三层客户/LP服务器体系结构，进而完成了为销售决策提供支持的数据仓库环境的设计；运用O工具实Bw现了部分系统需求数据的T转换；为了EL在两维的屏幕中显示多维数据，运用了最新的oaluieltlineol中的lcvrrrceBnnelgcTonoee及e相关工具，实现了LPO多维分析操作；A设计了oal数据仓库的应用模型，基于cer独立完成了某钢铁公司销售决策支持系统的数据仓库架构设计、建模及OA分析，LP从而实现了数据仓库系统在销售决策中的实际应用。
数据仓库的设计与构建研究
数据仓库的设计与构建研究随着互联网技术的发展，数据量的快速积累和每天不断增长的数据趋势，数据管理变成了日益复杂的任务。
数据仓库便应运而生，成为了企业管理和数据分析的必然选择。
在企业的决策和战略制定中，数据仓库所扮演的角色越来越重要，也越来越值得重视。
一、数据仓库的概念数据仓库是指将企业各种分散的数据源汇集起来，进行预处理、汇总、加工、再分析处理等操作后进行存储的一个系统。
其目的是为了利用大数据环境下的企业数据，将其变成决策支持的信息，从而为企业决策提供可靠的数据支撑。
数据仓库结构主要包含以下几个重要组成部分：1. 数据源数据源是数据仓库的来源，包括操作性数据库、文件系统、网络、接口等等。
通过提取不同来源的数据，并将其汇总到仓库中进行统一存储、管理和维护，实现数据的集成化管理。
2. 数据加工处理数据加工处理是数据仓库中最为复杂的一部分，包括数据清洗、数据挖掘、数据转换、数据整合等等。
这一过程要求数据仓库管理员具有一定的数据处理能力，并且需要考虑多种因素的影响，例如数据量、类型、格式、质量等等。
3. 元数据元数据是指描述数据仓库的数据，包括数据类型、数据来源、数据转换规则、质量检验规则等等。
元数据的作用是对数据进行管理、维护、分发和使用，为数据共享和商业决策提供支持。
4. 多维分析多维分析是指对数据仓库中的数据进行分析、整理和处理，以便更好地展现数据的特征和规律。
多维分析可通过OLAP（联机分析处理）的方式对数据进行分析，再根据分析结果制定企业针对性的业务决策。
二、数据仓库的设计思路数据仓库的设计与构建需要全面考虑企业的业务需求和数据特点，通过规范化、标准化的方式来进行设计，使其能够满足企业需求，并为企业的决策提供支持。
1. 初步分析通过初步分析了解企业的业务场景和数据来源，以及研究需求和决策支持信息的种类、格式等，以便进一步确定数据仓库的设计。
2. 数据建模数据建模是数据仓库的核心，它需要根据不同的业务需求和对数据的认识，对数据进行分类、构建数据模型，以便完成数据转化的目标。
数据仓库中的多源数据融合与信息提取技术研究
数据仓库中的多源数据融合与信息提取技术研究随着社会信息化进程的加速，各种数据随着互联网的发展而越来越容易获取。
然而，大量的数据可能来自于不同的地方，采用不同的方法进行处理和存储，并不利于数据的综合分析和合理利用。
因此，对于这种场景，数据仓库多源数据融合与信息提取技术的研究变得越来越重要。
一、多源数据融合技术在现实的数据融合场景中，数据仓库多源数据融合技术需要考虑数据来源的不同性质、数据质量和需求的差异。
一方面，不同的数据来源具有不同的格式和结构，可能会造成冲突和不兼容性问题；另一方面，不同的数据质量会影响多源数据融合的结果。
因此，对于多源数据的融合，需要在数据来源的不同性质、数据质量和需求的差异之间进行全面的权衡。
在多源数据融合技术的研究中，一些热门的技术包括数据清洗、数据转换、数据集成和数据质量控制等。
首先，数据清洗是指从多个数据源中提取数据后对数据进行规范化和去重等操作，以便更好地整合数据。
这种技术通常需要大量的数据预处理和数据清洗才能够保证数据质量。
其次，数据转换是指将不同的数据源的数据转换为同一种类和规范的数据形式，以便进行比较和整合。
例如，将文本数据转换为数字数据可以使得不同类型的数据源可以进行分析。
最后，数据集成是指将来自不同数据源的数据合并成一个整合的数据源，以便进行统一的分析和操作。
二、信息提取技术除了多源数据融合技术，还有一些信息提取技术可以更好地从数据中获取有用的信息和知识。
其中，一种重要的技术是文本挖掘。
随着各种文本数据的增长，文本挖掘已成为信息提取技术中的一项重要技术。
可以利用文本挖掘来自动抽取大量信息，例如命名实体、关键词和信息分类等。
文本挖掘技术包括文本分割、标记和建模等过程。
在文本分割技术中，将文本分割为句子或单词，每个句子或单词作为一个文本单元，以便进行文本分析和分类。
在文本标记技术中，通过分析文本内容来确定它的特征和属性，例如关键词、实体和主题等。
最后，在文本建模技术中，利用统计方法来分析文本内容，以便建立文本分类模型和预测模型。
数据仓库中的多维数据分析技术研究及应用
数据仓库中的多维数据分析技术研究及应用随着互联网技术的快速发展和应用，数据分析市场也变得越来越重要。
数据分析是一个灵活的工具，可帮助企业了解客户，了解市场趋势，预测未来发展趋势，掌握最佳业务决策，并且可以在这些信息的基础上制定更好的营销策略，提高公司生产和战略决策的效率。
而数据仓库是支持数据分析的核心设施，因为该设施具备存储、管理和分析海量数据的功能。
本文将重点介绍数据仓库中的多维数据分析技术研究及应用。
数据仓库的定义数据仓库是企业信息系统（EIS）中一个用于存储、管理和分析大量数据的集成和静态数据存储。
该存储器抽取有用的数据（数据集）从多个源头，而后将这些数据进行处理、存储和管理。
数据仓库中存储的数据使用的是主题或内容相关，而不是与实时业务过程相关的数据。
数据仓库比数据集更加灵活，通常会按数据主题建立，从而方便数据访问、交互分析和应用查询。
多维数据分析的定义多维数据分析（MDA）是一个非常重要的数据分析技术，可以通过将数据组织成多维数据模型来为用户展示基于多个维度数据的深入见解。
这些维度可以是时间、地理位置、产品等方面。
多维数据分析是一种适合分析特定主题或追踪业务流程变化的数据分析技术。
多维数据模型的定义多维数据模型是数据仓库中最常用的数据模型之一，它以多维数组形式组织数据，以满足决策支持要求。
多维数据模型包括一些维度、指标和层次结构。
维度是数据集中最基本的部分，它表示数据的类别或主题。
例如，日期和产品都是通常用于多维数据模型中的维度。
指标是用于衡量数据的变量，而层次结构描述了维度之间的关系。
多维数据分析技术的应用多维数据分析技术可以帮助企业更有效地利用数据仓库中的数据，并且进行更深入的分析和研究。
例如，在零售行业中，多维数据分析技术可以帮助企业了解其客户的购买习惯和趋势，预测未来市场需求，更好地制定销售策略。
在健康医疗领域，多维数据分析技术可以帮助研究者了解疾病流行趋势，预测未来疾病爆发和扩散的可能性，并提供治疗方案等。
数据仓库中的多维数据建模与查询优化技术研究
数据仓库中的多维数据建模与查询优化技术研究数据仓库作为企业数据管理的重要工具，扮演着集成、分析和查询大量数据的关键角色。
为了更高效地使用数据仓库中的数据，多维数据建模与查询优化技术成为研究的焦点。
本文将从数据仓库中多维数据建模和查询优化两个方面进行研究。
第一部分：多维数据建模在数据仓库中，多维数据建模是数据分析和决策的基础。
多维数据建模通过定义维度、度量和维表来描述数据仓库中的数据。
以下是一些常用的多维数据模型：1. 星型模型：星型模型是最常见的多维数据模型之一。
在星型模型中，事实表位于中心，围绕它是多个维度表。
这种模型结构简单，易于理解和维护，适用于规模较小的数据仓库。
2. 雪花模型：雪花模型是星型模型的扩展，通过将维度表进一步细分为多个子表来进行优化。
雪花模型的优点是可以节省存储空间，但查询性能相对较低。
3. 网络模型：网络模型是多维数据模型的另一种变体。
在网络模型中，维度表和事实表通过连接表进行关联。
这种模型结构复杂，适用于复杂的分析场景。
在进行多维数据建模时，需要根据具体业务需求选择合适的模型。
同时，还需要考虑数据的一致性和灵活性，以支持不同层次的数据分析和各种查询。
第二部分：查询优化技术数据仓库中的查询优化是提高系统性能和用户查询响应时间的关键。
以下是一些常用的查询优化技术：1. 聚集与分区：聚集和分区通过在事实表和维度表上创建预聚集和分区索引，以加速查询性能。
聚集和分区可以减少磁盘I/O访问次数，提高查询效率。
2. 查询重写：查询重写是对用户查询进行优化和重构的技术。
通过对查询语句进行重写，可以更高效地执行查询操作。
例如，使用子查询或连接查询代替嵌套循环，减少查询时间。
3. 数据压缩：数据压缩是另一种提高查询性能的关键技术。
将数据进行压缩可以减少存储空间的占用，并提高数据的读取速度。
4. 并行处理：并行处理是一种同时处理多个查询的技术。
通过将查询任务划分为多个子任务，并在多个处理单元上并行执行，可以提高查询效率。
分布式数据库技术的研究与应用
分布式数据库技术的研究与应用一、概述随着物联网、大数据和云计算等技术的不断发展，数据的存储和管理变得越来越困难。
在这种背景下，分布式数据库技术逐渐成为了解决数据处理问题的重要手段。
本文主要介绍分布式数据库技术的研究现状及其在实际应用中的表现。
二、分布式数据库技术的基本原理1. 数据分片数据分片是分布式数据库技术的基础，它将数据库中的数据按照一定的规则分成多个片段，将这些片段分别存储在不同的节点上。
在数据查询时，分布式数据库系统通过查询每个节点上的数据片段，最终将结果集合并返回。
2. 数据复制为了保证数据的可靠性和高可用性，分布式数据库系统一般会将数据进行复制。
将每个分片的数据分别复制到多个节点上，以提高系统的数据可靠性和可用性。
3. 数据同步数据同步是分布式数据库系统中的一个核心问题。
在每个节点的数据进行修改、添加、删除操作时，需要将这些变更操作同步到其他节点，以保证所有节点的数据一致性。
4. 数据查询优化分布式数据库系统的数据查询需要涉及多个节点，因此在查询优化方面需要考虑多个节点中数据的分布和不同节点之间的通讯成本等因素。
三、分布式数据库技术的研究现状目前，国内外学者已经对分布式数据库技术进行了广泛的研究，并提出了多种不同的解决方案。
其中，以下几种方案是比较典型的：1. 垂直分片在垂直分片方案中，将不同的数据表分得很细，并将其存储在不同的节点上。
此方案适用于各个节点上的数据结构差异较大的情况，例如OLAP（On-Line Analytical Processing）场景中的数据仓库。
2. 水平分片在水平分片方案中，将同一个数据表中的数据分为多个片段，每个片段存储在不同的节点上。
此方案适用于各个节点上的数据结构基本相同的情况，例如OLTP（On-Line Transaction Processing）场景中的电子商务系统。
3. 数据复制方案数据复制方案将每个分片的数据复制到多个节点上，以提高系统的数据可靠性和可用性。
谈数据库技术的发展研究
缸 ｅ ‘
２ ０ １ ０７ ２
．
（ 刊） 中旬
谈 数 据 库 技 的发 展 研 究
口 刘 吴 文
（ 福建师大福清分校数学与计算机科 学系 福建 ・ 福清 ３００ ） ５３０
摘 要 本 文从 数据 挖 掘 和 数 据仓 库 、 ＸＭＬ技 术 、 据 流 管理 和 网格 数 据 管理 等 几 个 方 面讨 论 目前 数 据 库 研 究 领 域 中最 数 技 术 研 究 发 展 趋 势
一
问题 和研究方 向。２ ０ 年 ５ ２ ０７ 月 ５日， 全国数据库发展 战略研讨会 暨 Ｎ Ｂ ２０ 审稿会在武汉大学珞珈山庄举行 。三十多位来 自国 Ｄ Ｃｏ７ 内各大高校 、 科研 院所 的数据库专家和学者分别就 ｗ如 时代数据 库新技术 、 ＦＤ数据处理技术 、 ＲＩ 网络信息挖掘 以及数据库发展新 战 略等 主题做 了专题报告 ， 并重点研 讨了数据库的发展方向以及如何 扩大我 国数据库研究在 国内外的影 响等问题。
文献标识码： Ａ
热 门技 术 的发 展 现 状和 研 类号 ： Ｐ １ ．３ Ｔ ３ １ １
文章编号 ：６ ２ ７ ９ ２ ０ １ — ２ － ２ １ ７ － ８ ４（ ０ ７） ２ ３ ０ ２
数据 库是计算机科学技术 中发展最快应用最广泛的分支之一 ， 它成为计算机信息系统和计算机应用系统 的重要技术基 础和支拄 。 数据 库技术从诞生到现在。 在不到半个世纪的时间里。 了坚 形成 实 的理论基础 、 成熟 的商业 产品和广 泛的应用领域。 引了越来越 吸 多的研究 者加入， 使得数据库成为一个研究者众 多且被广泛关注 的 研究领域 。随着信息管理内容的不断扩展 和新技术 的层 出不穷， 数 据库技术 面临着前所未有的挑战。面对新 的数据形式， 人们提 出了 丰富多样 的数据模型。 同时也提 出了 多新 的数据库技术 。 众 目 数据库技术热 门的几个研究方 向的发 展现状和未来趋势 前 是数据库研究人员讨论的重点 ， 对促进中国数据库技术的研究 和应 用水平的提 高具有重要的意义 。 数据 库 技 术 研 究 的主 要 内容 及 发展 历 程 数据库发展 之初，数据库技术 的研究 内容主要在于信息 的存 储、 组织、 管理和访问技术 。数据模型是各组织机构研究 的重点 ， 相 继推出层次模型 、 网状模 型和关系模型。其 中关系模型有严格 的理 论基础， 充分考虑了企业业务数据的特点 ， 使其得 以迅速发展，０ ２ 世 纪 ８ 年代几乎所有新开发的数据库系统均是关系型数据库系统。 ０ 关系模 型在关系数据库理论基本成 熟后 ， 研制的重点是探索关 系数据库 管理系统 的设计 ， 内容包括关系数据语言 、 查询优化、 并发 控制和系统性能等 。更多结构 良好 、 使用方便 、 效率较高的， 以数据 库为核心的应用信息系统被开发 出来。 而随着数据库技术 日益广泛地应用到企业管理 、情报检索 、 辅 助决策等各方面 ， 各大学 、 研究机构和各 大公 司在关系数据库管理 系统ＯＯ ＭＳ的实现和产品开发 中， ｔＢ ） 都遇到了一系列技术 问题 。 的 新 应用领域 、 技术趋势 、 相关领域 的协作 等成为推动数据库技术继续 发展 的外部动因。这使人们在对传统问题关注的同时， 寻求解 着力 决信息系统创新途径中所存在的数据管理问题 的方法。 此阶段数据库技术的研究 目 标主要 是实现数据的高度共享 ， 支 持用户 的 日常业务处理 和辅助决策 。数据仓库 （ ａ ｒｈｕｅ Ｄ ｔＷａｅ ｏｓ， ａ Ｄ ） 联 机 分 析 处 理 技 术 （ ｎＬｎ ｎｌｉａ Ｐｏｅｓ ｇＯ ＡＰ） ｗ 、 Ｏ ｉｅＡ ａ ｔ ｌ ｒｃｓｉ ， Ｌ ｙｃ ｎ 和 数据挖掘 （ ａ ｉ ｎ ， Ｍ） ２ 世纪 ９ 年代初兴起 的三项决策 Ｄ ｔＭ ｎ ｇＤ 是 ０ ａ ｉ ０ 支持技术。现已形成研究热潮， 已进入实用 阶段 。 并 紧接着 Ｗｅ 时代的到来，在 Ｗｅ 大背景下 的各种数据管理问 ｂ ｂ 题成为人们关注的热点， 我们把它称为 ” 泛数据 ” 研究 ， 由此延伸的 Ｘ Ｌ等新技术的诞生标志着下一代数据库技术研究的发展趋势。 Ｍ 二 、 际 、 内数 据 库 研 究 国 国 现今 ， 关于数据库技术的研究在全世界广泛开展 ， 每隔几年 ， 国 际上 一些 资深的数据库专家就会聚集一堂，探讨数 据库的研究现 状、 存在的问题 和未来需要关注的新 的技术焦点 。 而在各领域每年固定召开的数据库研究会议也给 了数据 库研 究 者一个 交流的平 台 ，如 Ｖ Ｄ （ｎｅｎｔ ｎｌ ｏ ｔ ｅｅ ｅｙ Ｌ Ｂ Ｉｔｒａ ｏａ Ｃ ｍｅ ｎ ｅ ｎＶ ｒ ｉ ｒ ｏ Ｌ ｒ ａ Ｂ ｓ ） Ｖ Ｄ 是数据库届最具权威水平最高的国际会议 ａｅ ｔ ａ ｓ ，Ｌ Ｂ ｇＤ ａ ｅ 之一 ， 主要讨论 超大型数据库的管理技术 ， 每年一次 ， 距今已有多年 的历 史，每年均有大量 国际著名学者 和专家参 加 ； Ｉ Ｉｔ — ＷＡＭ（ｎｅ ｍａ ｔ ｎｌ ｏｆ ｅｃ ｂ Ａ ｅ ｎ ｒ ａ ｏ ａ ａ ｍ ｎ ） Ｗｅ 时代信 ｉ ａＣｎ ｒ ｅｎ ｏ ｅ ｎ ｏ Ｗｅ — ｇ ｏ ｔ ｎＭ ｎｇ ｅ ｔ ， ｂ Ｉ ｍｉ ｆ ｅ 息 管理国际会议 ， 是著名华人学者陆宏钧， ｕ ｉ ｗ ｎＳ ａ ｎ 等 Ｓ ａ ｅ ，ｅｎ Ｊｎ Ｗａｇ 在 ２０ ０ ０年发起 的， 旨在促进 中国数据库界与 国际上 的交流， 向世界 介绍中国最新的研究成果 ， 并使国内的研究水平保持与世界同步 。 由数据 库专业委员会 主办 的全国数 据库学 术会议 （ Ｄ Ｃ） Ｎ Ｂ 始 于 １７ 年 。为 中国大陆 、 ９７ 香港 、 台湾 、 门和海外华裔数据 库研究 澳 者、 开发者和用户提供一个 中华数据库论坛 ， 交流有关 数据 库研究 与应用的成果和经验， 探讨数据库研究 与应用所面临的关键性挑战
基于数据仓库技术的应用研究
１ 行 业 和 学 术 背 景 、
１ 数 据仓 库 满足 决策 支持 的 需求 ． ２
为了满足各个行业对决策支持的需求， 需要用新的技术或工程 化方案来弥补原有数据库系统的不足， 把企业各个部门现有业务数 据集成到新 的系统 中， 以便提取有用 的信息 ， 帮助他们在 业务 管理 和发 展 上 做 出 及 时 、 确 的判 断 ， 据 仓 库 技 术 就 是 因 此 产 生 的 。 正 数 数据 仓 库 是计 算 机 和数 据 库 应 用 发展 到 一 定 阶段 的必 然产 物 。
数据仓库也是适应决策支持系统的需要而产生的。 所采用的软 件产品应该能够支持决策过程的全部工作 内容。 完整的数据仓库是 １ ． １医药销 售领域 对 决策 支持 的 迫切 需求 主要 包括３ 个方面 的内容 ： 数据仓 库技术 、 联机 在 日益激烈的市场竞争 中， 信息对企业 的生存和发展起着至关 个十分庞大 的系统 ， 分 析处理技术 （ Ｌ Ｐ 和数据挖掘 （ ａ Ｍｉｉｇ 技术 。 Ｏ Ａ ） Ｄ ｔ ｎｎ ） ａ 重要 的作用 。 业数 据随着时 间和 业务的发展不断膨胀 ，知识爆 企 “ １ ． ３医药销售领域决策支持需求的解决方案 炸 ” 信息爆炸” 了信息社会的常用词汇 。 和“ 成 各企业建立 的用来 收 随着市场竞争的 日益激烈， 医药生产销售行业对决策支持系统 集、 存储 、 管理业务数据 的数据库系统 ， 在相当程度上提高 了工作效 的需求越来越迫切 ， 不少医药生产销售企业包括全球制药 巨头也采 率。 然而 ， 传统的数据库应用只是对数据进行简单 的处理 ， 越来越不 纷纷建立了 自己的数据仓库系统 ， 用来支持 企业 能满足企业发展的对信息更深层次的需要。 以我国医药流通行业为 用数据库技术的应用研究
关于数据仓库若干关键技术的研究
擒
要： 介绍 数 据仓库 系统 的 基车结 构 ． 论 丁建立 数据 仓 库 讨
２ 数 据 仓 库 系 统 的 基 本 结 构
的 几 十 关 键 技 术 和 实 现 方 法 ． 比较 了各 种 方 洼 的 优 略 点 ． 并 以
数 据仓 库 系统 由 数 据 仓 库 、 库 管 理 工 具 和 分 析 仓
Ｉ 网
ｔ【 Ｅ 且ｗａ ｅ ｏｕ ｅ ． ａ ｒ ｈ ｇ Ｔｈｅ ｅ ｍ ｅ ｈ ｓ ａ ｅ ｃ ｍ口ａ ｓ ｔ ｏｄ ｏ ｒ 刊 ｅ ｔ ｆ 【ｔ ｅ ｎ ｅｈ ￣ ［ ｔｏ ｕ ｉｎ
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一
１ 目 言 Ｉ
随 着 数据 库技 术 的 成熟 和 广 泛应 用 ． 们积 累 了 人
大 量 的 效 据 ． 用 这 些 数 据 可 以进 行 分 析 和 推 理 ． 助 利 辅 企 业 的 决 策 ． 企 业 获 得 最 大 的 效 益 。 当 今 企 业 面 临 使
维普资讯
２０ ０ ２年 第 １期
徽
数据仓库数据管理的关键技术
庞 大 而 稀疏 ，查 询 和统 计 都 比较
以上 两 种 方 法 适 用 于批 量 获 复 杂 ，但 访 问频 率 不 高 ，系统 需 取 ，如实时获取 ，则须将 源系统与 要 调 动 所有 处 理 资 源 完成 数 据 处
＼＼
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～
量 管 理 的必 备技 术 。
１ 并行处理 技术 ．
交易系统访问短小而密集 ，
图１ 数据仓库数 据管理技术 示意
系统 需 要均 衡 分担 用 户 请求 ，
要 求 系 统 具有 较 好 的 并发 处 理 能 发器等手段捕捉 。优点是 ，可 以准 杂 ，分 析 难 度 大 ，需 要 开 发特 殊 的 确定位数据 ，只捕 获需要的数据 ， 减少不必要 的开 销 。此 外 ，数据直
（ ｈ ｒ— ｏｈｎ ），其 中无 共 享 架 Ｓ ａ Ｎ ｔｉｇ ｅ
此 ，数据标识法较适合 应用于导 出 满 足实时分析需求 ，但成本较 高 ， 已经包含时 间标 记的数 据 （ 如交易 且 存在一定运行风险 ，实施前要充
流 水 ）。
分 与业务部 门沟通 ，明确业 务动机 构方式最能满足数据仓 库大数 据量 和预期效益 。
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数据仓库技术研究
维普资讯
第２卷 ８
ｌ ｉ ． ２８
第１ 期
№ １
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２０ 年 １ ０２ 月
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ห้องสมุดไป่ตู้
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作 为决簧支持 的基础 ．效据 仓库（ ａ ｒｈｕｅ技术 Ｄ ｔ Ｗａｅｏ ｓ） ａ 能使管理或分析人员更好更快地作出决簧。在美 国，无论是 提 供的Ｄ Ｗ产 品和ＤＷ服务 的效量 ．还是工业界 采用这 种技 术 的热情 ，在过 去几 年中都得到 了爆炸 性的增长 ，成为 继
大数据背景下的数据仓库架构设计及实践研究
大数据背景下的数据仓库架构设计及实践研究随着大数据时代的来临，海量的数据被不断地产生和积累。
数据的价值和应用需求也日益增长，而数据仓库作为一种数据管理和分析的关键工具，扮演着重要的角色。
在大数据背景下，数据仓库架构设计及实践研究显得尤为重要。
本文将探讨大数据背景下的数据仓库架构设计及实践研究。
一、数据仓库架构设计理论探讨在设计数据仓库架构时，需考虑以下几个方面。
1. 数据集成层：数据集成层是数据仓库中最关键的一层，负责将来自各个源系统的数据进行集成，确保数据的准确性和完整性。
数据集成层可以采用ETL（抽取、转换和加载）工具进行数据的抽取、清洗、转换和加载。
2. 数据存储层：数据存储层是数据仓库中存储海量数据的地方，需要选择合适的存储技术。
常见的存储技术包括关系型数据库、列式数据库、分布式文件系统等。
在大数据背景下，分布式文件系统如Hadoop的应用越来越广泛。
3. 数据访问层：数据访问层是数据仓库中用户进行数据查询和分析的接口，需要提供方便、高效的查询接口。
常见的数据访问方式包括在线分析处理（OLAP）、数据挖掘和报表等。
4. 数据安全层：数据安全层保证数据仓库中数据的安全性和可靠性。
包括对数据的备份和恢复、数据的加密和权限控制等。
二、数据仓库架构实践研究数据仓库架构设计不仅仅是理论上的探讨，更需要实践和验证。
下面介绍几个在大数据背景下的数据仓库架构实践研究案例。
1. Hadoop架构下的数据仓库设计Hadoop是一种开源的分布式计算框架，具有高可靠性、高容错性和高扩展性。
在大数据背景下，Hadoop的应用逐渐成熟。
可以将Hadoop与传统的数据仓库技术相结合，搭建高效的数据仓库架构。
通过Hadoop的分布式存储和计算能力，可以存储和处理海量的数据，并通过数据集成层将数据集成到数据仓库中，实现数据的快速查询和分析。
2. 云计算下的数据仓库架构设计随着云计算技术的发展，越来越多的企业将数据仓库部署在云平台上。
数据仓库相关技术研究综述
３２空 间 数 据 仓 库 构 建 方 法 ． ．
近 年来 ， 间 数 据 仓 库 的研 究 也 取 得 了较 大 进 展 ， 献 『 １ 出 了空 间数 据 仓 库 的定 义 和 特 征 ， 献 『２首 先 表 述 了空 间数 据 仓 空 文 １１ 给 文 １１ 库 的 三 个 核 心 思 想 ， 次 设 计 出 了空 间数 据 仓 库 的 概 念 框 架 ， 重 描述 了 空 间 数 据 仓 库 的 外 部 结 构 、 其 着 内部 结 构 以 及 各 组 成 模 块 的工
第 ７卷第 １ ０期
（０ ４月） ２１ｅｈｏ ｇ 电脑知识与 ｏ ｐｔ ｏ ｌｇ ｄＴｃｎｌ ｙ ｅＫ ｅ ａ ｏ 技术
设 计 方 案 ， 体 阐述 了概 念 模 型设 计 、 具 逻辑 模 型 设 计 和 物 理 模 型 设 计 ， 以 ＭＳＳ ＬＳｒｅ２ ０ 并 Ｑ ｅ ｒ００平 台为 基 础 ， 出 了具 体 韵 实 现 ， ｖ 给 在
数据仓库技术的研究与应用
Ｔｈｅ Ｓｔ ｕｄｙ ａｎｄ ｐｐｌｃ ｉ ｎ ａ ａ Ａ ｉａｔｏ ｏｆ Ｄ ｔ Ｗ ａ ｅ ｕ ｅ ｒ ｈｏ ｓ
Ｌｉ ｕ Ｌｉ ｂｏ
（ ｐ ｒｍｅ ｔ ｏ ｔ ｅ ｔｃ Ｄｅ ａ ｔ ｎ ｆ Ｍａｈ ｍａｉｓ＆ Ｃ ｍｐ ｔｎ ｎ ｉ ｅ ｒｎ ， ｎ ｘａ Ｕｎ ｖ ｒｉ Ｙｉｃ ｕ ｎ ７ ０ ２ ） ｏ ｕｉ ｇ Ｅ ｇｎ ｅ ｉ ｇ Ｎｉｇ ｉ ｉｅｓｔ ｙ， ｎ ｈ ａ ５ ０ １
须 把 分 析 型 数 据 从 事 务 处 理 的 环 境 中 提 取 出 来 ， 照 决 策 支 持 按 系 统 处 理 的需 要 进 行 重 新 组 织 ， 立 单 独 的 分 析 处 理 环 境 。 数 建 据 仓 库 正 是 为 了 构 建 这 种 新 的 分 析 处 理 环 境 而 出 现 的 一 种 数 据存储 和组 织技 术 。
Ｋｅ ｗｏ ｄ ：Ｄａａ Ｗ ａｅ ｏ ｓ ０ｎ Ｌ ｎ Ａ ａｙｉａ ｒ ｃ ｓｉｇ（ ＡＰ） Ｄａａ Ｍｉｉ ｇ Ｄｅ ｉｉｎ Ｓ ｐ ｏｔ ＯＬ ｙ ｒｓ ｔ ｒ ｈ ｕ ｅ， ｉｅ ｎ ｌｔｃ ｌＰ ｏ ｅ ｓｎ ＯＬ ， ｔ ｎｎ ， ｃｓｏ ｕ ｐ ｒ， ＡＭ
ห้องสมุดไป่ตู้
１
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引言
近 年 来 ， 着 我 国 金 融 市 场 的 迅 速 发 展 ， 种 金 融 产 品 和 随 各
（ ） 据 仓库 的数据 是 面 向主题 的。 １数
将 数据 按 主题进 行组 织 ，将企业 中的数据 按 不 同决策 、 分 析 内容 分 别 综 合 、 并 ， 之 支 持 管 理 决 策 的 需 要 。 归 使 （ ） 据 仓库 的数据 是 集成 的。 ２数
数 据 仓 库 的 数 据 是 从 原 有 的 、 散 的 数 据 库 数 据 中抽 取 出 分
数据仓库技术的研究现状和未来方向
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数据 进行归 纳、分析 和处理 ，从 而为决 策提供 支持 。 数据仓 库是 面 向主题 的 、集成 的、稳定 的和随
时 间 变 化 的数 据 集合 ， 主要 用 于 决 策 制 定 ” （ ｉ Ｂｌ ｌ
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研 项 目，他们 的研究 目标 是要 生成 一个 高效 的 、 自动 集 成异构 数据源的算 法和 工具 。这个课 题组 已经提 出
兴 的研 究撞黛 ．Ｉ际上 对敷 捂 仓 库体 系蛄 构 、 据 组 报 、 田雄 妒 、多雏 数 据 库 建 棋 、美 梧 立 方 俸 计 算等 同题 进 行 了广 ｌ ｌ 数 视
泛和 深八 的研究。蒂速 了斯 坦福 大学、ＩＭ Ａｌ ａ ｅ Ｂ ｍ ｄｎ研 究中・ ０、威斯章辛 大学以及擞轶和ＡＴ 套 司在 谊领域近 几年 ８
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Ｉｍｏ ， ｕｌｌｇｔｅＤ ｔ ｒ ｈ ｕ ｅ 。 ｎ ｎ Ｂ ｉ ｎ ａａＷａｅ ｏ ｓ ） 数据 仓处 理的数 据 库有着
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收稿日期 2001-06-26基金项目 黑龙江省教育厅科学技术研究项目(9551104)。
文章编号:1005-3751(2002)01-0029-03关于数据仓库若干关键技术的研究Study on critical techniques of Data Warehouse周丽娟1,柳池2,刘大昕1(1.哈尔滨工程大学计算机科学技术学院,黑龙江哈尔滨150001;2.哈尔滨理工大学计算机与控制学院,黑龙江哈尔滨150080)Z H O U Li j uan1,LI U Chi2,LI U Da x in1(1.College of Computer Science and Technology,Harbi n Engineering U niv., Harbin HLJ.150001;puter&Control College,Harbi n Univ.of Science and Technology,Harbin HLJ150080,China)摘要:介绍数据仓库系统的基本结构,讨论了建立数据仓库的几个关键技术和实现方法,并比较了各种方法的优缺点,以便在数据仓库的实施中选择高效的技术方案。
关键词:数据仓库;实视图;联机分析处理ABS TRACT:Introduces structure of data w arehouse system and discusses som e critical techniques and methods of i m plement in data w arehouse.These methods are compared so that w e choose efficient technical s oluti on.KEYWO RDS:Data Warehouse;M aterilized View;On_li ne Ana lytical Processing中图分类号:T P311.13文献标识码:A1引言随着数据库技术的成熟和广泛应用,人们积累了大量的数据,利用这些数据可以进行分析和推理,辅助企业的决策,使企业获得最大的效益。
当今企业面临着一个激烈竞争的环境,自动快速获得有用的决策信息是企业获得最大效益的重要环节。
因此有必要建立企业的决策支持系统(DSS)。
但随着数据量的迅速增大以及查询要求的复杂化,建立在联机事务处理(OL T P)的数据库上的DSS,暴露出许多难以克服的问题:数据分散、没有统一的标准,缺乏组织性;只存储当前数据,难以满足决策分析对所需的历史数据的分析;数据访问效率低下。
为了弥补数据库系统存在的不足,数据仓库(DW)的思想逐步形成。
数据仓库是一个用以更好的支持企业或组织的决策分析处理的、面向主题的、集成的、稳定的、随时间不断变化的数据集合。
数据仓库系统不同于数据库系统,作为一个新兴的研究领域,数据仓库发展很快。
本文侧重讨论数据仓库所需解决的主要问题和可采用的技术。
2数据仓库系统的基本结构数据仓库系统由数据仓库、仓库管理工具和分析工具三部分组成,如图1。
图1数据仓库系统的结构数据仓库的数据来源于多个不同的数据源,它可以是通常的数据库系统,但也可以是非传统的数据,如文件、HT M L和SGM L文件、知识库等。
数据仓库管理包括:在确定了数据仓库的信息需求后,首先进行数据建模,然后确定从数据源到数据仓库的数据抽取、清理和转换过程,最后确定数据仓库的存储方法。
元数据是数据仓库的核心,它是对数据库中各个对象的描述,它遍及数据仓库的所有方面。
数据仓库管理包括对数据的安全、归档、维护、备份、恢复等工作,这些工作需要数据库管理系统的支持。
数据仓库是面向分析的,所以分析工具是数据仓库系统的一个重要组成部分。
分析工具包括用于完成决策问题所需的各种查询工具、检索工具、OL AP分析工具和数据挖掘工具等,以实现决策支持系统的各种要求。
292002年第1期微机发展3数据仓库若干关键技术数据仓库中数据量十分庞大,其实现是一项复杂的任务,要考虑相应的技术支持,如索引优化、视图的一致性维护、实视图的选择、并行处理技术、数据集成、存储与管理、多维数据组织、查询优化等。
3.1索引优化不论是数据库还是数据仓库,索引建立的好坏直接影响访问效率。
索引查找是优化查询响应时间的重要方法,因而它在数据仓库中得以系统的应用以提高数据仓库的处理能力。
在数据仓库中存在复杂的查询类型、海量数据和频繁的读操作,这些因素使在OL T P 系统中的查询处理/优化技术不适合数据仓库环境。
传统的B-T REE索引在数据库系统中作为外部索引已经被广泛应用,它对查询响应时间和空间提供了有效的结构。
它非常适合于查找并取回少量记录的情况。
但对于数据仓库的复杂交互查询,存在三个缺点:(1)B-T R EE只在索引是高基数(基数是一个表列中不同值的个数与整个表中的行数的比值)的时候才有价值;(2)B-T R EE索引在数据仓库中构造和维护的代价高;(3)B-T R EE索引对于简单查询比较有效,而在数据仓库的复杂查询中,往往是无能为力的。
因此,在数据仓库中采用位图索引(Bit-M ap)技术,它可使查询处理和索引存取的效率提高许多倍。
位图索引突破B-T REE索引的一些限制,它可以非常有效的对低基数数据进行索引。
位图索引就是使用0或1来表明在元组中的属性值是否和一特定值相等。
在位串中一位的状态表明了表中元组的状态。
索引的主要任务就是通过缩小搜索空间的范围来加速查询过程。
无论是B-T REE还是位图索引都可以达到此目的。
但是,在查询中给出两个或更多选择条件,比如A=a i和B=b j,在属性A和B上分别建立的B-T REE索引,它们不能有效的综合,共同完成查询。
需要建立在复合关键字上的另外一个B-T REE 索引。
然而,在A和B属性上分别建立的位图索引,它们能共同取回所需的数据,只要在相应的位图向量上实施一个!AN D∀操作即可。
因此,在用户查询中涉及的属性最大有n个,只要建立n个位图索引即可。
选择条件的任何组合都包括n个属性的任意子集,可以通过在相应位图向量上实施逻辑操作即可被计算出来。
但是如果在复合关键字上建立B-T REE索引,为了包含在n个属性上所有可能的选择条件,需要C n1+C n2+#+C n n=2n-1个B-T REE索引。
维护如此多的B-T REE的代价是难以接受的。
在数据仓库环境中,位图索引优于B-T R EE索引:(1)建立和维护位图索引时间和空间代价小;(2)位图索引可以彼此一起工作达到减少搜索空间的目的。
然而,随着关键字的基数增加,建立和维护位图索引的时间和空间复杂度也迅速提高。
在高基数情况下的另外一个问题是位图向量的稀疏。
稀疏度平均是(m -1)/m,其中m是属性的基数。
随着m的增长,空间利用率下降,这时,位图索引的性能迅速下降,可能比B -T REE索引的性能更差。
因此位图索引不适合高基数数据,如对于姓名或地址等可能有数万个选值的数据往往需要取回全部原始数据值才能获得查询结果。
在数据仓库环境下,位图索引优于B-T R EE索引,但随着基数的增加,位图索引存在不可克服的缺点。
如何高效地建立数据仓库的索引,提高查询性能,从整体上使系统得到最优,是需要进一步研究和探讨的问题。
3.2视图的维护数据仓库中存储了大量的从多个、分布、异质数据源中集成的信息,这些信息数据仓库中以视图的形式存在,被称为实视图(M ater ialized View)。
数据仓库主要是为O LAP提供支持。
OLA P查询分析通常需要涉及大量的数据,不可能将查询传送到原始的数据源中去,因为这不仅很复杂,且非常耗时,尤其当数据源很多,而且分布在不同的场地时。
因此在数据仓库中实视图即用作快速查询和分析,它有效的提高了查询速度和响应时间。
但当基础关系表因元素的插入、删除和更新而发生变化时,实视图必须作相应更新以保证查询结果的正确性。
这种对源数据发生变化后,保证视图也是最新的过程叫视图维护(V iew M aintenance)。
保证实视图与源数据一致是数据仓库要解决的关键问题之一。
对视图维护问题的一种解决方法就是每次当原始数据发生改变时,在数据仓库端对实视图频繁的重新计算。
这种方法会导致很大的额外存储和维护代价。
而且这种作法有时也是不可能的,因为数据仓库的空间是有限的。
因此,近几年对视图维护采用增量计算的方法比较多,即当数据源中的数据发生变化时报告给集成器,集成器计算相应的变化,然后将这些变化通告给数据仓库。
Y.Zhuge等人提出了ECA方法(Eager Compensating Alg orithm)。
该算法设计只针对单个数据源的情况,它通过补偿查询来解决更新问题。
30微机发展2002年第1期后来,Y.Zhuge打破了ECA算法中单数据源的限制,提出了Strobe算法。
该算法基于多数据源环境视图一致性维护。
它要求所有基本关系的关键字都包含于视图中。
除了此视图的定义限制外,还要求实视图更新时必须保证信息源是静止的。
对于多数据源的视图维护算法,Agraw al等人提出了SW EEP算法。
和Strobe算法相比,它对视图的定义更灵活,它不要求基本关系的关键字必须保存在视图中。
另外,它不要求视图更新时系统是静止的。
上述三种算法有一个共同的限制即是信息到达视图的顺序和在数据源产生时的顺序相同。
3.3实视图的选择视图维护导致了所谓的视图维护代价。
数据仓库中存储的许多实视图占据着大量的存储空间,而且它们的一致性维护也需要占用大量的CPU时间。
在存储空间有限、用于维护的视图的CPU时间有限,同时又要最大限度缩短O LAP查询时间的情况下,对所有视图都进行实体化是不可能的,选择其中一部分实体化已成为目前数据仓库研究的重要课题。
这个问题被称作视图选择问题(VSP),它直接影响用于决策支持的数据质量和数据仓库的效率和维护代价。
为了解决VSP问题,很多研究人员提出了一些解决方法。
一个最显而易见的算法就是在一系列查询中应用完全搜索算法进行实视图选择。
然而如果搜索空间很大时,这种算法代价很高,是不切实际的。
H.G upta使用Gr eedy算法,它检查一小部分状态空间,使实视图满足空间的条件限制,达到了时间要求,但这种方法性能不是很好的。
Kenneth.A.Rose研究动态视图的修改问题。
J.Y ang给出了一个结构和算法,其基本思想是选择大部分视图可以∃共享%的公共子视图进行实体化。
遗传算法是基于自然选择和基因遗传原理的优化和搜索算法,用它来解决VSP问题也不失为好的选择。
利用遗传算法将视图选择问题的解决方法看成是染色体展现。
每个染色体都由固定数目的二进制串组成(0或1),固定数目是指在A ND-OR图中候选视图的数目。