数据仓库技术研究

第２８卷第１期

ＩｒｏＬ２８

计算机工程

ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ

２００２年１月

Ｊａｎｕａｒｙ２００２

他，

－软件技术与数据库

文章编号：１０００－－３４２８（２００２）０１卅１２５—ｍｊ

文蘸标识码：Ａ

中图分类号：ＴＰ３１１

１３

数据仓库技术研究

宋擒豹，杨向荣，沈钧菝

（西安交通大学计箅机科学与技术系，西安７】００４９）

摘甍：在数据仓库爰其相关技术方面，人们进行了大量的研究和探索，产生了许多的打洁和技术，升绍数据仓库的概念模型、数据组织、元鼓据和教据集市等方面的研究成果，井提｝｝ｊ需进一步研究的有关问题。关量词：数据仓库；概念摸璀；数据组级；元数据；数据集市；决策支持

Ｒｅｓｅａｒｃｈ

ｏｎ

ｔｈｅＤａｔａ

ａｎｄ

ＷａｒｅｈｏｕｓｉｎｇＴｅｃｈｎｉｑｕｅ

ｍｏｄｅｌ，ｄａｔａ

ＳＯＮＧ

Ｏｉｎｂａｏ，ＹＡＮＧＸｉａｎｇｒｏｎｇ，ＳＨＥＮＪｕｎｙｉ

Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．Ｘｉ’１１１］一ｌｉａｏｔｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ．Ｘｉ’ａｎ７１００４９）

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ｄａｔａ

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ｇｉｖｅ

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Ｄａｔａ

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ｓｕｐｐｏｒｔ

作为决策支持的基础，数据仓库（ＤａｔａＷａｒｅｈｏｕｓｅ）技术能使管理或分析人员更好更快地作出决策。在美国，无｛幺是提供的ＤＷ产品和ＤＷ服务的数量，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ｌｍｅｍｅｔ之后的又一技术热点。据ＭＥＴＡ称，在ＤＷ市场，包括硬件、数据库软件和工具在内的投资从１９９５年的２亿美元增加到１９９８年的８亿美元。Ｄｗ技术已广泛而威助地应用于诸如制造业、零售业、财务服务、运输、电信和保健等工业部门。取得了可观的经济效益和社会效益，甚至对企业决策机构的设置产生了影响｜“。

在数据仓库及其相关技术方面，人们进行了大量的研究和探索，产生了许多的方法和技术，本文介绍这方面的研究成果，并提出需进一步研究的有关问题。

为了便于进行复杂的查询、分析和可视化处理，ＤＷ数据的典型组织方式是多维结构。

在多维结构中，维即观察数据的角度。由于我们可从不同的角度、以不同的细节程度观察数据，因此，维具有一定

ＤＷ的氍念模型是数据的多维视图。

在多维数据模型中，引入了两个概念：即量度和维。量度是分析对象的数值表示，每一量度依赖于‘组维，这些维提供了该量度的上下文笑系。例如，对］二销售系统来说，与量度销量相关的维有产品名称、地Ⅸ和日期。相关维组合起来可唯一地决定一个最度。因此，多维数据模型中，量度是相关维在多维空间巾的傅（即图ｊ中的一个小立方格）。每一个维用一组属性来描述。例如，产晶维可由４个属件描述：类别、【业、购入时间和平均利润。维属性通过关系层次相互联系。

概念模型的，。个明显的特征是对相关维量度的聚台运算；另一特征是对相同维聚台后产生的茸度的比较；时间是一个对Ｄｓｓ非常重要的维。

２数据组织

ＤＷ数据的组织方式有３种：虚拟存储方式、关系表存储方式和多维结构存储方式。

（１）虚拟存储方式

没有专门的ＤＷ设施，数据仍然在

数据源中，只是根据用户的多维需求及形成的多维｛４｜Ｉ图．临时从数据源中提取所需要的数据，完成多维分析。其优点是简单、灵活和花费小。但也具有敢率差的致命缺点。

（２）关系表存储方式

用关系数据库（ＲＤＢ）作为ＤＷ设

施，将数据存储在ＲＤＢ的袅结构中，在元数据的管理下完成ＤＷ功能。不同的是这些关系袁之间需要满足特定的关系【如

的层次催…。

多维结构用超立方（ＨｙｐｅｔＣｕｂｅ）或多立方（ＭｕｌｔｉＣｕｂｅ）结构来描述，具有多维性的特点。所谓超立方结构是指用三维通常是更多维来描述一个对象，每个维彼此垂直；而多立方结构则是将大的数据结构分成多个多维结构，这些多维结构

是大数据维数的子集．面向某一啭定应用对维进行分割，即

将超立方结构变为子立方结构。

维：产品．地鳗．日期

层次化概括的略扦：Ｉｑｋ

国家

乎

地区

月

城市

朗

星型模型、雪花模型和事实群等），要能够体现数据的多维

视图。

（３）多维结构存储方式

关系表存储方式受关系数据库

固有的复杂性和性能较蔫等的困扰，在表示多维数据方面受基金项日：国家８６３高技术研究发展汁射基金支持项目（８６３—３０６．

类剧

Ｉ

产品

／＼Ｕ

＼埋／

ＱＮ２０００ ０５】

作者倚介：宋擒豹（１９６６～），男，博士，主甚研究方目为数据挖掘和数据仓库；杨向荣．博士生；沈竹毅，救授、博导；

田Ｉ多维视图

收稿日期：２００１－０４一０４隹回日期：２００１—０５—２０

１２５一

万方数据