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数据仓库及其在OMNIX中的实现

* 来源: * 作者: * 发表时间: 2020-06-26 0:06:56 * 浏览: 0
十七届全国数据库学术会议论文集(技术报告)数据仓库及其实现刘卫红,李金,何媛,徐杰盼,南京纳达古源石油软件研究所有限公司,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室,南京大学计算机科学南京理工大学的加压版西万恩不久就说服邓小平找到自己的压力,以吸引邓小平追捕女方的命运。山的压力是错误的。简介近年来,人们提出了在以前的计算机上进行简单数据操作的建议。为了满足更高的要求,我希望计算机可以更多地参与数据分析和决策。在这种情况下,数据仓库技术应运而生。面向对象的数据库管理系统(旧的)是一种新型的数据库管理系统,具有很大的优势。与传统的关系数据库管理系统()相比,它更适合于非商业领域,例如工程图形领域等。是南京大学计算机科学与技术系开发的一种实用的面向对象的数据库管理系统。该系统的目标是支持工程应用中的数据管理,尤其是在石油工业中。将数据仓库的特性添加到我们自己的数据库管理系统中,无疑是具有一定优势和深远意义的事情,但也满足了当前数据库应用程序对数据仓库的强烈需求。我们在这方面一直在努力,现在我们已经基本完成了数据仓库中数据提取的分析和设计。由于数据库管理系统的实现已基本完成,因此我们一直在努力实现数据仓库解决方案。经过一系列分析和讨论,我们建立了数据仓库架构。数据仓库结构层次结构数据仓库是层次结构。在中,数据仓库分为三层,数据提取和抑制结果。数据提取位于数据仓库的底部。它为上层数据仓库组件提供了全局数据的统一视图,并封装了基础数据库的粒度和物理复杂性。压力就是数据仓库中数据的使用和挖掘。数据仓库中的数据经过压力和压力的分析和处理,形成了一些隐式信息,这些信息对于决策很有用,并有助于业务领导者做出决策。数据仓库的最上层是伪Long结果的表示层,因此L Lan Long的结果以更直观和易于理解的方式显示给用户。数据仓库的三层结构不是固定的。考虑到许多简单的应用程序,它们可能不需要整个三层结构,可能只需要一个或两个组件即可工作。由于当前用户对数据仓库的使用需求不同,一些公司,特别是一些国内公司只需要“第十七次全国数据库学术会议论文集技术报告”中的数据提取工具和结果表示工具。目前对他们来说不是很必要。同时,当前市场上的第三方和伪长工具表明有很多工具。这些第三方工具具有定义明确的接口,只要将它们传递给满足条件的参数,它们便会起作用。因此,数据仓库程序主要侧重于数据提取工作,伪长结果表明该工具已在下一个计划中列出。数据提取的基本解决方案在数据仓库实现解决方案中,数据提取包括三个部分:数据仓库建模工具,即用于数据仓库的元数据生成工具。 。数据仓库管理工具,包括元数据和数据管理。 。数据仓库的数据存储,包括元数据和数据存储。数据仓库中所有相关数据都存储在其中。数据仓库中所有数据行为都由元数据控制,因此元数据的描述行为是特征的重要体现。数据仓库的逻辑。数据仓库的模型基于数据仓库的实现。元数据的定义(即数据仓库的建模)根据以下步骤定义外部数据源,该外部数据源是数据仓库中的数据源。可能有一个或多个外部数据源,并且它们可能在物理上分开并且结构上是异类的。需要保证物理上划分的数据可以被数据仓库访问(数据源由网络上的数据库服务支持,或者位于数据仓库可以访问的文件目录中)。考虑到数据库使用的当前状态,关系数据库具有绝对优势,因此在加载时,数据库中数据仓库的数据源主要是数据库关系数据库和其他未格式化的数据库(例如文本文件和文档等)。将关系数据库中的数据放入数据仓库,考虑到关系模型和对象模型之间的差异,数据提取程序将简单地从关系模型转换为对象模型。实现步骤主要包括获取源数据库中的表结构信息,并由用户确定感兴趣的表。然后,数据提取程序获取这些表的关键字和唯一索引信息。当在源数据库表的关联信息中未充分定义此信息时,数据提取程序将智能地获取源数据库的关联信息。获取源数据库中的表与表Information之间的关联。转换程序有用的关联信息是一对一关联和一对多关联。根据一对一的关联合并表和表,并将它们合并到同一类中。)根据一对多关联在对象之间进行设置合成关系和反向属性。获取从数据库中的单个表派生的字段的视图信息,并将那些重新表示的字段定义为相应的类方法。定义数据仓库中的类结构。 methodsAnd方法中的类。属性可以通过以下方法获取源数据库的原始数据,而无需任何统计和转换。 2)简单计算原始数据后的数据。在原始数据被抛出之后(在数据之后,面对多个复杂的源数据库环境,非常有必要使用强大的抛出方法。所有这些都只能通过使用智艺二次反射型的投掷方法来满足上述要求,并满足更复杂的应用。可以通过对源数据库视图进行分析来获取方法,其他方法可以允许用户添加自己的自定义。第17届全国数据库学术会议论文集技术报告。数据仓库在中产阶级中指定刷新方法。在数据仓库中,数据刷新是重要的方面。数据仓库支持多种数据刷新方法,无需刷新。初始加载后,数据不会更改...由用户手动刷新。数据仓库引擎将不会刷新数据。自动刷新。系统将根据定义的时间间隔在指定的时间刷新数据。数据仓库的管理数据仓库的管理主要包括数据刷新引擎。这是为了完成数据仓库中数据的自动刷新。它会不断扫描数据仓库的定义,以查看是否有需要刷新的类定义。如果存在,它将启动线程以完成刷新工作。刷新线程阻止要刷新的类,以确保数据的一致性。……元数据管理元数据数据仓库的最重要部分。元数据管理包括数据仓库建模工具元数据指南以及导出元数据备份和恢复。所有这些都是为了让用户更好地定义元数据并更轻松地对数据仓库建模。条和结果数据仓库使用第三方工具和结果表示工具来支持在线分析。目前,我们支持护理工具。可以清晰直观地表达肠道能量分析的结果与工具。简介数据仓库面积很大,并且在不同的应用程序类别和应用程序级别中可能具有不同的表现形式。中的数据仓库支持数据仓库简单应用程序和复杂应用程序。一方面,您可以在提取数据后基于数据库直接执行查询统计和报告生成。另一方面,您还可以使用一些面向企业决策者的肠工具进行高级分析和挖掘。提供更好的分析和决策依据。进一步提高数据仓库的效率提供多种数据刷新方法提供您自己的数据仓库与上海裕坦工具的无缝集成是未来研究的方向。参考书王山等,《数据仓库技术和在线分析处理》,科学出版社,杨兴建等,《面向对象技术和面向对象数据库》,西北工业大学出版社