【摘 要】
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随着数据库技术的成熟和广泛使用,商业数据的不断积累,希望获得数据深层次信息的需求越来越强烈.联机分析处理OLAP(On-LineAnalyticalProcessing)技术就是用于解决海量数据高
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随着数据库技术的成熟和广泛使用,商业数据的不断积累,希望获得数据深层次信息的需求越来越强烈.联机分析处理OLAP(On-LineAnalyticalProcessing)技术就是用于解决海量数据高效分析的先进技术.原始业务数据的整理和更新是OLAP应用过程中的一个重要环节,根据数据仓库中数据结构的不同,联机分析处理系统存储数据的模型有两种:基于关系数据库理论的ROLAP模型和基于多维数据库理论的MOLAP模型.在数据整理和更新这一步骤,基于ROLAP模型的系统使用的是"物化视图维护"的方法.针对MOLAP模型的数据更新问题目前没有很好的解决方案.根据MOLAP模型的特点,我们在数据整理和数据更新工作中提出使用"数据缓冲层",它包括"数据镜像子层"和"Star-Schema子层".通过使用"数据缓冲层",将数据整理的过程进行合理的分解,降低数据整理的实现难度,减轻数据整理工作对OLTP系统以及OLAP系统的负担,将"物化视图维护"理论拓展到"多维物化视图维护";针对需要进行整理的数据特点和对系统效率的考虑提出"增量式相反数抵消IOC算法";分析并优化数据的更新策略问题.该文介绍的理论和方法应用在方正报业发行联机分析处理系统中,结合报社业务数据自身的特点,实现了一套用户认可的商用OLAP系统.
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