基于多维数据模型的在线查询系统的研究与应用

论文摘要

本文以北京市出租车决策支持系统为背景,利用数据仓库及OLAP多维分析等相关技术,对出租车营运数据这个主题进行了比较全面、深入地分析与研究,设计实现了一套以营运数据为主题的基于多维数据模型的在线查询系统。首先介绍了查询系统的发展历史、相关技术和国内外发展现状。重点完成了多维数据模型设计中主题范围的确立、度量值的选取及问题分析角度(维度)的选取等方面的工作;采用了MOLAP模式的存储方式,在充分分析用户需求的基础上,设计实现了基于多维数据模型的、操作简单、维度结构清晰的查询系统。

论文目录

• 中文摘要
• 英文摘要
• 第一章 引言
• 1.1 查询系统的发展过程
• 1.2 当前国内外查询系统现状
• 1.3 课题背景及主要研究工作
• 第二章 基于多维数据模型在线查询系统使用到的相关技术
• 2.1 数据仓库与数据集市
• 2.1.1 数据仓库
• 2.1.2 数据集市
• 2.2 在线联机分析处理技术（OLAP）
• 2.2.1 从联机事务处理（OLTP）到联机分析处理（OLAP）
• 2.2.2 OLAP的多维数据结构
• 2.2.3 OLAP的多维分析操作
• 第三章 出租车行业在线查询系统的分析与设计
• 3.1 需求分析
• 3.2 系统体系结构设计
• 3.2.1 系统总体架构
• 3.2.2 系统工作流程
• 3.3 多维数据模型设计
• 3.3.1 数据源的表结构
• 3.3.2 多维数据模型的逻辑结构
• 3.3.3 维度说明
• 3.4 存储方式及开发工具的选择
• 3.4.1 存储方式的选择
• 3.4.2 开发工具的选择
• 第四章 多维数据集的建立
• 4.1 多维数据库中维度与多维数据集的建立
• 4.1.1 维度的建立
• 4.1.2 多维数据集的建立
• 4.2 ETL的过程
• 4.2.1 TM1 中进程的建立
• 4.2.2 ETL的详细实现
• 第五章 多维数据展示
• 5.1 Architect客户端
• 5.1.1 视图的使用
• 5.1.2 子集的使用
• 5.1.3 钻取的实现
• 5.2 Excel客户端
• 5.3 Web客户端
• 5.4 维度顺序的优化
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 今后的工作
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间发表的学术论文和参加科研情况