运输设备管理数据仓库多重粒度模型的研究与实现

摘要

随着石油运输企业信息化的提高，各部门设备管理业务工作产生的数据量不断增加，一方面企业需要对这些相对独立的大量数据进行有效地组织和管理，另一方面需要为企业管理决策人员的管理决策和统计分析提供辅助支持。本文采用数据仓库多重粒度分析模型技术，研究提出构建石油运输企业设备管理粒度分析系统，为企业管理决策和统计分析提供了一个支撑环境。论文的主要工作和主要创新包括以下内容：
　　 1.提出适于石油钻井运输企业的多重粒度分析模型。在分析石油钻井运输企业设备管理特点的基础之上，结合数据仓库粒度的概念及相关理论知识，确定设备管理数据仓库的主题域及主题，并围绕主题构建多结构粒度模型。
　　 2.给出了石油钻井运输企业设备管理数据仓库ETL解决方案。有效实现了设备管理工作中大量历史数据及业务数据的组织和集成，并基于SQL Server2005中SSIS组件，设计给出了围绕该数据仓库的相应主题对数据进行抽取、转换和加载等重新组织的过程和算法，从而解决了企业管理决策者从不同数据源分析数据的难题。
　　 3.分析和设计了设备管理数据仓库粒度结构模型。对运输企业设备管理数据仓库多重粒度模型结构进行了详细分析和设计，针对不同主题的数据综合程度和不同的结构粒度提出粒度模型设计的算法，使决策者能从多个角度、多层面的观察数据，找出其中的内在的规律，为决策提供支持环境。
　　 4.研究并给出了粒度分析系统实现的方法。基于.NET开发环境，结合SQL Server2005数据库，使用C＃语言设计了基于C/S模式的车辆设备管理数据仓库多重粒度分析系统，实现了设备管理信息数据的多重粒度分析、计算的目标，并以图表的形式直观展示分析结果。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章 绪论

1.1问题的提出

1.1.1石油运输企业设备管理的重要性

1.1.2石油运输企业设备管理信息统计分析的目的和意义

1.2信息统计方法

1.2.1统计分析信息系统现状

1.2.2石油运输企业设备管理信息统计分析研究现状

1.3石油运输企业设备管理信息统计分析的特点

1.4设备管理系统研究现状

1.4.1设备管理系统国外发展现状研究

1.4.2设备管理系统国内研究现状

1.5本文所做的工作

1.5.1论文研究思路

1.5.2论文的组织结构

1.6本章小结

第二章石油运输企业设备管理数据仓库粒度模型结构

2.1数据仓库基本概念

2.1.1数据仓库

2.1.2联机分析处理(OLAP)

2.1.3运输设备企业需求与数据仓库的关系

2.2数据粒度概述

2.2.1数据粒度概述及定义

2.2.2粒度的划分

2.2.3粒度的存储策略

2.2.4粒度的重要性

2.3设备管理数据仓库系统粒度分析

2.3.1设备管理的业务内容分析

2.3.2运输设备管理数据仓库粒度分析

2.4运输设备管理数据仓库粒度的总体结构

2.4.1粒度结构分析

2.4.2石油运输企业设备管理数据仓库的粒度结构

2.5本章小结

第三章石油运输企业设备管理数据仓库粒度设计

3.1数据仓库粒度设计

3.1.1设计思想

3.1.2设计原则

3.2运输设备管理数据仓库粒度设计

3.2.1粒度的选择与划分

3.2.2粒度模型建立

3.3运输设备管理数据仓库多重粒度计算

3.3.1计算思想

3.3.2粒度的计算

3.4本章小结

第四章石油运输企业设备管理数据仓库粒度实现

4.1设备管理数据ETL设计

4.1.1 ETL设计思想

4.1.2 ETL功能模块及处理流程

4.1.3 ETL设计的实现

4.2系统分析

4.2.1系统开发环境

4.2.2功能分析

4.3系统的总体设计

4.3.1系统的总体结构

4.3.2系统的功能设计

4.3.3系统的详细设计

4.4系统的实现

4.4.1用户管理

4.4.2数据导入

4.4.3粒度结构定义

4.4.4粒度的计算

4.4.5系统实现结果展示及分析

4.5系统实现中的关键技术

4.5.1物化视图的建立

4.5.2存储过程和触发器的创建

4.6本章小结

第五章结论与展望

5.1论文工作总结

5.2进一步研究展望

致谢

参考文献

附 录