数据仓库数据立方体查询语言设计与实现

摘要

该文从以下几个方面对数据仓库技术进行了探讨:为了向各种查询包括OLAP查询、普通查询和复杂查询等提供支持,在数据仓库中,一般将数据组成以主题为单位的多维数据立方体.数据仓库中数据立方体的构造必然涉及多维物化视图的选择,该文还讨论了在复合依赖格模型下的物化视图集的确定问题.在我们的原型系统中,提出了代价模型和一些物化视图的选取算法来解决这一问题.同时该文还简单介绍了数据立方体多维视图搜索空间的约简问题.该文在第四章给出了定义于我们的多维数据模型上的立方体查询语言的语法规范,详细讨论了在查询语言实现过程的词法分析、语法分析等实际问题,并给出了一系列的处法来解决这些问题.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

1.1论文的研究背景

1.1.1数据仓库技术的产生

1.1.2数据仓库与传统数据库的区别

1.1.3数据仓库技术的发展

1.2国内外研究现状

1.3课题研究背景及意义

1.4论文的组织

第二章数据仓库及联机分析处理

2.1数据仓库的特点

2.2数据仓库系统的体系结构

2.3粒度

2.3.1什么是粒度问题

2.3.2粒度的双重级别

2.4分区问题

2.5数据仓库中的数据组织

2.6联机分析处理(OLAP)技术

2.6.1联机分析处理概述

2.6.2维

2.6.3维的层次

2.7多维性

2.8 OLTP与OLAP的比较

2.9基于关系数据库的OLAP实现(ROLAP)

2.9.1星型模式

2.9.2雪花模式

第三章数据仓库原型系统多维数据模型结构

3.1多维数据模型

3.1.1维层次结构

3.1.2定义于基事实表上的维和聚集项

3.1.3多维数据模型

3.1.4数据立方体的表示

3.2物化视图集的确定

3.2.1基本问题和概念

3.2.2代价模型

3.2.3物化视图选取算法

3.2.4视图搜索空间约简问题

3.3视图查询依赖关系的确定

第四章数据立方体查询语言及查询工具设计

4.1查询处理基本操作

4.2立方体查询语言的规范

4.2.1 SQL语言简介

4.2.2定义数据类型

4.2.3查询语句及其功能

4.3查询语言的实现

4.3.1立方体查询语句词法分析

4.3.2立方体查询语句语法分析

4.3.3立方体查询语句语义分析

4.3.4生成SQL语句

4.3.5错误的检测与处理

4.3.6例子

4.4查询工具的设计

第五章总结与展望

5.1总结

5.2展望下一步工作

致谢

参考文献