1、在信息技術(shù)高度發(fā)展的知識經(jīng)濟(jì)時代，一方面，各種實際應(yīng)用領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量都在急劇膨脹；另一方面，立于知識經(jīng)濟(jì)時代的企業(yè)，激烈的競爭致使他們對決策支持系統(tǒng)分析角度的要求不僅在廣度上力求信息全面，而且在深度上要求數(shù)據(jù)信息具有粒度層次性。由于數(shù)據(jù)倉庫是面向聯(lián)機(jī)分析處理(on-line analysis processing，簡稱OLAP)而設(shè)計的，用來存儲供查詢和決策分析用的、歷史的和集成的數(shù)據(jù)。以聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)分析處理為主的決策分析系統(tǒng)對數(shù)據(jù)倉庫模型有

2、效管理海量數(shù)據(jù)的能力提出挑戰(zhàn)。鑒于此，構(gòu)建能有效管理海量數(shù)據(jù)并支持復(fù)雜維層次結(jié)構(gòu)的多維數(shù)據(jù)模型成為數(shù)據(jù)庫技術(shù)研究的新熱點。本文探索在商空間理論的指導(dǎo)下，以海量數(shù)據(jù)的有效層次化管理為目標(biāo)，提出基于商空間理論的多維數(shù)據(jù)倉庫模型。模型通過商空間理論中的等價關(guān)系與模型中維層次屬性建立一一映射，以等價關(guān)系的粗細(xì)為游標(biāo)調(diào)控維層次屬性的粗細(xì)粒度轉(zhuǎn)化實現(xiàn)聚集等數(shù)據(jù)倉庫核心操作，并采用多維數(shù)組結(jié)合樹索引的方式實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)模型的實化立方體集有效存儲，這樣不

3、僅保持了模型中原數(shù)據(jù)語義間關(guān)系原貌，而且增加了按商空間保假原理進(jìn)行OLAP索引查詢的途徑。整個模型的選擇一直以提高OLAP查詢的速度、優(yōu)化OLAP查詢的操作為目標(biāo)，最后結(jié)合教學(xué)質(zhì)量審查系統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫(TQSDW)的數(shù)據(jù)與性能表現(xiàn)對模型的選擇進(jìn)行分析測試。 主要研究成果如下： 1．新構(gòu)建一個描述復(fù)雜維層次結(jié)構(gòu)的多維數(shù)據(jù)模型。依據(jù)商空間粒度理論中粗細(xì)粒度層次靈活轉(zhuǎn)換技術(shù)，該模型不僅支持?jǐn)?shù)據(jù)集合的基本代數(shù)操作，而且其在維層次間粗

4、細(xì)粒度靈活轉(zhuǎn)換的聚集操作(如層次聚集，維聚集等)中具有優(yōu)勢，而聚集操作是OLAP操作中(如上卷，下鉆等)核心操作的基本步驟，在OLAP基本操作和OLAP查詢中具有比較重要的地位。 2．探索該多維層次化數(shù)據(jù)模型的聚集立方體存儲實現(xiàn)方式。依據(jù)多維數(shù)據(jù)模型其維層次具有分層遞階邏輯結(jié)構(gòu)的特征，考慮對實化立方體采用構(gòu)建維層次樹的方式來實現(xiàn)存儲。并提出相應(yīng)實現(xiàn)存儲功能的HDEKC算法。 3．研究采用商空間理論索引方法實現(xiàn)對多維數(shù)據(jù)模