版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、數(shù)據(jù)倉庫是近年來一項發(fā)展非常迅速的數(shù)據(jù)存儲管理技術(shù),它以其高度的數(shù)據(jù)集成性和良好的數(shù)據(jù)處理能力等特點,受到了廣泛的關(guān)注和眾多企業(yè)的青睞。數(shù)據(jù)倉庫從問世以來,極大地推進了數(shù)據(jù)挖掘和決策支持等領(lǐng)域的進一步技術(shù)優(yōu)化,可以使數(shù)據(jù)具有更好的集成性、穩(wěn)定性并能更好地從膨脹的數(shù)據(jù)中提取出有價值的信息,通過決策分析,使企業(yè)獲得更大的利益。因此,對數(shù)據(jù)倉庫中關(guān)鍵技術(shù)的研究,將使數(shù)據(jù)倉庫更有利于業(yè)務(wù)生產(chǎn)中的突破,從而帶來更多的回報,并能讓數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)應(yīng)用到
2、業(yè)務(wù)生產(chǎn)中的各個領(lǐng)域。
本文研究的基于物化視圖日志的增量數(shù)據(jù)處理機制是在構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的基礎(chǔ)上,維護數(shù)據(jù)倉庫增量更新的關(guān)鍵部分。文章首先分析了國內(nèi)外對數(shù)據(jù)倉庫的研究現(xiàn)狀,然后研究了構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的幾個關(guān)鍵技術(shù),在比較分析了常用增量數(shù)據(jù)獲取和更新方法后,提出了DB-ODS-DW三層架構(gòu)的,基于物化視圖日志的增量數(shù)據(jù)處理機制。論文的研究過程中設(shè)計并實現(xiàn)了增量處理機制的算法及相關(guān)的代碼實現(xiàn),并將研究應(yīng)用到電網(wǎng)數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)中,介紹了電
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 物化視圖日志簡介
- 基于物化視圖增量維護的企業(yè)垂直搜索優(yōu)化研究.pdf
- 數(shù)據(jù)倉庫中物化視圖的增量維護研究.pdf
- 面向Web應(yīng)用的XQuery物化視圖增量維護框架的研究.pdf
- 支持XPath物化視圖增量維護的關(guān)鍵技術(shù)的研究.pdf
- 基于路徑表達式的多物化視圖的增量保持方法的研究.pdf
- 基于Web日志的增量序列模式挖掘研究.pdf
- 基于日志分析的增量主題爬蟲研究與實現(xiàn).pdf
- 基于多核學(xué)習(xí)的多視圖增量聚類模型研究.pdf
- 基于Ajax技術(shù)的SVG視圖增量維護框架的研究.pdf
- 基于SQLSERVER2008日志增量傳輸.pdf
- 基于聚類的動態(tài)物化視圖選擇研究.pdf
- 基于MapReduce的大數(shù)據(jù)增量處理研究.pdf
- 基于物化視圖的XML存儲和查詢.pdf
- 基于物化視圖的查詢系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf
- 基于物化視圖的XML查詢重寫技術(shù)研究.pdf
- 支持快速聯(lián)機分析處理的視圖物化技術(shù)研究及應(yīng)用.pdf
- 基于聚合函數(shù)的物化視圖關(guān)鍵技術(shù)的研究.pdf
- 對廣義投影和固化視圖增量維護的研究.pdf
- 基于物化視圖的OLAP查詢性能優(yōu)化研究與應(yīng)用.pdf
評論
0/150
提交評論