数据仓库作为一门新兴技术,正逐渐受到业界的重视并为企业带来了巨大效益。联机分析处理是数据仓库最重要的应用,它将数据仓库中的数据以立方体的形式进行组织,通过提供多维分析操作使决策者能够对这些数据动态地分析和深入查看。多维数据模型是联机分析处理技术的核心。它通过建立维、层次、度量等数据立方体的语义对象,来满足联机分析处理的多维建模需求,实现其多维分析操作的特征。本文主要研究了联机分析处理领域的多维数据建模和元数据管理技术,包括:多维数据模型技术,非规则维度转换,元数据管理策略研究与多维建模系统设计。本文的主要内容和贡献有:1、通过对当今已提出的多维数据模型优缺点的分析,对现有的多维数据模型进行了扩展与改进,讨论了多维数据模型的物理实现方式。2、针对传统模型不支持非规则维度建模的问题,分析了现有的非规则维转换算法,并针对其中非覆盖维转换算法的不足提出了两种改进后的算法。3、提出了一种基于XML的OLAP元数据管理策略,设计了一个CWM元数据与本系统元数据之间的适配器,用于同市场上主流的数据仓库厂商交换元数据信息。4、最后在Java平台上实现了该系统,系统主要包括了多维数据模式管理,数据源管理,和角色管理等功能模块。