【摘 要】
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本文的研究内容集中在OLAP的两个核心问题上：(1)如何建立一个完善的多维数据模型(MDDM)，以满足现实应用对数据表示和操作的需求；(2)如何实现OLAP系统，使得对于数据仓库的多维分析
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本文的研究内容集中在OLAP的两个核心问题上：(1)如何建立一个完善的多维数据模型(MDDM)，以满足现实应用对数据表示和操作的需求；(2)如何实现OLAP系统，使得对于数据仓库的多维分析查询，能够做出快速响应。
一、对多维数据模型的研究。
为最终建立一个完善的MDDM，首先提出了一个基本的MDDM。在此基础上，对其进行扩展，以支持更为复杂的维层次结构：漏洞维和递归维。
二、对OLAP实现技术的研究。
1．为提高基于维层次的多维存取效率，利用ORDBMS所特有的可扩展性，实现了一个同时基于“关系”和“多维”的混合型的层次聚簇存储模式。基于OLAPBenchmark的初步实验表明，比纯粹基于“关系”技术的层次聚簇模式，具有更好的存储效率和查询效率。
2．上翻(Rollup)作为OLAP的核心操作，将多维数据按维层次聚集，使用户能够在不同粒度上对数据进行观察。尽管基于常规层次的上翻操作，可被数据仓库高效地处理。然而，对于递归层次而言，由于SQL递归对于聚集函数分层的限制，以递归方式实现上翻操作，则会导致效率低下。为解决这一效率问题，文专门针对OLAP的特点，提出了一个基于迭代的上翻操作计算策略，并利用对象关系技术，将这一策略无缝地嵌入到数据仓库之中。实验表明，其效率远远高于SQL递归计算策略。
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