| 第一章 绪论 | 第7-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第7-16页 |
| 1.1.1 数据仓库技术 | 第7-10页 |
| 1.1.2 联机分析处理技术 | 第10-16页 |
| 1.2 数据仓库与联机分析处理中的相关研究 | 第16-21页 |
| 1.2.1 多维数据建模 | 第16-17页 |
| 1.2.2 数据仓库中的物化视图选择技术 | 第17-18页 |
| 1.2.3 联机分析处理中的非规则维建模与转换 | 第18-19页 |
| 1.2.4 联机分析处理中的区域查询技术 | 第19-20页 |
| 1.2.5 ETL 与数据质量问题 | 第20-21页 |
| 1.2.6 数据仓库中的其它相关研究 | 第21页 |
| 1.3 本文的工作 | 第21-23页 |
| 第二章 支持非规则维的多维数据模型 | 第23-42页 |
| 2.1 多维模型概述 | 第23-27页 |
| 2.1.1 维模型 | 第25页 |
| 2.1.2 立方体模型 | 第25-26页 |
| 2.1.3 多维分析操作 | 第26页 |
| 2.1.4 多维模型的分类 | 第26-27页 |
| 2.2 非规则维建模 | 第27-41页 |
| 2.2.1 相关工作 | 第29-34页 |
| 2.2.2 一个基于部分映射的多维模型 | 第34-41页 |
| 2.3 小结 | 第41-42页 |
| 第三章 非规则维的转换算法 | 第42-65页 |
| 3.1 概述 | 第42-44页 |
| 3.2 非规则维的转换 | 第44-48页 |
| 3.2.1 Pedersen 的转换算法 | 第44-47页 |
| 3.2.2 Jensen 的空间维转换算法 | 第47-48页 |
| 3.3 四种非覆盖维及其转换算法 | 第48-64页 |
| 3.3.1 四种非覆盖维 | 第48-49页 |
| 3.3.2 转换算法 | 第49-56页 |
| 3.3.3 实例分析 | 第56-60页 |
| 3.3.4 实验结果 | 第60-64页 |
| 3.4 小结 | 第64-65页 |
| 第四章 立方体区域查询优化技术 | 第65-100页 |
| 4.1 引言 | 第65-66页 |
| 4.2 区域查询技术 | 第66-83页 |
| 4.2.1 区域查询技术概述 | 第66-67页 |
| 4.2.2 区域最值查询技术 | 第67-70页 |
| 4.2.3 区域聚集查询技术 | 第70-83页 |
| 4.3 离散维区间立方体的区域查询优化技术 | 第83-99页 |
| 4.3.1 概述 | 第83-84页 |
| 4.3.2 NDC-tree 技术 | 第84-85页 |
| 4.3.3 NDC-tree 的基本思想 | 第85-96页 |
| 4.3.4 实例分析 | 第96-99页 |
| 4.4 小结 | 第99-100页 |
| 第五章 ETL 工具建模与设计 | 第100-114页 |
| 5.1 引言 | 第100-101页 |
| 5.2 相关工作 | 第101-105页 |
| 5.2.1 Panos 的调色板式概念模型 | 第101-105页 |
| 5.2.2 其它相关工作 | 第105页 |
| 5.3 基于CommonCube 的ETL 概念模型 | 第105-113页 |
| 5.3.1 ETL 过程概念模型 | 第105-111页 |
| 5.3.2 概念模型的图形描述 | 第111-113页 |
| 5.4 小结 | 第113-114页 |
| 第六章 结论与展望 | 第114-115页 |
| 参考文献 | 第115-123页 |
| 作者读博士期间完成的论文与参加的科研项目 | 第123-125页 |
| 致谢 | 第125-126页 |
| 摘要 | 第126-128页 |
| Abstract | 第128页 |