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基于多维数据模型的即席查询系统

摘要第1-5页
Abstracts第5-6页
目录第6-8页
第一章 绪论第8-13页
   ·引言第8-10页
   ·国内查询系统的现状及各大数据仓库厂商即席查询技术发展动态及相关研究现状第10-12页
   ·本文研究的主要内容第12-13页
第二章 即席查询的概念第13-20页
   ·即席查询第13-14页
     ·什么是即席查询第13页
     ·即席查询在商业智能(Business Intelligence)中所处的层面第13-14页
     ·即席查询的分类第14页
   ·基于多维数据模型的即席查询的核心问题第14-20页
     ·基于多维数据模型的即席查询的核心问题第14-15页
     ·OLAP的产生第15-16页
     ·OLAP与传统OLTP的区别第16页
     ·OLAP多维的概念第16-17页
       ·维第17页
       ·多维性第17页
     ·建立多维数据模型第17-20页
       ·划分主题第17-19页
       ·对源数据的处理第19-20页
第三章 电信中欠费主题的即席查询系统设计第20-41页
   ·系统开发的背景第20页
   ·需求分析第20-21页
   ·概要设计第21-22页
     ·数据组织第21页
     ·操作方式第21页
     ·数据展示形式第21-22页
   ·多维数据模型逻辑结构设计第22-29页
     ·基于欠费主题的多维数据模型逻辑结构第22-23页
     ·维度说明第23-29页
   ·多维数据模型物理结构设计第29-32页
     ·存储模式的选择第29-30页
     ·基于欠费主题的多维数据模型的物理结构第30-31页
     ·源数据中主要表结构关系第31页
     ·源数据说明第31-32页
   ·系统框架设计第32-35页
     ·开发工具的选用第32页
     ·基于多维数据模型的即席查询系统框架结构第32-35页
       ·B/S模式的即席查询系统总体框架第33页
       ·用户界面层第33-34页
       ·Web服务器层第34页
       ·应用程序层第34页
       ·数据层第34-35页
   ·系统的具体实现第35-41页
     ·基于欠费主题的即席查询系统第35页
     ·DTS包第35-38页
     ·ETL过程第38-39页
       ·ETL的概念第38页
       ·基于欠费的多维数据模型中ETL的具体工作第38-39页
       ·一步重要的工作:聚合第39页
     ·生成多维数据模型并发布第39-41页
第四章 系统的优化第41-52页
   ·多维数据模型物理存储实现方式概述第41-42页
   ·多维数据模型物理实现方式的比较和选择第42-43页
   ·针对多维数据模型进行聚合查询的优化第43-52页
     ·针对欠费主题的多维数据模型的即席查询语句实例第44-45页
     ·基于分组序号的聚集算法第45-48页
     ·基于分组序号的聚集算法的分析第48-49页
     ·通过实际欠费数据对优化算法进行测试第49-52页
第五章 结束语第52-54页
   ·论文总结第52-53页
   ·今后的工作第53-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-57页

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