联机分析处理
联机分析处理的相关文献在1994年到2022年内共计1149篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、经济计划与管理、无线电电子学、电信技术
等领域,其中期刊论文1006篇、会议论文114篇、专利文献1258015篇;相关期刊456种,包括电脑知识与技术、计算机工程、计算机工程与设计等;
相关会议92种,包括第33届中国数据库学术会议(NDBC2016 )、中国核学会2015年学术年会、华东师范大学“数据科学与工程”论坛内存计算数据管理主题报告会等;联机分析处理的相关文献由2048位作者贡献,包括王珊、杨科华、胡孔法等。
联机分析处理—发文量
专利文献>
论文:1258015篇
占比:99.91%
总计:1259135篇
联机分析处理
-研究学者
- 王珊
- 杨科华
- 胡孔法
- 董逸生
- 叶德谦
- 唐世渭
- 李翠平
- 洪超
- 陈红
- 于戈
- 杨冬青
- 游进国
- 吴斌
- 奚建清
- 李盛恩
- 高宏
- 鲍玉斌
- 周国祥
- 左春
- 张涛
- 李建中
- 李战怀
- 杜小勇
- 陈崚
- 骆伟忠
- A·耐茨
- 刘剑
- 周国亮
- 宋爱波
- 张延松
- 杨卫民
- 薛红
- 袁霖
- 谭骏珊
- 遇辉
- 陈启买
- 陈涛
- 陈维斌
- 丁钰
- 俞磊
- 冯玉才
- 冷芳玲
- 刘晓冰
- 刘青宝
- 史晓华
- 叶柠
- 吴超
- 周金海
- 孙吉贵
- 孙艳
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刘鹏;
李丹;
孙思邈;
黄新;
闫朝升
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摘要:
如何快速、便捷地发现有价值、多维度、隐藏的师资信息,支持高校师资管理决策,是高校师资管理改革的关键问题。联机分析处理提供了快速、一致、交互的多维度、多层次数据处理技术。文中提出了基于C/S模式的高校师资数据联机分析处理系统的体系结构和功能模块,设计了面向高校师资管理决策支持的独立数据集市;在此基础上,利用可视化程序设计语言和Microsoft SQL Server,实现了高校师资数据联机分析处理系统。实验结果表明,该系统能够实现多维多层数据分析,为高校师资管理决策支持提供有价值、多维度、多层次的信息。
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萧展辉;
唐良运;
孙刚
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摘要:
针对传统算法在进行供应商网络结构特征分析时出现的聚集效果较差的问题,提出了供应商网络结构特征多维层次聚集算法.利用Spark框架对供应商网络中部分事实编码进行缓存处理;通过联机分析对编码结果进行转换,采用多维层次聚集算法实现对供应商网络结构特征的多维层次聚集处理.通过对比实验结果证明,该算法能够有效提高聚集效果,且其对供应商网络中无效节点的判断能力较好,能够有效实现对供应商网络结构特征的聚集处理.
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申强
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摘要:
在大数据技术广泛应用的背景下,数据挖掘的理念和工具虽有全面升级但使用中仍有诸多不便。笔者旨在探索一种贴合日常分析需求基于规则计算的数据挖掘办法,尝试固定一个规范的实施步骤和流程,为扁平化的数据挖掘提供指导。方法简单归纳为:去除立方体多余的度量汇聚步骤,分层并将部分维度重新解释为指标,构建出一个“打标签”式的数据标记清单,使用时按需做分组汇聚并直接输出分析结果。
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刘专;
韩瑞琛;
张延松;
陈跃国;
张宇
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摘要:
针对联机分析处理(OLAP)中事实表与多个维表之间的星形连接执行代价较高的问题,提出了一种在先进的多核中央处理器(CPU)和图形处理器(GPU)上的星形连接优化方法.首先,对于多核CPU和GPU平台的星形连接中的物化代价问题,提出了基于向量索引的CPU和GPU平台上的向量化星形连接算法;然后,通过面向CPU cache和GPU shared memory大小的向量划分来提出基于向量粒度的星形连接操作,从而优化星形连接中向量索引的物化代价;最后,提出了基于压缩向量的星形连接算法,将定长向量索引压缩为变长的二元向量索引,从而在低选择率时提高cache内向量索引的存储访问效率.实验结果表明,在CPU平台上向量化星形连接算法相对于常规的行式或列式连接性能提升了40%以上,在GPU平台上向量化星形连接算法相对于常规星形连接算法性能提升超过了15%;与当前主流的内存数据库和GPU数据库相比,优化的星形连接算法性能相对于最优内存数据库Hyper性能提升了130%,相对于最优的GPU数据库OmniSci性能提升了80%.可见基于向量索引的向量化星形连接优化技术有效地提高了多表连接性能,与传统优化技术相比,基于向量索引的向量化处理提高了较小cache上的数据存储访问效率,压缩向量进一步提升了向量索引在cache内的访问效率.
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郭国航;
李虎;
胡钛;
谢夏洁;
战风林
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摘要:
科学实验卫星以科学目标为任务战略导向,需要任务团队结合实际业务运行情况制定阶段实验计划.这些实验计划以任务运行数据为依据,由科学卫星任务各分系统数据分析获得的策略集合综合得到.量子科学实验卫星在轨运行期间会产生大量运行数据,如何有效利用这些数据给不同决策层提供辅助是当前面临的一大难题.目前主流方式主要借助值班日志统计和常规的数据库系统数据统计,需耗费较多时间和人力成本,对分析人员专业技能要求较高,无法满足多角度和多粒度任务研判的要求,并且该方法可扩展性差,当问题的观察角度变化时,往往需要重新组织数据统计分析.针对上述问题,本文提出一种基于数据立方体的多维数据建模和分析方法,对于不同主题,能够对数据进行多层次、多角度、多粒度统计分析,为决策提供良好支持.
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林凯鸣
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摘要:
SQL是用于访问和处理数据库的标准的计算机语言.随着数据库技术以及数据仓库理论的发展,SQL标准得到扩充,以支持多种OLAP(联机分析处理)的需求.基于SQL标准中提供的分析方法,介绍了对给定的数据集、按照任意选取的属性、将连续出现的、具有相同的属性值的记录聚集在一组,并与其他组相区别的方法.由此,将数据集分害虫为多段,为后续分析工作提供可能性.
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朱安庆;
郝德敬;
陈婷
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摘要:
针对船厂的计划管理现状和业务需求分析,对船厂计划管理决策支持系统进行架构设计,构建船厂计划管理数据仓库,分析归纳月度计划考核、月度计划跟踪、工程健康和总体进度主题,搭建数据仓库逻辑模型,利用联机分析处理(on-line analytical processing,OLAP)技术创建多维数据立方体,从不同维度对船厂计划管理数据进行查询,为管理者提供决策支持.
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许娟;
郭素平;
戴鸿昊;
易同燕;
袁晓丹
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摘要:
为了提高电力客户的能源利用效率,基于OLAP技术建立了电力客户能效评估模型.通过介绍和分析OLAP技术的概念与工作原理,确定评估模型的状态因素集合,设计了电力客户能效评估的指标体系,同时引入下钻和上卷等数据处理方法,建立了电力客户的能效评估模型.使用原始能效数据,对能效评估模型进行了理论性评估和分析.结果 表明,该评估模型理论上可以明显评估客户电能使用的科学性,实现节约能源和降低污染的目的 .
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苏毅生;
彭传薇;
刘琛玺;
邱娟;
蔡丽璇
- 《2016中华医院信息网络大会》
| 2016年
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摘要:
信息化是当今时代发展的主要趋势.数字化医院是医院信息化和医院现代化发展的产物.数字化医院的建设带来了大量的数据,使数据为领导者提供更全面客观的决策支持成为可能.以往的基于联机事务处理(OLTP)的决策支持开始不能高效高质的满足领导者的复杂多维的查询或报表/报告需求,而新兴的基于数据仓库(DW)、联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(DM)的决策支持系统则可以更好的、多维的对大数据进行挖掘、分析、处理,更能满足领导者的查询或报表/报告需求.但决策支持系统的建设是一个循序渐进的过程,在决策支持系统构建完成前对统计人员的业务流程进行规范,有助于统计人员提高工作效率和决策支持力度,增强医院的效益,推动数字化医院的建设和医院信息化的发展.
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- 《第33届中国数据库学术会议(NDBC2016 )》
| 2016年
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摘要:
联机分析处理(OLAP)工具基于方体(Data Cube)提供在多种粒度上对多维数据的交互式分析,成为现代数据仓库和决策支持系统的重要组件.大数据时代下,方体呈指数型膨胀,传统的单机生成技术陷入内存溢出、维度爆炸的困境,将分布式计算引入方体计算是必然选择.本文适配Spark的平台特性,提出行之有效的并行方体生成算法PipeCube,以及配套的物化设计和查询方法.本算法将搜索格划分为多条线型pipeline并串行执行之,同时引入数据炸裂技术和离散型pipeline的设计增加并行度;针对大数据量下的OLAP操作,本文设计方体的分布式存储和HashMap索引以实现精准定向,避免对文件的全量扫描.在不同数据规模和不同维度数量上的实验表明,PipeCube算法高度胜任大数据量、高维度数和有限内存的计算场景。
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SHI Shaochen;
史少晨;
ZHAO Kankan;
赵衎衎;
LI Cuiping;
李翠平;
CHEN Hong;
陈红;
SUN Hui;
孙辉;
DENG Suo;
邓索
- 《第33届中国数据库学术会议(NDBC2016 )》
| 2016年
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摘要:
联机分析处理(OLAP)工具基于方体(Data Cube)提供在多种粒度上对多维数据的交互式分析,成为现代数据仓库和决策支持系统的重要组件.大数据时代下,针对方体呈指数型膨胀,传统的单机生成技术陷入内存溢出、维度爆炸的困境,提出将分布式计算引入方体计算,适配Spark的平台特性,形成行之有效的并行方体生成算法PipeCube,以及配套的物化设计和查询方法.将搜索格划分为多条线型pipeline并串行执行之,同时引入数据炸裂技术和离散型pipeline的设计增加并行度;针对大数据量下的OLAP操作,设计方体的分布式存储和HashMap索引以实现精准定向,避免对文件的全量扫描.在不同数据规模和不同维度数量上的实验表明,PipeCube算法高度胜任大数据量、高维度数和有限内存的计算场景.
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LIU Jing;
刘静;
ZHU Guang-ying;
朱光莹;
WANG Na-na;
王娜娜
- 《中国核学会2015年学术年会》
| 2015年
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摘要:
网上报销系统是由我所早年开发的集预算控制和在线报销流程审批于一体的软件系统,应用于中核集团多家成员单位.伴随着业务数据量的逐年增加和用户对财务精细化管理要求的不断提升,原有系统中定制化开发的统计报表,无论在响应速度和还是分析维度上已逐渐无法满足用户不断变化的需求.本技术采用微软SQL Server提供的商业智能工具和方法,创建数据仓库,ETL过程,将网上报销业务系统中的数据经过抽取、清洗转换之后加载到数据仓库;基于数据仓库构建数据集市和多维分析模型;并在多维分析模型基础上,开发多样的数据展示图表.商业智能的技术体系主要有数据仓库、联机分析处理以及数据挖掘三部分组成,本技术的应用不仅为用户提供标准、开放、快速、多维度的数据接口和展示,而且为进一步的分析、预测、数据挖掘提供可能.
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