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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:邱明政
研究生(外文):Ming-Cheng Chiu
論文名稱:資料環-一個支援資料立方體的操作架構
論文名稱(外文):Data Ring - A Structure for Data Cube Operations
指導教授:謝金雲
指導教授(外文):Chin-Yun Hsieh
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北科技大學
系所名稱:電腦通訊與控制研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1999
畢業學年度:87
語文別:中文
論文頁數:80
中文關鍵詞:線上分析處理資料倉儲資料立方塊資料環
外文關鍵詞:OLAPdata warehousedata cubedata ring
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線上分析處理(OLAP)是一個重要的資料分析工具,其所分析的資料主要以資料立方體(Data Cube)的型態儲存於系統。一般資料立方體所提供之分析操作方式包括資料轉視、資料切片及切塊、資料俯視及資料合併等。本論文提出資料環模型,旨在為資料立方體提供具體的操作及顯示功能。本模型之主要特色在於它克服了線上分析處理系統無法顯示多維度資料圖表的問題,並將以往以表格為主,圖表為輔的分析方式,變換為以資料環為主,表格為輔的分析方式,如此可使分析者以更直觀的方式進行資料分析。此外,我們也針對資料環的各式操作方式提供SQL的轉換,使其能直接應用於各式的關連式資料庫。由於資料環提供一致的資料瀏覽、操作及顯示環境,它符合線上分析處理直觀、便利之訴求目標,也帶給使用者一個新的資料分析方式。

OLAP (On-Line Analytical Processing) is an important tool for data analysis. The data structure used by OLAP is called data cube. The data cube is constructed from multidimensional data structures and is used to support data manipulations such as pivoting, slicing & dicing, drill down and roll up, etc. In this thesis, a data ring model is proposed as a metaphor for the user to directly manipulate and visualize the data cube. The key feature of the data ring model is that it overcomes the problem of displaying multidimensional chart on OLAP system. In addition, by using charts as the primary tool instead of tables, the data analysis process can be conducted in a more intuitive way. Operations of the data ring are translated to SQL statements, which allows the data ring to operate directly on relational databases. Essential, the proposed data ring provides a consistent environment for data navigation, manipulation and visualization for online analysis.

中文摘要
英文摘要
誌謝
目次
圖目錄
表目錄
第一章 緒論
1.1 研究動機及目的
1.2 章節內容
第二章 線上分析處理簡介
2.1 線上分析處理與資料倉儲
2.2 線上分析處理與現行資料處理之比較
2.3 線上分析處理之資料儲存模式
2.3.1關連式線上分析處理
2.3.2多維式線上分析處理
2.3.3混合式線上分析處理
2.3.4三種模式之比較
2.4 線上分析實作方式
2.5 適用於線上分析處理的關連式資料庫架構
2.5.1事實表格
2.5.2維度表格
2.5.3星狀綱要架構
2.5.4雪片綱要架構
2.6線上分析處理圖表顯示之資料特性
2.6.1資料特性
2.6.2集合函式分類
第三章 資料立方體
3.1 資料立方體簡介
3.1.1名稱解釋
3.1.2關係式及多維式資料報表
3.2 資料立方體操作方式
3.2.1資料轉視
3.2.2資料切片及切塊
3.2.3資料俯視
3.2.4資料合併
3.2.5資料立方體各維度之小計總合計算
第四章 資料環模型
4.1資料環拓撲
4.1.1資料環之視覺表達方式及範例
4.1.2資料環處理資料模式探討
4.2資料環及巢狀資料表格之對應方式
4.2.1資料表格分類
4.2.1.1 多維度單量度資料類型
4.2.1.2 多維度多量度資料類型
4.2.2欄位標頭排列及資料環之對應
4.2.2.2 MDSM類型
4.2.2.2 MDMM類型
4.3資料環操作方式
4.3.1資料環結構運算子
4.3.1.1 增加維度
4.3.1.2 刪除維度
4.3.1.3 增加量度
4.3.1.4 刪除量度
4.3.2資料環標記方式
4.3.2.1 量度標記方式
4.3.2.2 維度標記方式
4.3.2.3 維度個別資料標記方式
4.3.3資料環資料顯示
4.3.3.1 根據維度標記顯示量度詳細資料
4.3.3.2 根據維度個別資料標記顯示量度詳細資料
4.3.3.3 根據標記產生新資料環
4.3.4資料環之應用
4.3.4.1 根據維度標記套用集合運算
4.3.4.2 根據維度個別資料標記套用集合運算
4.3.4.3 維度小計總合運算
4.3.4.4 各式套用集合運算之範例
4.4 資料環操作方式之SQL敘述
4.4.1資料環結構運算子對應SQL
4.4.2資料環標記方式對應SQL
4.4.3資料環資料顯示及處理對應SQL
4.4.4資料環各式應用對應SQL
4.5 資料立方體與資料環之對應
4.5.1資料轉視
4.5.2資料切片及切塊
4.5.3資料俯視
4.5.4資料合併
第五章 資料環模型及一般資料立方體顯示模式之比較
5.1多維顯示方式
5.2提供直接的資料操作方式
5.3資料瀏覽方式
5.4資料取得方式
5.5 總合比較
第六章 資料環模型系統建立方式
6.1系統需求
6.2資料環標記操作模式
6.3系統架構
第七章 結論
參考文獻
授權書

[1]E. F. Codd, S. B. Codd and C. T. Salley, “Providing OLAP (On-Line Analytical Processing) to user-analysts: An IT mandate,” Technical report , E. F. Codd& Associates, 1993.
http://www.hyperion.com
[2]J. Gray, A. Bosworth, A. Layman, and H. Pirahesh, “Data Cube: A Relational Aggregation Operator Generalizing Group-By, Cross-Tab, and Sub-Totals,” Proceedings of the 12th International Conference on Data Engineering, pp.152-159, 1996.
[3]Visible Decisions — Finding Patterns with SeeIt
http://www.seeit.com
[4]S. Agarwal, R. Agrawal, P. M. Deshpande, A. Gupta, J. Naughton, R. Ramakrishnan, and S. Sarawagi, “On the Computation of Multidimensional Aggregates,” Proceedings of the 22th Conference on Very Large Databases, pp.506-521, 1996.
[5]The rule of OLAP Server in a Data Warehousing Solution
http://www.hyperion.com
[6]R. Agrawal, A. Gupta, and S. Sarawagi, “Modeling Multidimensional Databases,” Proceedings of 13th International Conference on Data Engineering, pp.232-243, Apr. 1997.
[7]W. Lehner, J. Albercht, H. Wedekind, “Normal Forms for Multidimensional Databases,” Proceedings of 10th International Conference on Scientific and Statistical Database Management, pp.63-72, Jul. 1998.
[8]E. Soutyrina, F. Fotouhi, “Optimal View Selection for Multidimensional Database Systems,” Proceedings of the 1997 International Database Engineering and Applications Symposium, pp.45-51, Aug. 1997.
[9]P. Vassiliadis, “Modeling Multidimensional Databases, Cubes and Cube Operations,” Proceedings 10th International Conference on Scientific and Statistical Database Management, pp.53-62, Jul. 1998.
[10]M. Hacid, U. Sattler, “An Object-Centered Multi-dimensional Data Model with Hierarchically Structured Dimensions,” Proceedings of the 1997 IEEE Knowledge and Data Engineering Exchange Workshop, pp.65-72, Nov. 1997.
[11]D. Munneke, K. Wahlstrom, M. Mohania, “Fragmentation of Multidimensional Databases,” Proceedings of the 10th Australasian Database Conference, pp.18-21, Jan. 1999.
http://www.cis.unisa.edu.au/~cisdm/papers/
[12]V. Harinarayan, A. Rajaraman, and J. Ullman, “Implementing Data Cubes Efficiently,” Proceedings of ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, pp.311-322, Jun. 1996.
[13]C. Dyerson, “Information Retrieval form an Incomplete Data Cube,” Proceedings of the 22th VLDB Conferences, pp.152-159, 1996.
http://www.cs.jcu.edu.au/~curtis/htmls/publications.html
[14]C. Dyerson, “Using an Incomplete Data Cube as a Summary Data Sieve,” IEEE Data Engineering Bulletin, pp.19-26, 1997.
http://www.cs.jcu.edu.au/~curtis/htmls/publications.html
[15]A. Shukla, P. M. Deshpande, J. Naughton, and K. Ramasamy, “Storage Estimation for Multidimensional Aggregates in the Presence of Hierarchies,” Proceedings of the 22th Conference on Very Large Databases, pp.522-531, 1996.
[16]M. Guazzo, “Towards a Cartesian Data Model for Decision Support Systems,” Brief theory of the HELM data model white paper
http://www.codework-it.com/eng/homee.html
[17]B. Shneiderman, “Visual User Interfaces for Information Exploration,” Proceeding of the 54th Annual Meeting of The Amercian Society for Information Sciences, pp.379-384 , Aug. 1991.
[18]B. Shneiderman, “Dynamic Queries for Visual Information Seeking,” IEEE Software, pp.70-77 , Sep. 1994.
[19] OLAP AND OLAP Server Definitions
http://www.olapcouncil.org/research/glossaryly.htm
[20]Data Miner 3D
http://www.dimension5.sk/
[21]Microsoft SQL Server OLAP Services
http://www.microsoft.com/industry/bi/business/olap/olap.stm
[22]Seagate WorkSheet
http://www.seagatesoftware.com/seagateworksheet/
[23]Wired Analyzer of WIRED for OLAP
http://www.appsource.com
[24]Virtual Reality Modeling Language, VRML
http://www.vrml.org
[25]M. Derthick, S. F. Roth and J. Kolojejchick, “Coordinating Declarative Queries with Direct Manipulation Data Exploration Environment,” Proceedings of VIZ '97: Visualization Conference, Information Visualization Symposium and Parallel Rendering Symposium, pp.65-72, Oct. 1997.
[26]E. Gamma, R. Helm, R. Johnson, and J. Vlissides, ”Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software,” Addison-Wesley Professional Computing Series, 1994.
[27]External Authoring Interface, EAI
http://cosmosoftware.com/developer/moving-worlds/spec/ExternalInterface.html

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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