混合驅(qū)動多維建模方法及其工具的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、多維建模一直是數(shù)據(jù)倉庫中一個非常具有挑戰(zhàn)性的問題，也是最基本的問題。多維建模的好壞關(guān)系到數(shù)據(jù)倉庫的健壯性，功能性以及查詢效率等。目前的研究工作往往將用戶的需求和數(shù)據(jù)源分開表達(dá)，缺乏將二者相結(jié)合的統(tǒng)一工具。在基于本體的混合驅(qū)動建模研究中，多維建模的推理結(jié)果仍需要以統(tǒng)計的方式與需求進(jìn)行匹配。所以，為了協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)源和需求信息，以及提高多維建模的自動化程度，需要統(tǒng)一的需求-數(shù)據(jù)源相結(jié)合的混合驅(qū)動多維建模構(gòu)建工具。工具需要在建模階段更加精確地表達(dá)用

2、戶需求，從而降低本體自動推理算法的復(fù)雜度并且提高本體多維推理結(jié)果的質(zhì)量。
　　同時，隨著大數(shù)據(jù)時代的來臨，數(shù)據(jù)量的不斷擴(kuò)大以及查詢請求的復(fù)雜化，傳統(tǒng)OLAP系統(tǒng)很難應(yīng)對如此大規(guī)模數(shù)據(jù)上的分析處理。目前，MapReduce并行計算框架很難滿足快速OLAP查詢處理，并且，傳統(tǒng)的星型模式中的多表連接問題制約了數(shù)據(jù)分析速度。因此，大數(shù)據(jù)下，OLAP分析需要更快速的并行計算框架以及改進(jìn)的物理存儲模式。
　　因此，本論文針對混合驅(qū)動多維

3、建模方法及其工具進(jìn)行了研究，主要工作包括:
　　(1)在概念建模中，傳統(tǒng)的混合驅(qū)動多維建模方法缺乏將需求與數(shù)據(jù)源信息同時表達(dá)的工具，將兩部分分開處理。本文基于本體編輯工具protégé，實(shí)現(xiàn)了“用戶友好”的混合驅(qū)動建模工具。數(shù)據(jù)源部分，采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫與本體間的模式轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)了關(guān)系數(shù)據(jù)源在本體中的表達(dá)。需求信息部分，利用SQL語言清晰的表達(dá)能力，更加精確地表達(dá)用戶需求，工具支持以拖拽、點(diǎn)擊的方式構(gòu)建相應(yīng)需求。
　　(2)在邏輯

4、建模階段，對基于本體的自動多維建模方法進(jìn)行了改進(jìn)，不再根據(jù)概念間多對一關(guān)系的閾值確定多維概念。本文根據(jù)概念建模階段構(gòu)建好的擴(kuò)展本體，首先分析用戶的需求信息，從用戶需求中的關(guān)鍵概念出發(fā)，再在本體中進(jìn)行多維信息的自動推理。相比于傳統(tǒng)的本體自動多維建模方法，降低了推理算法的復(fù)雜度，同時提高了推理結(jié)果與用戶需求的相關(guān)性。
　　(3)在物理建模部分，針對大數(shù)據(jù)環(huán)境下的OLAP查詢特性，其往往需要在海量數(shù)據(jù)上進(jìn)行快速地復(fù)雜運(yùn)算。并且，在其SQ