实时主动数据仓库中的变化数据捕捉研究综述

实时主动数据仓库是数据仓库的最新发展阶段和未来发展趋势,它为企业提供了对战略决策和战术决策的双重支持.实时主动数据仓库中包含两类数据,即实时数据和非实时数据,相应地,需要两种不同类型的变化数据捕捉方法,即支持实时变化数据捕捉的方法和普通的(不支持实时的)变化数据捕捉方法.结合在该领域的研究经验,对实时主动数据仓库中可以使用的多种变化数据捕捉方法进行了系统地论述,并比较各种方法的应用条件、优点、缺点和适用场合.

实时主动数据仓库的概念、问题及应用

近年来,数据仓库技术在学术界和工业界都得到了广泛的关注.实时主动数据仓库(real time active data warehouse, RTADW)是数据仓库技术发展的一个新的阶段,具有十分广阔的应用前景.介绍了实时主动数据仓库的概念和特点,探讨了实时主动数据仓库的研究问题,并列举了一些典型应用.

实时主动数据仓库中面向需求的实时数据集成方法研究

实时数据集成是实时主动数据仓库研究领域的一个重要问题.现有的研究成果都是从技术角度出发,而并没有考虑具体的商务应用需求.而在大型商务应用中,即使采用过滤规则只捕捉感兴趣的变化数据,也会产生大量的数据集成工作,从而导致不必要的沉重系统开销,同时还很有可能出现系统响应缓慢和用户需求无法得到满足等情况.从应用角度出发,提出了实时主动数据仓库中面向需求的实时数据集成方法,包括被频繁请求的数据的实时集成、满足突发请求的实时数据集成和由用户决定的实时数据集成.针对不同的商务需求,采用不同的数据集成策略,可以很好地满足不同类型的应用需求.

基于分析规则的主动数据仓库

常规的数据仓库应用中，分析和决策较多地依赖于用户参与。为了在自动决策以及实时性等方面对常规的数据仓库进行改进，文章设计了一种主动数据仓库（Active Data Warehouse）体系结构。它在常规的数据仓库的基础上引进了分析规则。通过对主动规则的改进而设计的分析规则能满足主动数据仓库的特性。相应地还对数据仓库的元数据进行了扩展。

主动数据仓库规则模型及其相关语法的研究

主动数据库的简单规则形式不符合主动数据仓库(ADW)的决策特点,而基于ADW的分析规则在交互性、精确性、表达能力和扩展性等方面存在不足。根据ADW规则渐进分析分布决策的特点,结合ECA规则形式,定义了一种主动多维分析规则模型及相应语法(AMAR)作为ADW规则的表述和执行方式。AMAR不仅可以应对ADW规则的诸多挑战,还提供了对立方体、事件、规则、结果之间复杂对应关系的支持,同时具备了更好的可维护性和可执行性。

实时主动数据仓库中的报表内部一致性问题研究综述

实时主动数据仓库是数据仓库的最新发展阶段和未来发展趋势,它面临着传统数据仓库未曾有过的挑战,报表内部一致性问题就是其中之一。本文介绍了报表内部一致性问题的含义,并分别阐述了针对该问题的五种解决方案,包括:准实时方法、针对实时数据的风险缓解、外部实时数据缓存、多版本数据库和时间模型。

主动实时数据仓库技术简析

本文分析了传统数据仓库的不足,从原理、特征等方面比较了几种主动实时数据仓库技术,最后介绍了主动实时数据仓库的应用。

基于Multi-Agent的主动实时数据仓库研究

传统的数据仓库不能提供实时查询,并且当前的主动实时数据仓库在实时性方面和分布式环境下存在许多不足,针对当前主动实时数据仓库存在的不足,提出基于Multi-Agent的主动实时数据仓库的基本框架,一方面借助了Agent的基本特性提高了数据仓库的主动性和实时性,另一方面采用方案Agent和集成Agent解决了分布式环境下数据仓库集成问题。