仓库及OLAP技术在物业管理系统中的应用

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3.0 陈辉 2024-11-19 5 4 1.26MB 82 页 15积分

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摘要

传统的数据库一直被用于OLTP，从而由计算机管理来代替手工操作。然而，随

着管理信息系统日趋复杂，企业管理者发现他们还需要对其自身业务的运行以及整

个市场相关业务数据进行分析，从而作出有利的决策，这些决策需要对大量的业务

数据，包括历史业务数据进行分析，这种基于业务数据的决策分析，我们称之为

OLAP。数据仓库的数据概念模型是数据的多维视图，多维的概念是用来描述被定义

成多维的或按多维的访问信息的一个术语。大多数的商务模型实际上是用多维视图

表示的，多维概念视图是OLAP应用实现的关键所在。本课题主要研究的就是如何在

物业管理系统内建造适用于决策分析的数据仓库系统。

本课题从实际出发，结合本人以前参与开发的面向事务处理的物业管理数据库

系统，并以此数据库中的数据为源数据设计开发了面向决策支持的物业管理数据仓

库系统。具体分析了数据仓库系统的设计思想和开发方法，并着重阐述了基于

OLAP应用的数据仓库系统的模型设计方法和实现过程。

第一章首先介绍了数据仓库的基本概念以及体系结构，其次简要阐述了决策支

持系统的主要组成部分和实现技术。

第二章主要介绍了基于OLAP的数据仓库系统的总体设计，以实例阐述了数据仓

库系统开发的策略、设计方法和数据仓库的建模技术

第三章主要介绍了基于OLAP的数据仓库系统的具体设计和实现方法，并介绍了

数据挖掘模型的创建过程。主要包括源数据库的分析、需求分析、事实/维度表的

设计、星型雪花架构的设计以及OLAP服务器的构建和数据挖掘模型AREAMODEL的创

建。

第四章主要是对数据仓库技术的未来发展进行了展望，并重点说明了OLAP技术

的新发展。

关键词：数据仓库数据集市多维数据集 OLTP OLAP 数据挖

掘决策支持

ABSTRACT

Traditional database is always applied to OLTP which is designed to do the dayly

operation by computers. While managerial information system (MIS) is becoming more

and more complex, managers find that they need to analyse the data of their own

business and the whole market business, and then make advantaged decisions. The data

consists of not only the result of present business, but also the historical data. The

analyse procession which is based on business data is called OLAP.

D a t a c o n c e p t i o n m o d l e f o r D a t a W a r e h o u s e i s t h e m u l t i p h a s e v i e w f o r d a t a . T h e

conception of multiphase is a term for description of multiphase and visit in multiphase.

A majority of commercial models are expressed by multiphase view, multiphase view is

the key for implementation of OLAP.The purpose of this paper is to research how to

build a data wareh ouse sy stem w hich i s orien ted for prope rty ma nageme nt system to

decide-making and analyzing.

T h i s p a p e r s t a r t s w i t h t h e p r a c t i c e , a n d c o m b i n e w i t h t h e t r a n s a c t i o n- o r i e n t e d

database system for product-management, which is developed by author before. The

d a t a s o u r c e f r o m t h i s da t a b a s e i s a d o p te d a n d b a s e o n t h is d a t a t h e a n a l y s e - o r i e n t e d

p r o p e r t y -m a n a g e m e n t d a t a w a r e h o u s e i s d e s i g n e d a n d d e v e l o p e d . I t i s a l s o

expatiated how to design and how to implement the data warehouse system which bases

on OLAP.

In Cha p 1, introduce the conce ption a nd the fundament for data wareho use, and

describe the main components and implement for decision-making system in short.

In Chap 2, introduce the whole design for data warehouse which based on OLAP,

and make a sight of the policy for development, design, and model technology with the

instance.

I n C h a p 3 , i n t r o d u c e t h e d e t a i l e d d e s i g n a n d i m p l e m e n t a t i o n o f t h i s s y s t e m ,

include analyse of database, requirement analyse, design for fact/dimension table, star-

snow structure and the building of OLAP server.

In C ha p 4 , t a ke a p r o s pe c t f o r t h e fu t u re o f d a ta w a re h o us e , a n d e m p h as i z e t h e n e w

development of OLAP .

Keywords：Data Warehouse，DataMarket, Multi-dimension Dataset,

OLTP，OLAP，Data Mining，DSS

摘   要...............................................................................................................................I
ABSTRACT...................................................................................................................II
第一章 数据仓库系统概述........................................................................................1
1、从数据库到数据仓库.........................................................................................1
1.1、数据仓库的由来...........................................................................................1
1.2、数据仓库的定义...........................................................................................2
1.3、为什么需要一个分离的数据仓库...............................................................4
1.4、数据仓库的用户...........................................................................................5
2、数据仓库的体系化环境.....................................................................................5
2.1、数据仓库的结构...........................................................................................6
2.2、多层数据仓库的体系结构...........................................................................7
2.3、数据仓库的关键技术...................................................................................9
2.4、数据仓库的实现...........................................................................................9
3、数据仓库中的数据组织...................................................................................10
3.1、数据仓库的数据组织结构.........................................................................10
3.2、数据仓库的数据概念模型.........................................................................10
3.3、数据仓库的数据组织方式.........................................................................11
3.4、数据仓库的数据追加.................................................................................12
4、数据仓库的基本组成.......................................................................................13
4.1、关系数据库.................................................................................................13
4.2、数据集市.....................................................................................................13
4.3、数据源.........................................................................................................14
4.4、维度.............................................................................................................14
4.5、级别.............................................................................................................15
4.6、度量值.........................................................................................................16
4.7、单元.............................................................................................................16
4.8、多维数据集.................................................................................................16
4.9、分区和聚合.................................................................................................17
4.10、成员属性...................................................................................................18
5、决策支持系统...................................................................................................18
5.1、报表.............................................................................................................18
5.2、联机分析处理（OLAP）..........................................................................18
5.3、数据挖掘.....................................................................................................22
第二章  基于OLAP的数据仓库的总体设计..............................................................26
III

1、物业管理信息化系统概述...............................................................................26
1.1、项目背景.....................................................................................................26
1.2、物业管理信息化的现状.............................................................................27
1.3、数据仓库技术的应用及其在物业管理方面的应用情况.........................27
1.4、物业管理系统模型概述.............................................................................28
1.5、软硬件平台.................................................................................................29
2、数据仓库系统的实现策略...............................................................................29
2.1、实现数据仓库系统的6种开发模式...........................................................29
2.2、物业管理数据仓库系统所采用的开发模式.............................................31
3、数据仓库的设计方法.......................................................................................32
4、确定数据仓库的主题、粒度及数据分割.......................................................35
5、数据仓库建模...................................................................................................36
5.1、数据仓库的建模技术.................................................................................36
5.2、数据模式的设计.........................................................................................37
5.3、系统所采用的建模技术及数据模式.........................................................39
6、数据仓库维护...................................................................................................41
6.1、更新数据仓库数据.....................................................................................41
6.2、同步OLAP多维数据集..............................................................................42
6.3、更新数据集市.............................................................................................42
第三章  基于OLAP的数据仓库系统的实现..............................................................43
1、SQL Server 2000数据仓库解决方案...............................................................43
2、微软数据挖掘概述...........................................................................................44
2.1、数据挖掘与OLAP......................................................................................44
2.2、数据挖掘模型.............................................................................................44
2.3、数据挖掘算法.............................................................................................44
3、数据仓库系统的实施方案...............................................................................44
3.1、数据仓库的基本程序.................................................................................44
3.2、数据仓库程序的管理架构.........................................................................45
3.3、系统所采用的实施方案.............................................................................46
4、源数据库简介...................................................................................................47
4.1、WYGL数据库架构介绍.............................................................................48
4.2、WYGL数据库表格的关系.........................................................................52
5、需求分析...........................................................................................................54
6、确定事实与维度数据.......................................................................................56
7、设计事实表.......................................................................................................58
8、设计维度表.......................................................................................................62
IV

8.1、设计管理员维度.........................................................................................62
8.2、设计产业维度.............................................................................................63
8.3、设计时间维度.............................................................................................63
8.4、设计地区维度.............................................................................................65
8.5、设计居住类型维度.....................................................................................66
8.6、设计维修人员维度.....................................................................................67
8.7、设计维修类别维度.....................................................................................68
8.8、设计维修耗材维度.....................................................................................68
9、星型雪花架构设计...........................................................................................69
10、多重维度架构.................................................................................................71
11、数据转移.........................................................................................................71
11.1、数据转移的步骤.......................................................................................71
11.2、数据转移实施...........................................................................................72
12、构建OLAP服务器...........................................................................................73
13、创建数据挖掘模型.........................................................................................76
14、前端展示.........................................................................................................78
15、物业管理数据仓库系统与OLTP数据库系统在决策支持方面的对比.......79
第四章  数据仓库技术展望..........................................................................................82
1、数据仓库的未来发展.......................................................................................82
2、OLAP的新发展——OLAM.............................................................................82
2.1、由来.............................................................................................................82
2.2、体系结构.....................................................................................................82
2.3、功能特征.....................................................................................................83
2.4、OLAM领域的主要发展方向.....................................................................84
3、数据挖掘的发展趋势.......................................................................................84
结 束 语..........................................................................................................................87
参考文献........................................................................................................................88
V

第一章数据仓库系统概述

1.1、从数据库到数据仓库

在激烈的市场竞争中，信息对于企业的生存和发展起着至关重要的作用。表达

信息的数据随着时间和业务的发展而不断膨胀，因此有人惊叹道：当今的时代是信

息爆炸的时代。同时，数据分布在不同的系统平台上，具有多种存储形式，作为领

导和决策者如何从这样复杂的数据环境中得到有用的决策数据呢？随着分布式结构

的成熟，数据库技术的提高和数据处理技术的发展，数据仓库（ D a t a

Warehouse，DW）和决策支持系统（Decision Support System，DSS）应运而生。

1.1.1、数据仓库的由来

在市场经济的激烈竞争中，企业必须把业务经营同市场需求联系起来，在此基

础上做出科学、正确的决策，以求生存。为此，企业纷纷建立起了自己的数据库系

统，由计算机管理代替手工操作，以此来收集、存储、管理操作数据，改善办公环

境，提高操作人员的工作效率。比如，人们日常生活中经常会遇到这样的情况：超

市的经营者希望将经常被同时购买的商品放在一起，以增加销售；保险公司想知道

购买保险的客户一般具有哪些特征；医学研究人员希望从已有的成千上万份病历中

找出患某种疾病的病人的共同特征，从而为治愈这种疾病提供一些帮助……对于以

上问题，现有的信息管理系统中的数据分析工具很难给出答案。即传统的数据库应

用系统并不能很好的支持决策，因为它是面向业务操作设计的，无论是查询、统计

还是生成报表，其处理方式都是对指定的数据进行简单的数字处理。虽然能简化具

体操作人员的劳动强度，但不能对这些数据所包含的内在信息进行提取，所以对于

企业的中高层领导来说并没有相应的决策支持系统。企业需要新的技术来弥补原有

数据库系统的不足，需要把已经广泛收集到的数据集成到数据仓库中，以从业务数

据中提取有用的信息，帮助他们在业务管理和发展上做出即时正确的判断。

数据仓库是计算机和数据库应用发展到一定阶段的产物。如今，信息处理部门

的工作重点已不在于简单的数据收集。随着企业计算机应用的不断深入，企业已经

积累了大量的生产业务数据，企业内的各级人员都希望能够快速、交互并方便有效

地从这些大量杂乱无章地数据中获取有意义的信息，决策者希望能够利用现有数据

指导企业决策和发掘企业的竞争优势。由此我们可以看到数据仓库的目的是为了建

立一种体系化的数据存储环境，将分析决策所需的大量数据从传统的操作环境中分

离出来，使分散、不一致的操作数据转换成集成、统一的信息。企业内不同单位、

不同角色的成员都可以在此单一的环境之下，通过运用其中的数据与信息，发现全

新的视野和新的问题、新的分析和想法，进而发展出制度化的决策系统，并获取更

多经营效益。我们不妨再深入地想一想，要实现这个目的，必须获得大量的历史数

据和汇总数据。而且与联机事务处理（Online Transaction Processing OLTP）系

统不同，用户不需要修改数据，而使用的大量随即查询是基于联机分析处理

（Online Analytiacal Processing OLAP）的应用。用户对这类应用越来越迫切的

需求推动了数据仓库技术的发展。

数据仓库同时也是适应决策支持系统的需要而产生的，所以采用的软件产品应

该能支持决策过程的全部内容。完整的数据仓库应包括3个方面的技术内容：数据

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摘要：

摘要传统的数据库一直被用于OLTP，从而由计算机管理来代替手工操作。然而，随着管理信息系统日趋复杂，企业管理者发现他们还需要对其自身业务的运行以及整个市场相关业务数据进行分析，从而作出有利的决策，这些决策需要对大量的业务数据，包括历史业务数据进行分析，这种基于业务数据的决策分析，我们称之为OLAP。数据仓库的数据概念模型是数据的多维视图，多维的概念是用来描述被定义成多维的或按多维的访问信息的一个术语。大多数的商务模型实际上是用多维视图表示的，多维概念视图是OLAP应用实现的关键所在。本课题主要研究的就是如何在物业管理系统内建造适用于决策分析的数据仓库系统。本课题从实际出发，结合本人以前参与开发...

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