DWMS中元數據以及緩沖區(qū)的設計和實現.pdf

1、近年來，隨著ERP、電子商務的迅速發(fā)展，越來越多的企業(yè)開始重視數據倉庫的建設，以從大量數據中獲得有用的信息，為企業(yè)帶來經濟效益。相對于數據庫管理系統(tǒng)，數據倉庫系統(tǒng)具有面向主題、集成的、不可更新的特點，是一種支持對大量數據進行分析的決策性系統(tǒng)。在數據倉庫上進行數據分析時，常常要求進行ad-hoc查詢操作，這就會在短時間內讀取大量新數據。因此，與數據庫管理系統(tǒng)相比較，數據倉庫系統(tǒng)更偏重于讀操作的性能。列存儲是一種保證高效讀性能的新型存儲技術

2、。在列存儲中，數據以列的形式存儲在磁盤塊中，在查詢時，只需讀取與查詢相關的列數據，從而減少磁盤I/O，提高了讀操作的效率，所以列存儲已成為目前數據倉庫的主流存儲架構。
　　 元數據和緩沖區(qū)是數據倉庫的重要組成部分，元數據和緩沖區(qū)的設計和實現關系到數據倉庫的運行效率和穩(wěn)定性，元數據保存了數據字典中各項基本數據，是數據倉庫數據的數據，而緩沖區(qū)是為了減少磁盤I/O而產生的內存管理結構，因此元數據和緩沖區(qū)的設計好壞直接關系到數據倉庫的性

3、能。
　　 對于數據倉庫，其數據較少更新。但是對于元數據來說，系統(tǒng)需要頻繁的對其進行更新、刪除操作，由于列存儲的局限性，無法很好的支持數據更新.這也給系統(tǒng)實現帶來了很大的麻煩。本文作者的研究目標是如何設計出數據倉庫中元數據的邏輯結構以及存儲結構，并根據其存儲結構設計出與其相對應的緩沖區(qū)。
　　 本文的研究內容主要包括：
　　 1.根據數據倉庫的定義，分析了數據存儲底層管理和實現機制，并對其實現機制，設計出了適合數

4、據倉庫底層存儲的物理存儲結構；
　　 2.由于元數據具有廣泛性，因此本文只采用了一種元數據即--數據字典作為研究重點，并對數據字典進行了詳細的設計，以符合數據倉庫上層模塊的需求；
　　 3.針對數據倉庫列存儲更新效率上的缺點以及數據倉庫對數據字典的高效定值查找、更新的需求，本文設計出了適合數據倉庫數據字典的存儲結構--Hash B+樹索引存儲結構，該索引結構可很好地滿足了數據倉庫的定值查找和數據更新；
　　 4.