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关于数据库方面论文范文例文,与即席查询相关毕业论文提纲
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摘 要：即席查询,数据库应用最普遍的一种查询,利用数据仓库技术,可以让用户随时可以面对数据库,获取所希望的数据.使用此功能的用户都必须对关系型数据库操作有一定的了解,同时对目前的底层数据库有比较深刻的认识.它是一种条件不固定,格式灵活的查询报表.
关 键 词：商业智能；数据仓库；即席查询
中图分类号：TP文献标识码：A文章编号：1672-3198（2008）12-0345-01
1商业智能的概念
商务智能是20世纪90年代末首先在国外企业界出现的一个术语,其代表为提高企业运营性能而采用的一系列方法、技术和软件.它把先进的信息技术应用到整个企业,不仅为企业提供信息获取能力,而且通过对信息的开发,将其转变为企业的竞争优势.互联网数据中心IDC（InterDataCenter）将商业智能BI（BusinessIntelligence）定义为多种软件工具的集合.其中包括终端用户查询和报告工具.该专门用来支持初级用户的原始数据访问,不包括适用于专业人士的成品报告生成工具.OLAP工具.提供多维数据管理环境,其典型的应用是对商业问题的建模与商业数据分析.OLAP也被称为多维分析.数据挖掘（DataMining）软件.使用诸如神经网络、规则归纳等技术,用来发现数据之间的关系,做出基于数据的推断.主管信息系统(EIS,ExecutiveInformationSystem).以及数据集市(DataMart)和数据仓库（DataWarehouse）产品.包括数据转换、管理和存取等方面的预配置软件,通常还包括一些业务模型,如财务分析模型.
2数据仓库的实现
数据仓库不同于企业现有的操作型数据库,他是一种面向分析型数据处理的技术.它是对多个异构的数据源的高度有效的集成,集成后然后再按照主题进行重组,并包含历史数据,一般情况下存放在数据仓库里的数据不再需要经过修改.我们的传统数据库技术是以单一的数据资源,即数据库为中心,进行从事务处理、批处理到决策分析等各种类型的数据处理工作.不同类型的数据有着不同的处理特点,以单一的数据组织方式进行组织的数据库并不能反映这种差异,特别是满足不了现代商业企业数据处理多样化的要求.随着数据库应用的广泛普及,人们对数据处理的这种多层次特点有了更清晰的认识.总结起来,当前的商业企业数据处理可以大致地划分为两大类：操作型处理和分析型处理.操作型处理,通常是对一个或一组记录的查询和修改,主要是为企业的特定应用服务的,人们关心的是响应时间、数据的安全性和完整性.分析型处理则用于商业企业管理人员的决策分析.两者之间的巨大差异使得操作型处理和分析型处理的分离成为必然.这种分离,划清了数据处理的分析型环境与操作型环境之间的界限,从而由原来的以单一数据库为中心的数据环境发展成为一种新环境：体系化环境.
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3数据仓库的体系架构
数据仓库系统包括四大部
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4即席查询
在数据仓库领域里,有一个概念叫Adhocqueries,英文定义为（Anon-standardinquiry.Anadhocqueryiscreatedtoobtaininformationastheneedarises.）中文一般翻译为“即席查询”.即席查询是指那些用户在使用系统时,根据自己当时的需求定义的查询.
那么即席查询和我们通常的查询有什么样的区别呢?单从sql语句上来说,他们之间的不同之处在于,通常查询在我们的系统设计与实施的时候,他的内容我们是已知的,我们可以在系统实施的时候通过多种技术来优化这些查询,例如建立索引,分区等,我们可以使得这些查询的效率非常的高,然而即席查询是用户在使用的时候临时产生的,系统根本无法预先优化这些查询,所以,对于此类的查询是评估我们数据仓库的一个非常重要的指标.
即席查询生成的方式很多,最常见的就是使用即席查询工具.一般的数据展现工具都会提供即席查询的功能.通常的方式是,将数据仓库中的维度表和事实表映射到语义层,用户可以通过语义层选择表,建立表间的关联,最终生成SQL语句.
OracleDiscoverer是一种直观的即席查询、报表、分析和Web发布工具,它使企业的各级业务用户均能从数据集市、数据仓库、在线事务处理系统中获得对信息的即时访问.OracleDiscoverer为用户提供商务智能的功能和洞察力.它使用户能集中精力解决业务问题,并提升对数据的洞察力和数据的使用价值.我们可以使用OracleDiscoverer直观易用的WorkbookWizard来创建、修改和优化即席查询.借助OracleDiscoverer这一直观的即席查询、报告以及分析工具,百度（http：//.省略）获得了出色的数据查询及报表展示的解决方案,OracleDiscoverer不仅为百度提供了满足境外资本市场的报表,其适用于关系与多维(OLAP)数据的分析更是为百度管理层及时准确地了解公司经营状况提供了强有力的工具．使决策者在做出商业判断时有了正确和科学的依据.
在一个数据仓库系统中,即席查询使用的越多,对数据仓库的要求就越高,对数据模型的对称性的要求也越高.对称性的数据模型对所有的查询都是相同的,这也是维度建模的一个优点.
5应用领域
5.1银行金融领域
在银行业,BI信息嵌入前台业务系统中,数据仓库与客服呼叫中心的数据交互整合.基于数据仓库的客户信息和大量的交易历史,加工、提炼出客户的衍生信息和行为趋势,如细分族群、渠道偏好、贡献度、违约概率,以及还款提醒、产品购买倾向、存款到期和理财投资建议等信息,将加工好的信息嵌入到呼叫中心系统中,一旦客户打到客服中心,客服坐席人员可以在解决客户的问题之后,立即根据BI提供的信息为客户提供个性化的服务和有针对性的交叉销售,实现前端客服系统的智能化.
即席查询（Ad-hocquery）是BI在业务一线应用的另一种重要模式.国外先进银行在数据仓库建立起来后,纷纷建立其业务智能单元（BusinessIntelligentUnit),简称BIU.BIU由精通业务、熟悉信息分析技术的分析人员组成,他们凭借丰富的行业知识和经验,利用各种分析工具直接访问数据仓库进行各种即席查询分析,及时深入地掌握业务发展动向.他们可以通过对以往的产品销售状况和客户的行为偏好的分析,设计新产品；针对新产品进行目标客户群的分析,估算目标客户数
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