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1、MicrocomputerApplicationsVol.18,No.3,2002开发应用微型电脑应用2002年第18卷第3期OLAP技术在股票行情分析中的研究与应用张国利a吴建华a万庆萱a摘要本文通过构建针对股票行情分析这一主题的数供多维访问界面以满足决策人员的需求。它应具有E.F.Codd[4]据集市,详细介绍了如何利用OracleExpress工具组开发O2所提出12条准则。在OLAP的实施过程中,关键技术是如LAP应用,并着重研究了OLAP多维数据模型的设计和建何组织来自多个不同数据源或数据仓库中的数据,满足前端
2、立。最后在文章结尾对征券公司构建企业级数据仓库提出了多维数据分析的需要,即如何在OLAP服务器中构建数据模一些设想。型。目前常用的OLAP技术主要有三种:一是MOLAP(基于关键词数据集市联机分析处理多维数据模型多维数据库的OLAP),它是建立专有的多维数据库来存储OLAP所分析的数据,数据以多维方式存储;二是ROLAP(基一、引言于关系型数据库的OLAP),它是利用现有的关系数据库技术通过建立中间表来模拟多维数据;三是HOLAP(混合型O2上海证券交易所每日的交易笔数均在百分条以上,对于LAP),它是将MOLAP和RO
3、LAP的功能结合在一起,即大这些海量数据,如何使其转化为支持决策发析的有用信息,是多数细节数据存放在关系型数据库中,综合数据存放在多维数据库中。当前证券公司所面临重要课题。数据仓库和联机分析处理技上述三种OLAP技术各有所长。就本系统而言,用户对术的出现为这种决策支持提供了有力的支持。本文通过构建数据的使用不是整个证券行业中所有数据,而是针对行情分针对股票行情分析这一主题的数据集市,对证券公司建立企析这一主题的相关数据,其涉及到的数据表是有限的,如果采业级的数据仓库做一些探索性的尝试,同时针对具体问题研用关系型数据库实现
4、多维分析需建立许多基于维的中间表,究了如何将OLAP技术应用到证券行业中去,并特别构建了不仅会造成大量的冗余数据,也会使系统维护和再开发的工扩充维度定义的多维数据模型,以满足有关决策支持的需要。作量增大。而针对特定的主题建立OLAP数据模型,采用多维数据库的方法,不但可以用很少的存储空间清楚的表达多二、数据仓库技术维概念,还可以对用户的多维分析进行快速响应。11数据集市三、系统设计与实现数据仓库是W.H.Inmon在1990年出版的《BuildingtheDataWarehouse》一书中首先提出来的,它将数据仓库定义1
5、1系统框架图为:数据仓库是支持决策过程的、面向主题的、集成的、不可更系统(如图1所示)主要分以下三层:第一层是数据集市新的、随时间变化的数据集合。由于开发建立一个企业级的数层,提供一个适合OLAP分析的全面而详细的数据源。数据据仓库需要从所有用户的角度来考虑各种主题,要花费大量集市中包含了股市行情中的当前和历史详尽的行情数据,其的时间、人力和物力。在这种情况下,数据集市的概念应运而主要数据来源于存储在Oracle数据库中的实时行情信息、历生,它被称作为“数据仓库的一种最佳实践”,它是针对用户关史行情信息及上市公司信息,它
6、不是对这些数据的简单再存心的某一特定主题来进行分析的数据集合,仍具有数据仓库储,而是将这些数据根据主题和分析需求进行重新统一定义中数据的特点,只不过数据集市中的数据是专为某一特定主和组织,并建立元数据对数据集市进行管理和维护。第二层是题所设定的,而且不同的数据集市可以分布在不同的物理平OLAP服务器层,它是专为支持和运行多维数据结构而设计台上,这种灵活性使得数据集市可以独立实施,因此它就避免的功能丰富、多用户的数据管理系统。Oracle提供了Express了数据仓库实施周期长、见效慢、费用昂贵等不足之处。Server工具
7、用来建立多维数据模型,并进行管理和维护,这一21OLAP技术层是OLAP应用的核心部分。第三层是OLAP工具层,为用建立数据集市的目的是为联机分析处理(OLAP)系统提户从多个角度对数据进行多维分析,从而支持决策分析,Ora2供经过处理的数据。OLAP系统主要是在已有的历史数据基cleExpress工具组为其提供了丰富的工具(如Express础上对数据进行多维化及预综合处理,同时在前端软件上提a张国利东华大学信息学院硕士研究生上海200051a吴建华上海计算机软件技术开发中心技术总监上海200235a万庆萱东华大学信息学
8、院研究员上海200051·32·MicrocomputerApplicationsVol.18,No.3,2002开发应用微型电脑应用2002年第18卷第3期Objects,ExpressAnalyzer等)进行开发应用。板块,股票代码},地域板块维={all,地域板块,省市板块,股21行情数据的处理票代码},这样的
