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1、第24卷第5期河北工业科技Vol.24,No.52007年9月HebeiJournalofIndustrialScienceandTechnologySept.2007文章编号:100821534(2007)0520298204数据仓库技术在作物栽培上的应用杨琰丽,刘亚涛(河北科技大学信息科学与工程学院,河北石家庄050018)摘要:为充分利用作物生长及气候、土壤、田间管理、病虫草害等相关数据,发现作物生长、繁育过程中的规律和特点,进一步指导农业科研和生产,阐述了作物栽培数据仓库的实现,包括数据抽取、转换和装载,数据模型建立工具,手工输入数据、元数据管理,数据追加,联
2、机分析处理及结果输出等,并使用作物栽培数据仓库建立了大豆栽培数据仓库系统,有力地推动了大豆育种、种植等科研和生产活动,是数据仓库技术应用于农作物栽培的有益探索。关键词:数据仓库;抽取、转换和装载;多维数据模型;元数据;数据追加;联机分析处理;大豆中图分类号:TP311.131文献标识码:AApplicationofdatawarehousetechnologyincropplantingYANGYan2li,LIUYa2tao(CollegeofInformationScienceandEngineering,HebeiUniversityofScienceandTe
3、chnology,ShijiazhuangHebei050018,China)Abstract:Inordertomakefulluseofthedataaboutcropgrowing,climate,soil,andfieldwork,etc,discovertherulesandcharacteristicsincropgrowingandbreeding,andguideagriculturalproducingandscientificresearch,thispaperdiscusseshowtoimplementthecropplantingdatawa
4、rehouse.Thetoolstorealizedateextraction,transformationandloadarepresented.Da2tamodeling,managementofthemetadata,dataincrementaddition,onlineanalyticalprocessingandresultoutputtingarealsointroduced.Bybuildingthesoyplantingdatawarehousethroughtheuseofthecropplantingdatawarehouse,thesoybre
5、edingandplantingresearchweregreatlypromoted.Thispaperisahelpfulexplorationoftheapplicationofdatawarehousetechnolo2gyincropplanting.Keywords:datawarehouse;extraction,transformationandload;dimensionaldatamodel;metadata;dataincrementaddition;onlineanalyticalprocessing;soy农业是一个庞大而复杂的系统,其数据海
6、量、多作物生长及气候、土壤、田间管理、病虫草害等相关维、动态、不完整、不确定等特征决定数据仓库技术数据,发现作物生长、繁育过程中的规律和特点,以在农业中必将得到越来越广泛的应用。目前,数据进一步指导农业科研和生产活动,论述了作物栽培仓库技术在农业中主要用于直接或间接辅助农业生数据仓库的实现方法,并以大豆为例实现了大豆栽[1]产宏观决策(如农业结构优化决策支持系统、农业培数据仓库。[2][3]生产宏观决策支持系统、农业环境信息系统、农[4]业专家系统等)和服务农户(如提供市场供求信1作物栽培数据仓库系统[4]息、风险保障等)。为帮助农业科研人员有效利用1.1系统的设计与
7、实现收稿日期:2006211227;修回日期:20072052301)实现数据仓库数据模型建立工具数据仓库责任编辑:陈书欣的逻辑数据模型是多维数据模型,常见的有星型模作者简介:杨琰丽(19782),女,河北石家庄人,硕士,主要从事数型(starmodel)、雪花模型(snowflakemodel)、多主据仓库技术应用方面的研究。[5]表结构等。本系统提供的数据仓库建模工具可实第5期杨琰丽等数据仓库技术在作物栽培上的应用299现星型模型、雪花模型、多主表结构的多种多维数据及表的创建时间等表属性及数据映射方面的信息;模型,用户在建立数据仓库时可根据具体情
