超市决策支持系统的数据仓库的设计与实现.pdf

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1、超市决策支持系统的数据仓库的设计与实现徐忠健袁捷陆菊康陈毛狗（上海大学计算机系，上海!""";!）摘要近年来，数据仓库理论和技术迅速发展，但国内，至少在商业销售行业，运用数据仓库理论和方法真正意义上建造面向决策支持系统（’((）的数据仓库尚不多见。论文以某大型超市销售决策支持系统为背景，介绍了独立开发的面向超市销售决策支持系统的数据仓库的设计与实现方法，详述了数据仓库构建的几个关键技术。关键词数据仓库决策支持系统联机分析处理实视图超市文章编号%""!<&##%<（!""#）%&<"!!=<".文献标识

2、码+中图分类号-,#%%!"#$%&’&()*+,"*"&-’-$.&./!’-’0’1"2.3#"./43+"1*’15"-!"6$#$.&43++.1-47#-"*8392.&%:$’&;3’&<$"=3<35’&%>2"&?’.%.3（’3>142?3@2ABCA?>D234(E53@E31@8F@G5@3345@G，(H1@GH15I@5934J52K，(H1@GH15!""";!）@A#-1’6-：-H5J>1>345@24A8DE3J2H383J5G@1@8?32HA8AB5?>63?3@

3、2125A@AB8121:143HADJ3BA4JD>34?14L32’(($-H3>59A21623EH@5MD35@5?>63?3@25@GJD>34?14L328121:143HADJ35J16JA83JE45N38$+@3O1?>635JG593@$B"7C.1(#：’121P143HADJ3，’((，)*+,，012345165738953:，(D>34?14L32%引言趋势分析又需要月、周汇总数据。传统数据库不具备这种综合在超市计算机系统的使用过程中，积累了海量的经营销售能力，难以满足上述

4、分析的数据需求。数据，随着市场竞争的日趋激烈，各大型超市纷纷规划利用新（/）不能满足决策分析对历史数据的需求。事务数据库中技术将各门店的原始销售数据转化为商业决策信息，从而获取一般也只保存短期数据。没有历史数据的支持，无法进行长期竞争的优势。趋势分析。我国现有大型超市的辅助决策支持系统通常直接从面向为了解决上述问题，中期的’((采用在原事务数据库基业务处理的事务数据库中获取数据，这是初期’((使用数据础上增加’((专用数据库的方法。该专用数据库由从内部数的方法。随着数据库数据量的逐渐增加以及超市经营管

5、理数据据源和外部数据源抽取形成的综合数据组成。这种方法虽然满处理的日趋多样化，这种获取数据的方法越来越不能满足决策足了快速查询和显示的要求，在一定程度上提高了系统的性支持的需要，主要体现在以下几个方面。能，但它未从根本上解决上述问题，一方面是因为上述’((专（%）面向事务的处理环境不能满足联机分析处理（)*+,）用数据库中的数据组织不是面向主题、面向分析进行的，导致对数据的需求。)*+,需要大量集成的、综合的数据，而在联机了)*+,分析查询操作复杂。另一方面，由于缺乏足够的历史事务处理（)*-,）数据

6、环境中，这些数据要经过一定的加工和数据，’((专用数据库对长期趋势分析支持不足。一定的查询途径才能获得，速度慢，实用性差。（!）)*-,应用与)*+,应用冲突。两种不同类型的应用同!数据仓库解决方案处于操作性数据环境中，使得事务数据库一方面担负着超市各数据仓库技术的出现和发展，为解决上述问题提供了强有数据终端并发的联机操作，一方面还要担负)*+,查询，系统力的解决方案。数据仓库是面向主题的、集成的、稳定的、不同负载沉重，总体效率低。时间的数据集合，用以支持经营管理中的决策制定过程。运用（#）数据集成困

7、难。超市各职能部门设计数据库时，往往只数据仓库技术，从历史的角度，把各门店与决策分析相关的原考虑到本部门业务的需要，较少考虑决策分析的数据需求，导始数据，经过提取、过滤、转换、集成，以实视图（012345165738致了这些数据难以成为一个统一的整体，给访问和集成这些数953:）方式存储在数据仓库中，供决策分析使用，从而避免了每据带来了困难。次决策分析都要访问数据，集成所需数据，以空间换取时间，大（.）难以适应用户对不同类型数据的需求。不同的用户、不大提高了分析查询的速度。需要说明的是，数据仓库并不是

8、对同的分析对数据综合程度有不同的需求，例如：采购人员关心原有事务数据库的取代，它是在原有事务数据库的基础上建立商品销售细节数据，部门经理需要部门综合数据，总经理则需起来的，它面向分析，为决策者提供集成的、综合的决策信息。要全公司的综合数据。长期趋势分析需要年度汇总，而中短期而事务数据库是面向事务处理的，主要负责完成日常超市经营基金项目：上海市教委科技发展基金资助项目（编号：!"/".#）作者简介：徐忠健（%Q;.<），男，硕士研究生，主要研究方向：数据仓