矿山企业数据仓库建设初探.pdf

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1、第6期矿山测量NO．62011年12月MINESURVEYINGDec．2Olldoi：10．3969／j．issn．1001—358X·2011．06．008矿山企业数据仓库建设初探赵占国，杨荣利，刘馨蕊，张海峰(1．中国黄金集团内蒙古矿业有限公司，内蒙古满洲里021400；2．鞍山市国土资源勘测设计院，辽宁鞍山114002；3．东北大学资源与土木工程学院，辽宁沈阳l10004)摘要：针对目前矿山企业数据的特点，文中对构建矿山企业数据仓库的信息流程和系统架构进行了分析。从矿山企业的生产管理数据入手，设计了矿山数据仓库的框架结构，使其既满足空间数据仓库的特点又满足各种分

2、析和高层决策的需要。关键词：矿山企业；数据仓库；信息流程；框架中图分类号：P208文献标识码：B文章编号：1001—358X(2011)06—0028—02随着矿山生产管理的深入，矿山企业的地质、测包含的数据有不同层次的细节。(10)数据仓库环境量、管理等相关历史数据在迅速增加，同时各个矿山的特色是涉及很大数据集的只读事务，操作型环境的实际情况又不同：较大规模的矿山管理相对完善，的特色是对很少数据集的频繁更新。(11)数据仓库一般均有自己的矿山信息系统软件，矿山和矿山之的元数据是它的关键部分。元数据标识和定义了所间的软件和数据管理系统又不相同；较小规模的矿有的数据元素。

3、(12)数据仓库包含了一种对资源使山还停留在纸本式管理的落后阶段。因此，设计建用情况的记录机制，它加强了终端用户使用数据的设矿山企业数据仓库是实现矿山优质管理的重要途优化。这12条原则从数据仓库与操作型数据库系径和必要手段。统的分离，到数据仓库的功能、组成，再到数据仓库的管理、数据处理等，充分体现了数据仓库建设过程1数据仓库的生命周期。数据仓库之父WilliamH．Inmon在其1991年出1．2数据库设计基本模型版的《BuildingtheDataWarehouse)(构建数据仓库)数据仓库中数据库设计的基本模型有关系模一书中将数据仓库(DataWarehouse)定

4、义为：数据仓型、多维模型和雪花模型三种。无论何种数据模型库是一个面向主题的(SubjectOriented)、集成的(In．都是以事实为中心，它们的区别只是外围维度表的tegrated)、相对稳定的(Non—Volatile)、反映历史变相互之间的关系不同而已。化(TimeVariant)的数据集合，用于支持管理决策关系模型通过使用关键字和外键在不同行的数(DecisionMakingSupport)。据间建立关联。多维模型有一个中心事实数据表，1．1数据仓库构建的原则它与许多维度表相关联。雪花模型使用一个类似的1994年，WilliamH．Inmon和ChuckKel

5、ley给出结构，不同的是一个维度表能够引用或从属于其他了数据仓库建设的12条原则：(1)数据仓库和操作维度表。型环境要分离。(2)数据仓库的数据是集成的。2矿山数据仓库系统建设(3)数据仓库包含相当长时间范围内的历史数据。(4)数据仓库的数据是某个时间点的快照。(5)数2．1矿山企业数据的特点据仓库的数据是面向主题的。(6)数据仓库的数据矿山企业数据总体分为三类：(1)原始的地测采是只读的。需要定期从操作型数据中更新，但不允许数据。这部分数据是矿山生产和管理的核心数据，联机更新。(7)数据仓库开发的生命周期与传统系也是空间数据，无论是对开采计划的制定、储量的计统开发的生

6、命周期不同。(8)数据仓库的开发是数算和三维可视化的研究都起着重要的支撑作用；(2)据驱动的，传统的方法是处理驱动的。(9)数据仓库矿山企业日常管理数据。这部分数据主要是矿LLL的28第6期赵占国等：矿山企业数据仓库建设初探2011年12月13常管理数据，此外还包括通风、安全和排水等数GIS数／几何／／属性／／拓扑／／多媒体／／文本／／其它／据；(3)矿业标准和国家规定等规范标准数据。撬i}i塑茎}i

7、i{i

8、i．

9、源矿山企业数据区别于其他数据的特点：(1)数据种类繁多，如上面所提到的数据大概分数冈为三个方面，涵盖了生产、销售、管理和法规等；·据处l}据抽lf(2)数据

10、采集历时长，矿山的地测采数据，随着理L塾J矿山的勘探和开采的进行也日益增加，与此同时其他方面的数据也随着矿山的生产产生；数据(3)数据的存储分散，近些年来，随着地理信息仓库的发展，各式各样的矿山数据库也陆续建立起来，大数多数数据库是将生产和管理等数据分开管理的，这据仓样就造成了矿山数据存储的分散；库管(4)不同的矿山数据管理方法不同，纸本的数理据，图和电子表格，交错存储着矿山的数据，每个矿数山企业都有自己存储数据的习惯，同样的excle电子据分表格也会因为格式的不同而无法统一。析2．2构建矿山企业数据仓库意义正是因为这些矿山企业数据的特点