【摘 要】
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本文首先对SGDMDWS进行分析,探讨其存在多个数据仓库和数据仓库之间互为数据源的情况,然后分析传统的数据仓库更新方式不能有效地支持对SGDMDWS中数据仓库的更新.基于上述目
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本文首先对SGDMDWS进行分析,探讨其存在多个数据仓库和数据仓库之间互为数据源的情况,然后分析传统的数据仓库更新方式不能有效地支持对SGDMDWS中数据仓库的更新.基于上述目的本文结合劳动部门关于医疗保险的实际情况和SGDMDWS中多数据仓库的特点提出了一种新的更新模型MDWUM和更新算法MDWUA.这种应用于多数据仓库更新的模型和算法针对SGDMDWS群决策支持的特点有效地解决了在多数据仓库的情况下按传统更新方式出现的信息传递量大和数据源负担过重的问题,并能在较好地解决网络不稳定造成的信息传递无序和丢失的问题.对数据仓库中数据的更新是构建数据仓库的一个重要步骤,直接决定了数据仓库中数据的质量,从而影响了决策的准确性与及时性.众所周知,数据仓库中数据量大,数据源复杂,数据更新的复杂程度高.因此本文在提出更新模型MDWUM和更新算法MDWUA的同时,对数据仓库更新中的重要环节—并发更新的检测进行了深入分析,并通过定理指出MDWUA如何检测并发更新并消除可能的异常.文中还通过MDWUM模型和传统模型的实验数据对比,证明了MDWUM模型比传统模型更适合应用于对多数据仓库系统的更新.
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