本书系统阐述了多维数据库系统的理论、技术与应用。第1章概述多维数据库的发展背景及核心概念。第2章剖析多维数据库的核心建模方法。第3章探讨多维数据库的操作和多维表达式的语法、功能及实现原理。第4章解析维度大纲及多维索引结构。第5章探讨多维数据库的安全机制，涵盖自主访问控制、强制访问控制及管理员职责。第6章展示多维数据库在企业管理及主要行业的应用实践，并分析国内外主流产品生态。第7章以国产系统GmmCube为案例，详述其架构、数据源管理、多维建模、与核心创新。第8章探讨智能多维数据库的发展趋势。
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“信息科学技术学术著作丛书”序
前言
第1章 多维数据库系统概述 1
1.1 数据与数据库系统基础 1
1.2 数据库管理技术的产生和发展 2
1.2.1 人工管理阶段 2
1.2.2 文件系统阶段 3
1.2.3 数据库系统阶段 3
1.3 联机分析处理 4
1.3.1 多表连接算法的性能代价与OLAP的兴起 4
1.3.2 ROLAP特点 5
1.3.3 MOLAP特点 6
1.3.4 ROLAP与MOLAP的比较 6
1.4 数据管理架构 7
1.4.1 数据仓库 8
1.4.2 数据集市 8
1.4.3 数据湖与数据海洋 9
1.5 多维数据库及其应用 10
1.5.1 多维数据库定义 10
1.5.2 多维数据库应用 10
1.6 人工智能赋能多维数据库 12
1.7 本章小结 12
第2章 基本概念与多维建模 14
2.1 多维数据库基础概念 14
2.1.1 立方体 14
2.1.2 维度与成员 15
2.1.3 事实 18
2.1.4 度量维度 18
2.1.5 缓慢变化的维度 19
2.1.6 迷你维度 20
2.1.7 垃圾维度 20
2.2 多维数据库建模 21
2.2.1 星型模式 21
2.2.2 雪花模式 23
2.2.3 事实表(视图)设计 23
2.2.4 多维数据库的建模与实现 25
2.3 本章小结 31
第3章 多维数据库计算与查询 33
3.1 多维数据库操作 33
3.1.1 切片和切块 33
3.1.2 过滤 34
3.1.3 旋转 34
3.1.4 上卷、下钻和扩展钻取 35
3.1.5 横向钻取 37
3.1.6 排序 38
3.1.7 计算顺序 38
3.2 多维表达式 40
3.2.1 基本查询语法 40
3.2.2 使用MDX查询数据 43
3.2.3 处理集合与表达式 46
3.2.4 MDX中的函数 48
3.2.5 处理层次结构 52
3.2.6 MDX的计算功能 54
3.2.7 时间序列分析 57
3.2.8 性能优化 59
3.3 MDX实现原理 61
3.3.1 使用BNF表示MDX语法 61
3.3.2 MDX的解析与执行原理 63
3.4 本章小结 64
第4章 数据存储与多维索引 66
4.1 存储维度大纲 66
4.1.1 维度树构建方案 66
4.1.2 维度成员属性 67
4.1.3 维度成员编码与维度树的线性化表示方法 70
4.1.4 可替代路径与共享维度成员 71
4.2 记录存储与多维索引概述 72
4.3 R树索引 73
4.3.1 R树实现多维索引 73
4.3.2 R树查询 75
4.3.3 R树节点插入 76
4.3.4 R树节点删除 78
4.4 降维索引 78
4.4.1 康托配对函数 79
4.4.2 Szudzik配对函数 80
4.4.3 指数配对函数 80
4.4.4 空间填充曲线 81
4.5 分层多维索引 83
4.6 B树与B+树索引 84
4.6.1 B+树查询 86
4.6.2 B+树节点插入 87
4.6.3 B+树节点删除 88
4.7 哈希索引 89
4.7.1 静态哈希 89
4.7.2 动态哈希 91
4.8 本章小结 94
第5章 多维数据库安全 95
5.1 自主访问控制 95
5.1.1 维度大纲访问控制 96
5.1.2 单元数据访问控制 97
5.2 强制访问控制 98
5.3 多维数据库管理员的作用 98
5.3.1 权限配置与访问控制实现 99
5.3.2 强制访问控制策略制定 99
5.3.3 安全审计与行为追踪 99
5.4 本章小结 100
第6章 多维数据库的应用和市场生态 101
6.1 多维数据库在企业管理系统中的应用 101
6.1.1 企业资源计划 101
6.1.2 企业绩效管理 102
6.1.3 物料摊派 103
6.1.4 仓库管理系统 104
6.1.5 供应链管理 105
6.1.6 高级计划和排程 106
6.1.7 产品生命周期管理 107
6.1.8 质量管理系统 108
6.1.9 客户关系管理 108
6.1.10 企业资产管理 109
6.2 多维数据库在各行业中的应用 110
6.2.1 制造行业 110
6.2.2 金融行业 111
6.2.3 教育行业 112
6.2.4 电网行业 113
6.2.5 医疗行业 113
6.3 多维数据库国际市场生态 114
6.4 多维数据库国内市场生态 118
6.5 本章小结 120
第7章 GmmCube 121
7.1 研发GmmCube的背景 121
7.2 GmmCube的架构 122
7.3 数据源管理 123
7.4 多维模型管理 125
7.4.1 基本元素定义 125
7.4.2 维度模型 126
7.4.3 多维数据库模型 140
7.5 多维数据库管理 141
7.5.1 维度大纲管理 142
7.5.2 数据管理 143
7.5.3 可视化分析 144
7.6 内存管理 147
7.7 I/O存储管理 149
7.8 查询计算引擎 150
7.8.1 查询语言MDX 150
7.8.2 执行计划 151
7.8.3 基本数值计算公式 152
7.8.4 多维数据库实例间的数据交互 152
7.9 GmmCube的创新 152
7.10 本章小结 154
第8章 智能多维数据库 156
8.1 自动化建模与维护 156
8.1.1 智能维度建模 156
8.1.2 动态模式调整 157
8.2 智能查询 157
8.2.1 自然语言查询 158
8.2.2 查询需求预测 158
8.3 检索性能优化与多模态检索 159
8.3.1 预聚合与智能索引 159
8.3.2 多模态检索 160
8.4 多维数据分析与预测 160
8.4.1 自动生成洞察 160
8.4.2 多维数据预测 161
8.4.3 场景模拟 162
8.5 异常检测与根本原因分析 162
8.5.1 实时异常监控 162
8.5.2 根本原因分析 163
8.6 本章小结 163
参考文献 165
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