多维数据库的动态可视化设计文献综述

文献综述（或调研报告）：

本课题是主要基于java语言开发的一个采集、分析消费者CMF感知数据的平台。设计师可以通过该平台收集用户感知数据，分析数据，从而提取可用的消费者CMF感知信息，以减少经验判断和消费者感知之间的认知摩擦鸿沟。在理论模型的指导下，研究为设计人员提供可用的消费者CMF感知的设计决策辅助工具。本综述对国内外数据库系统、多维数据库研究、OLAP研究、数据库连接工具以及数据可视化工具的研究现状进行综合分析与归纳整理，并论述了本课题所选用开发工具的必要性。

3.1 数据库系统研究现状

（1）数据库系统概述

数据库系统主要由数据库、硬件、软件三个部分组成。其中数据库指存储在计算机（或服务器）上具有一定结构数据集合；硬件指满足整个数据库系统运行的计算机物理设备配置；软件则包括操作系统、数据库管理系统及应用系统，数据库管理系统和应用系统主要指数据库系统的后台和前台系统，后台系统主要作用为增添、删除、修改等数据库数据的管理内容，而前台系统主要作用为通过一定的程序读取相应符合要求的数据内容^[1] 。整个数据库系统在三个部分的协同工作下，才能发挥其在数据处理方面的作用和优势。

（2）多维数据库研究现状

在应用研究领域，多维数据是最常见的。因多维数据具有三个以上的属性维度，但人类最多只能想象到三维空间，所以就出现了多维可视化工具，可以将多维数据通过维度压缩等方法转换为三维以下的数据，并展示在二维平面中^[2]。多维数据可视化工具可以展现出多个数据维度之间的相互关系，常用的工具有：散点图、平行坐标图、箱式图、雷达图、柱形图、饼图、折线图等。而逻辑模型指导着系统的实施，直接反映着部门的需求，是系统运行的重要一步。当前阶段最常用的模型包括星型模型、雪花模型和第三范式^[3]。第三范式是具有规范性、基础性的逻辑模型，考虑到数据库引擎和系统的响应速度，实际应用时要做不规范处理，所以常常采用星型模型和雪花型模型。星型模型是指类似星星一样的结构，中心是一个事实表，周围是一组附属表。雪花型模型是非规范性，一个中心事实表周围连接一个或多个维表，也有其他维表不直接连在中心事实表上，而是通过连接别的维表连接到中心事实表上。它的特点是通过减少了数据存储量，改善查询性能^[4]。

对于维度而言，常规维分为共享维和私有维两种，两个或两个以上的立方一起拥有的维是共享维，仅有一个立方使用的维是私有维^[5]。共享维的优点是节省处理时间，查询反映速度快，内存利用率高。层次是含有父子关系的，维的层次变多，粒度层次会越丰富，其中的子成员数量也会越多。类是按维成员的某一共同特质分类，成员之间存在某一相同属性。在科技信息系统的分析数据过程中，既有按维的层次递进分析，也有按类属性进行分析。按维的层次分析又有两种分析方法，一种是聚合分析，即从维的低到高层次综合分析；另一种是钻取分析，即从维的高到低层次数据分析^[6]。