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随着中央银行各个生产系统相继进行全国纵向集中，每天吐出海量交易数据，中央银行拥有大量数据;但是，由于数据横向分散在各个生产系统中，导致管理信息分散、决策知识缺失，中央银行信息贫乏;这一矛盾驱动着决策支持系统的出现。决策支持系统除了要具备OLAP（联机分析处理）能力外，还需要解决用户需求易变、数据量大等挑战性问题。然而市场上现有的OLAP产品在满足决策支持系统的能力方面存在缺陷。从而我们需要自行研发一个OLAP服务器，该种OLAP服务器应具备灵活弹性的元数据技术、提高用户查询响应的物化视图技术等关键技术特性。 由于元数据具有封装变化因素的灵活性，据此，本文提出了一种元数据驱动的OLAP计算方法及元数据驱动的ROLAP（关系型联机分析处理）服务器。该种OLAP服务器具有基于元数据的查询转换、基于元数据的视图选择、基于元数据的视图构建、查询并行执行等关键功能构件，为外部客户应用提供灵活快速的查询转换、视图选择、视图构建等OLAP计算服务。 论文贡献如下: (1)提出了一个基于元数据的查询转换算法，该方法基于查询模板参数等元数据、采用有向无环图驱动的算法框架来实现查询转换，从而把多变的多维分析需求自动转换为SQL查询，需求变化时只需配置元数据而不必修改程序。 (2)针对基于物化视图的查询优化技术，提出了一个基于元数据的视图选择优化算法、视图构建优化算法;视图选择优化算法首先基于查询序列对候选依赖图模型进行裁剪，以降低搜索空间，然后采用贪心思想，基于候选依赖图模型选择收益最大的一组视图来物化;视图构建优化算法基于视图依赖图模型选择成本最小的最优路径来分层构建视图;还给出了一种基于并行数据库的数据分布和并行运算策略进行查询并行执行的优化实现，以加速SQL查询。 (3)基于上述方法实现了元数据驱动的ROLAP服务器，实验表明，其能够有效提升系统查询响应性能及需求变化适应的灵活性。该元数据驱动的ROLAP服务器已经成功地在中央银行统计分析系统中得到了工程化应用，上述方法也也可以应用到其他决策支持系统，如中央银行人民币跨境支付管理系统等。