数据仓库技术是数据库技术的一个研究方向,能够有效的管理传统数据库产生的历史数据,并向各种决策支持应用如联机分析处理、数据挖掘等提供有力数据支持,适应了企业用户对数据深层次处理的需求.数据仓库及其相关技术十年来成为研究和应用的热点,该文主要研究数据仓库中多维数据存储实现和索引技术.全文共分六章,各章的主要内容如下:第一章介绍数据仓库的概念、主要特征及研究现状等,确定该文的研究范围和基本框架.第二章针对数据模型的一些基本概念如维、数据立方体、视图等进行了简单介绍,对数据仓库中的数据集成、MOLAP进行了讨论,对基于WEB 的OLAP设计和开发进行了初步探讨.第三章对OLAP中常用的三种索引技术—B-树索引、R-树索引和位图索引进行了分析和比较,并着重介绍了几种改进的位图索引技术及其在数据仓库中的主要应用.第四章着重讨论多维数据的存储设计,首先介绍了多维数组的分块方法,接着详细阐述了块的存储实现方法—直接多维数组存储和压缩的多维数组存储.第五章简述了ROLAP和MOLAP中多维数据的存取路径,介绍了物理块的组织结构,并考察多维数据上各操作的实现方法,着重阐述了聚集结点上的选择、插入(替换)、删除、整理四种操作的实现步骤.第六章结束语对全文进行了总结,并提出了在现有工作的基础上,我们下一步将要做的工作.