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数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、非易失性数据的集合，用于支持管理层的决策过程。数据仓库存储了大量的历史数据，对这些数据要进行宏观和微观分析，就需要对历史数据进行各种查询。查询分析的效率问题一直是数据查询的瓶颈，因为查询分析具有数据量大、计算复杂、查询耗时三个特点。因此，对查询分析中查询效率进行优化就成为当前MIS系统开发中急需解决的问题。
本文从数据仓库数据模型体系结构研究为出发点，研究了SQLServer数据仓库的设计和使用，阐述了OLAP的研究现状和数据特性，并结合实际具体项目，对数据查询提出了最有效的五种优化方式。本文的研究工作涉及到以下几个方面：
1.利用存储过程和物化视图预处理策略机制对查询分析效率进行优化。充分利用存储过程编译一次到处运行的特性，加快了数据检索的执行速度。通过物化视图可以共享SQL执行后的结果，这样相同的SQL语句只需执行计算一次，再次执行时无需重新计算，可以直接得到结果。
2.在Oracle数据库集群应用上，通过数据库自动内存管理机制和特定参数设置，在一定程度上提高了数据查询效率，使数据库在高负载的情况下也能做出快速响应。
3.充分利用数据钻取提高查询分析的灵活性。根据项目实际需要进行向上钻取、横向钻取和向下钻取。数据钻取不需要在Web页面上输入多个查询条件，只需传递一个或几个参数，就能检索到需要的数据，避免输入多条件多组合的复杂查询，这也是对查询优化的一种间接处理。
4.对实时性要求不高的数据利用数据库快照技术。数据库快照技术从一定程度上减轻服务器的访问压力，为提高查询响应速度提供了保障。
在贵州地税Web信息系统项目开发中，通过上面五种优化措施，贵州地税综合应用平台查询分析模块中的查询效率问题得到很好的解决，各种条件组合查询的响应延迟得到很大的改善，为该项目的中后期建设提供了很好的理论依据和实践参考。