数据库管理系统在图书馆管理工作中的成功应用,使得图书馆的图书管理工作变的简单、高效并且井井有条,在一定程度上满足了管理员和读者的使用要求。随着高校招生规模的日益扩大,图书馆的藏书数量的也在逐渐地增加,图书馆中保存了大量的图书数据。但是,这些图书数据只是简单地存储在数据库中,并没有充分利用这些图书数据来挖掘出有用的决策信息,以便帮助图书馆管理员更加合理有效的管理图书。由此可见,数据库管理系统在为管理员提供决策支持方面已显得无能为力。为了满足广大师生对图书馆的使用需求,使得图书馆的管理工作符合实际需要,基于数据仓库决策支持系统的建立能够充分利用馆藏图书数据,在数据挖掘技术的支持下把图书数据转换为有效的决策信息,从而为图书馆管理员制定决策提供重要依据。本文在介绍和研究数据仓库、联机分析处理和数据挖掘理论与相关技术的基础上,分析了将数据仓库技术、联机分析处理技术和数据挖掘技术应用于高校图书馆决策支持系统中的可行性。设计出高校图书馆数据仓库,并实现了高校图书馆数据的抽取、转换和装载到数据仓库中;建立图书多维数据集和读者多维数据集,实现了对图书和读者多维数据集的访问、分析和展示;应用K-means算法分别实现了对图书和读者的聚类分析以及应用Apriori算法完成图书借阅关联规则的发现,从而得出重要的决策信息,促进了图书馆管理工作的升级。