OLAP技术在煤炭生产调度系统中的应用

2009年10月枣庄学院学报Oet. 2009。第26卷第5期JOURNAL OF ZAOZHUANC UNIVERSTTYVol. 26 NO.5OLAP技术在煤炭生产调度系统中的应用傅萌,赵莉(西安工业大学计算机科学与技术学院,陕西西安710032)[摘要]生产 调度系统在煤炭企业的生产过程中发挥着重要的作用,通过引入数据仓库和OLAP技术,对生产调度系统一次部署即可以实现数据的定时更新生成各类报表、数据的交互操作等功能.最大程度的方便了企业管理人员了解当前生产情况,也为下步决策提供了依据.[关键词]生产调度系统;数据仓库;OLAP[中團分类号]TP311.13[文献标识码]A[文章t编号]1004 -7077(2009)05 -0110 -040引言煤炭企业的生产调度系统使各级的安全、生产、指挥决策部门有机的结合起来,提高了整个企业生产的综合调度能力.随时企业生产规模的不断扩大,生产调度系统原有的数据库系统很难满足跨区城、多种经营生产模式的需要,成为了束缚企业发展的瓶颈.通过引人数据仓库和OLAP技术对原调度系统的数据系统进行重新部署,从而更好的满足企业的需求.1数据仓库和 0LAP技术相关知识首先介绍--下所用到的数据仓库和OLAP技术的相关知识,从不同的角度认识数据存储的各项任务,认识到OLAP灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点.1.1数据仓库数据库系统作为数据管理手段,主要用于事务处理,保存了大量的日常业务数据,传统的决策支持系统( Decision Support Systems ,简称DSS) - -般都是直接建立在这种事务处理环境上的.尽管数据库在事务处理的应用获得了巨大的成功,但它对分析处理的支持一直不能令人满意.数据库是面向事务的设计,而数据仓库是面向主题设计的.数据仓库是在数据库已经大量存在的情况下,为了进--步挖掘数据资源、为了决策需要而产生的,它决不是所谓的“大型数据库".数据仓库之父w.H.Inmon提出了数据仓库的概念:数据仓库是面向主题的、集成的、与时间相关且不可修改的数据集合.指出了数据仓库与传统数据库的区别:“面向主题的”:传统数据库主要是为应用程序进行数据处理,未必按照同一主题存储数据;数据仓库侧重于数据分析工作,是按照主题存储的.“集成的”:数据库系统记录的是每一项业务处理,这些数据不适合用于分析处理;数据仓库中的数据是可能来源于多个不同的操作环境和历史数据源,是经过统--和综合的.[收稿日期]2009 -07 -27中国煤化工[作者简介]傅萌(1982 -),男(汉) ,山东滕州市人,陕西省韩城市计算机科学与工程学院计算机系统结构专业2007级在读硕士研究生,主MYHCNMHG傅萌,赵莉OLAP 技术在煤炭生产调度系统中的应用“与时间相关”:数据库保存信息的时候,并不强调-定有时间信息.数据仓库则不同,出于决策的需要,数据仓库中的数据都要标明时间属性.决策中,时间属性很重要.“不可修改”:数据仓库中的数据并不是最新的,而是来源于其它数据源.数据仓库反映的是历史信息,并不是很多数据库处理的那种日常事务数据.1.2 OLAP 技术数据处理大致可以分成两大类:联机事务处理OLTP( On - Line Transaction Process-ing)、联机分析处理OLAP(On - Line Analytical Processing) . OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,是基本的、日常的事务处理,例如银行交易.OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果.OLAP是共享多维信息的、针对特定问题的联机数据访问和分析的软件技术.它专门设计用于支持复杂的分析操作,侧重对高层管理人员的决策支持,可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大量数据的复杂查询处理,并且以--种直观而且易懂的形式将查询结果提供给决策人员,以便他们准确掌握企业(公司)的经营状况,了解对象的需求,制定正确的方案.OLAP的基本多维分析操作有钻取(Drill-up和Drill-down)、切片(Slice)和切块( Dice)、以及旋转( Pivot)等:钻取是改变维的层次,变换分析的粒度.它包括向下钻取(Drill-down)和向上钻取(Drill-up)/上卷(Roll-up).Drill-up是在某--维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据,或者减少维数;而Drill-down则相反,它从汇总数据深人到细节数据进行观察或增加新维.切片和切块一是在一部分维.上选定值后,关心度量数据在剩余维.上的分布.如果剩余的维只有两个,则是切片;如果有三个或以上,则是切块.旋转是变换维的方向,即在表格中重新安排维的放置(例如行列互换).OLAP的核心是数据立方体技术.数据立方体是- - 类多维矩阵,让用户从多个角度探索和分析数据集,通常是--次同时考虑三个因素(维度).但是数据立方体不局限于三个维度,大多数OLAP系统能用很多个维度构建数据立方体.数据立方体之所以有价值,是因为我们能在一个或多个维度上给立方体做索引,提高查询效率.2数据系统的实现煤炭生产调度系统作为企业内部桥梁,它的数据库系统承担了安全、生产和决策部门的各项数据.构建新的数据系统,提供快速、准确、灵活的报表信息的任务,更好的满足企业需求.原数据系统中的表单,是各个部门根据实际生产、安全、调度情况进行编制填写,在规范性和一-致性上都有很大的问题,给阶段性的报表工作带来了-定难度.同时,事务性的数据录人,不能为数据分析提供便利.首先,根据用户需求来构建数据仓库.数据仓库是OLAP应用的基础,需要考虑数据仓库的粒度;确定度量值、事实表以及维度,包括确定维度的层次机构;创建初始的多维模型.通过分析,确定了三个主题:采煤工作面汇报表、采煤工作面持续表以及采煤工作面日报表;涉及的维度有:日期、施工单位、采煤方式、岩性、所属井口、工作面和巷道.我们通过采煤工作面汇总表详细阐述数据仓库的建立,确立事实表和相应的维表(图1):接下来,我们将用到数据的抽取、转换和加载,即ETL( Extraction Transformation Load-ing),是数据仓库中的非常重要的一环.eTL负责将'数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清中国煤化工创数据仓库，成为联机分析处理数据挖掘的基础.根据分析,通:MHCNMHG,生成维表,,111●枣庄学院学报2009年第5期然后构建事实表.工作面维时间维开始时间ID LInt工作面编号yarhr(30)采煤工作面统计事实表varchar(30)varchar (30)1nr时CIDint单位维单仪D。4n采煤方式雄计划日产量float采煤方式IDInt e采煤方式yarchar(30)困1采煤工作面汇 总情况主题通过编写脚本和创建模型,分别完成维表和事实表的构造(如图2所示):从采摆工作雷汇总薄表获得数据司工作置继表获得数馆同排序工作面字段接序工作圈字段2工作面字段比对4自位维获得数华社名和区队名进行比对↑8采煤方式堆获得蚊据排序采煤方式宇段采煤方式比对排序采煤方式宇段2一排序日期宇段撺序日期字段2时间维获得蚊据比对日期选择输出宇段并改名采煤工作面汇总事实表输出困2采煤工作面汇总事实表通过以上操作,构造的数据仓库中包括了分析所需的事实表和维表,我们就可以进步构造OLAP分析的数据模型,并对维度和度量值进行定义和编辑,确保更好的数据展示.首先根据相应的主题,选取相应的的维表和事实表,建立数据源视图.对维度进行编辑,建立层级结构和级别;对度量值和关键性指数进行定义,需要计算的要编写相应的公式函数.=。20品日期磨次回:012-月。日新证号中国煤化工图3增加日 期维层.YHCNMHG傅萌,赵莉OLAP 技术在煤炭生产调度系统中的应用通过设定相应的聚合模式,确保查询效率和存储空间的优化组合,在浏览器中可以完成数据的查询工作，可以实现OLAP分析的基本操作.采溪方式回来年◆)月GCLLL日2004/8057.61088.2的19.226.637.4g85076.8 51005119.4 5187.6田200534649.4 1921.4 63706 日158145. 6200660744.4 68074.8 4294 业200122 B 33235 e国20076018673754 2 20140 187654 2 351734您210372.4197916. 830495 4 530374 8989159. 2图4 OLAP 展示3小结本文运用数据仓库和OLAP技术的相关知识,重新构造了原煤炭生产调度系统的数据系统.通过维度建模的思想为数据查询和分析带来了很大的便利,操作更加灵活,为管理人员提供了详实的数据参考.本系统还涉及到数据定时维护和更新,用户的登录查询界面设计等,需要更多的知识积累和后期努力.通过不断学习来完善本系统,实现理论在实践中的深化和应用.参考文献[1]Jiawei Han Micheline Kamber著.范明孟小峰译.数据挖掘概念与技术(原书第2版)[M].北京:机械工业出版社，2007.[2]w. H. Inmon著.王志海林友芳等译.数据仓库(原书第3版)[M].北京:机械工业出版社,2003.[3]廖员.数据仓库与OLAP在产品售后分析系统中的应用研究[D].西南交通大学,2007.[4]程珂.经营分析系统中数据仓库技术的研究与应用[D].北京邮电大学,2006.[5]夏雨.基于多主题的多维数据模型和OLAP分析[D].重庆大学,2007.[6]Bret Uplegralf. SQL Server 2005 Reporting Services In Action[ M]. New York: Manning Publications Co. Cherokee Sta-tion ,2007[7]Ralph Kimball, Margy Ros. The data warehouse tolkit : the complete guide to dimensional modeling 2nd Edition[ M].America: Wiley Computer Publishing,2002[责任编辑:袁伟]Discusses The OLAP Technology In The Coal Production Scheduling System ApplicationFU Meng , ZHAO Li( College of Compute Science and Technology , Xi' an Technological University ,Xi' an 710032 ,China)Abstract: The production scheduling system in the coal enterprise production process play a vital role, through incoming datawarehouse and the OLAP technology, it can realize regularly updating、reporting services and interaction of data after deploy-ment. It makes Enterprise managers finding out the current production中国煤化工tbe beasis for dcision - making.Key words: Production scheduling system;data warehouse;OLAPTHCNMHG. 113.