SQL-based DMQL在商业数据仓库查询的应用探索

"基于SQL的DMQL在商业数据仓库查询中的应用* (2005年) - 杨睿, 王丽珍 - 云南大学计算机科学与工程系 - 中图分类号: TP311.1131 - 文献标识码: A" 本文主要探讨了数据挖掘语言DMQL（Data Mining Query Language）在商业数据仓库查询中的应用，特别是基于SQL的DMQL，这是一种用于定义和操作多维数据仓库模型的工具。数据仓库是存储历史业务数据的系统，用于支持决策分析。多维数据仓库模型，也称为数据立方体，通过预计算和汇总大量数据，使得快速查询和分析成为可能。 在文章中，作者首先介绍了如何使用基于SQL的DMQL来构建多维数据仓库模型。SQL是结构化查询语言，是数据库管理和查询的标准，而DMQL扩展了SQL的功能，使其能够处理复杂的多维查询和分析。通过DMQL，可以定义数据立方体的维度、层次和度量，这些维度代表不同方面的业务数据（如时间、地点、产品等），层次则允许用户从不同级别的细节查看数据（例如，从国家到城市级别），度量则是可聚合的数量（如销售额、客户数量等）。 文章详细阐述了基于SQL的DMQL在商业数据仓库查询中的具体应用。这包括创建和执行多特征立方体查询，这种查询允许用户同时考虑多个维度和度量进行分析。例如，用户可能想知道不同地区在特定时间段内的产品销售情况，DMQL使得这种复杂查询变得简单高效。 此外，文章还提到了其他两种数据挖掘语言：预言模型标记语言（PMML）和OLE DB for DM。PMML是一种标准化的XML格式，用于表示预测性模型，如回归分析或分类模型，它促进了模型的交换和应用。而OLE DB for DM是微软提出的一种接口标准，允许应用程序直接访问和操作数据挖掘模型，提供了更直接的数据挖掘功能集成到企业级应用的能力。 基于SQL的DMQL在商业数据仓库中发挥了重要作用，它简化了多维数据的查询和分析，提高了数据洞察的速度和效率。同时，文中提及的其他数据挖掘语言展示了该领域的多样性和不断发展，为数据分析师和决策者提供了更丰富的工具选择。