数据仓库与多维DBMS：新技术与挑战

"这篇论文探讨了多维数据库管理系统（多维DBMS）和数据仓库在应对日益增长的数据量和需求中的角色，特别是如何利用深度学习方法从MRI数据中自动识别阿尔茨海默氏病。文章指出，随着数据仓库规模的扩大，传统的DBMS技术可能不再适用，需要考虑采用新的数据库技术。同时，多维DBMS因其灵活性和对终端用户的管理能力，成为数据仓库中的重要技术，与数据仓库形成互补关系。" 在当前的IT环境中，数据库管理系统（DBMS）的技术不断进化以适应大数据和高需求的挑战。传统的DBMS在数据仓库初建时可能并非最佳选择，随着数据仓库规模的急剧增加，需要新的技术来处理和管理海量数据。数据仓库的使用模式也发生了变化，原有的DBMS技术可能无法满足这些变化，因此需要评估和可能的迁移至新型DBMS。 转换DBMS技术是一个复杂的过程，需要考虑新系统是否能满足预期需求，以及如何平滑地从旧系统过渡到新系统，这涉及到转换策略和程序的调整。在这样的转换中，确保数据的完整性和业务连续性是至关重要的。 多维数据库管理系统（多维DBMS），常被称为数据集市，是一种专为数据分析设计的系统。它提供了灵活的数据切片、分段和汇总功能，允许用户以多种角度查看数据，快速洞察细节和汇总信息之间的关系。这种系统特别适用于决策支持系统（DSS）环境，因为它能够为终端用户提供定制化的访问体验。 数据仓库的传统结构通常包含一个中心化的存储，而多维DBMS（OLAP）则作为部门级别的数据集市，提供快速的分析查询。如图5-5所示，数据仓库与多维DBMS之间的协作能够实现更高效的数据分析，同时减少对原始详细数据的直接访问压力。 论文还提到了决策支持系统（DSS）的历史演变，从早期的简单报表和程序发展到复杂的多层面体系结构，其中数据仓库扮演核心角色。DSS处理的发展伴随着技术的进步，如从磁带存储到主文件，再到现代的分布式和云存储解决方案。这一演变过程也揭示了数据一致性的挑战、程序维护的复杂性以及开发新应用的困难，这些问题推动了DBMS技术的创新，如多维DBMS的出现，以解决这些问题并提高数据处理效率。 这篇论文强调了在面对大数据和复杂分析需求时，DBMS技术的演变和多维DBMS在数据仓库中的重要性，同时也探讨了深度学习在医疗数据分析，例如阿尔茨海默氏病识别中的应用潜力。