华南理工博士论文：决策支持系统中的实时数据处理与ETL性能优化

本篇论文深入探讨了决策支持系统的应用，特别是以华南理工大学的研究成果为核心，聚焦在数据仓库平台上的创新设计和技术实现。论文标题“决策支持系统”表明其关注点在于如何通过先进的信息技术工具来辅助决策过程，提升组织的决策效能。 论文首先阐述了通用ETL（Extract, Transform, Load）工具在数据抽取、转换和加载方面的优势，对比了它与SQLSERVER的DTS在性能上的区别。华南理工大学的研究发现，通用的ETL工具在数据抽取上表现优异，具有较高的效率，这显示了其在数据集成过程中的强大能力。 实时数据处理中心（Real-Time Data Processing Center, RTDPC）是论文中的关键部分，它旨在提高数据仓库的响应速度和兼容性。实时数据处理中心的核心是实时数据库，采用了类似于自动化调度系统的实时数据库技术，适用于处理快速变化和有时间限制的事务。这种技术在处理动态数据环境中展现出了广阔的应用前景。 论文详细描述了实时数据处理中心的系统结构，包括客户端服务器架构，实时数据库服务器模块如用户管理、日志、检查点、故障恢复、实时时钟和主动部件等。实时数据库服务器主要负责实时数据的存储、管理、查询和交换，通过内存库和实时数据应用程序接口提供高效服务。实时任务调度模块根据用户优先级和实时性需求智能地分配任务，确保数据的实时性和准确性。 电力系统数据仓库平台的研究重点放在实时数据管理上，利用索引技术如B+树对内存中的数据进行高效管理和操作，以满足实时数据处理的需求。此外，论文还强调了并发控制的重要性，以确保在多用户环境下数据的一致性和完整性。 这篇华南理工大学的博士论文不仅探讨了决策支持系统在数据处理中的角色，还深入研究了实时数据处理技术在电力系统数据仓库中的应用，为理解和优化数据驱动决策提供了有价值的技术支撑。