BI中即席查询及分析技术的研究实现的开题报告一、研究背景和意义在大数据时代，数据量逐渐庞大，处理和分析数据的速度和效率也显得至关重要。可是，对于业界和企业内部的用户来说，数据的处理和分析对于专业的技能和知识要求较高。然而，报告和分析需求的增加，BI（商业智能）技术应运而生，它能帮助业务员工和分析师轻松地连接、整理和分析数据。BI即席查询（Ad-hocQuery）技术是BI工具箱中的一种单个用户使用的可视化查询工具。它的优点在于，它可以让用户根据他们的特定需求对数据进行快速、灵活的查询和分析，而无需任何编程或DBMS知识，本着“仅仅只做它询问到的数据”原则去处理大量数据。本文着眼于BI即席查询和分析技术，旨在开发一种新型的基于BI技术的数据分析工具平台，并以此为切入点，探讨和研究BI即席查询及分析技术的关键技术和应用。二、研究内容和方向1.数据仓库设计和构建数据仓库是BI技术的核心部分，它是抽取、转换和加载（ETL）操作产生的数据汇总，支持多种查询和分析操作。本文将以数据仓库的ETL操作为开发基础，设计和构建一个适合各类数据类型、多种数据源上快速且稳定的ETL系统。2.查询分析引擎的研究查询分析引擎（QAE）是整个BI系统中的核心处理器，负责查询分析操作的执行。QAE的性能对BI系统的整体性能至关重要。因此，本文将通过研究和分析经典的QAE架构和性能瓶颈，提出一种基于分布式架构的高性能QAE系统，并验证其性能和可扩展性。3.即席查询分析技术的研究和实现即席查询和分析一般是交互式的，需要针对用户特定的需求，实时地提供查询结果。因此，本文将通过研究和分析基于多维数据表的OLAP（联机分析处理）技术，开发一个充分利用内存和并行计算能力的OLAP引擎，并基于此来实现即席查询的功能。三、研究方法和实验计划1.研究方法本研究采用实验研究与对比实验法，首先明确实验目标和条件，选择数据源和指标，设计实验方案，重点关注BI系统的稳定性，处理性能，部署的可靠性和易用性，进行一系列实验及探索其性能和可靠性等参数。2.实验计划本研究的实验计划包括以下几个阶段：a.第一阶段（四周）：构建数据仓库，设计ETL系统，完成数据集的抽取、清洗和加载。b.第二阶段（六周）：研究QAE架构和性能瓶颈，提出基于分布式架构的高性能QAE系统，并进行性能评测。c.第三阶段（八周）：研究基于多维数据表的OLAP技术，设计OLAP引擎及即席查询模块，并与其他模块进行整合测试。d.第四阶段（两周）：对整个系统进行全面测试和验证，并对实验结果进行比较和分析。四、预期成果和意义通过本次研究和实验，我们期待得到以下几个方面的收获：1.设计和实现具有高性能和可靠性的BI数据分析工具平台。2.探索和研究BI即席查询及分析技术的关键技术和应用，为商业智能领域的发展做出贡献。3.验证和掌握优化BI系统总体性能的方法和策略。4.发现一些新的问题和挑战，为未来的深入研究和应用提供无尽的思路。总之，本文研究的主要目的是设计和实现性能高效的BI数据分析工具平台，并围绕BI即席查询和分析技术展开深入研究和探索，为商业智能技术在实践中的应用和推广做出积极的贡献。