用Oracle数据库抽数并结合Java开发的管理者综合管理系统-开题报告

由于公司需求一套能在手机查看到公司当前的运营状态、收入支出、订货和目标的完成率已经一些KPI指标，所以需要新增加这套能供管理者查看报表的管理系统。

本^范文所提及的管理者综合管理系统，涉及到的开发软件主要有ETL工具：IBM Infosphere DataStage、数据库Oracle、接口层面WAS和界面开发Java以及一些设计工具，如Powell designer等。

ETL和Oracle这部分，统称为后台，界面开发称为前台，WAS接口层为中间层，本人主要负责方案设计和实施开发，着重论述后台部分。

ETL工具主要是实现源数据(目标数据的抽取（Extraction）、转换（Transformation）和加载（Load），即ETL过程，合并到一个企业级的数据仓库里，从而得到企业数据的一个全局视图；

Oracle是后台开发的核心，提供给WAS接口层数据，通过WAS接口返回的参数调用对应的Store Procedure再返回给WAS接口，接口再传入给Java界面，Java层面展示数据。

当今的数据处理大致可以分成两大类：联机事务处理OLTP（On-Line Transaction Processing）、联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）。

此软件《管理者综合管理系统》是嵌套在完整的BI模式解决方案下，OLAP下面介绍关于BI的现状及其他信息。

BI (Business Intelligence) 即商务智能，它是一套完整的解决方案，用来将企业中现有的数据进行有效的整合，快速准确的提供报表并提出决策依据，帮助企业做出明智的业务经营决策。

商业智能的概念最早在1996年提出。当时将商业智能定义为一类由数据仓库（或数据集市）、查询报表、数据分析、数据挖掘、数据备份和恢复等部分组成的、以帮助企业决策为目的技术及其应用。而这些数据可能来自企业的CRM、SCM等业务系统。

（一）国内研究现状

目前仍是国际厂商提供更多的较为成熟的BI产品和解决方案，国内BI供应商多数只能开发相对而言较为简单的BI工具或是做国外软件的代理者，但国内市场经过这么多年的发展已经逐渐涌现出一些BI市场上的“领头羊”。例如帆软软件研发的Finebi，有效的将数据仓库、数据挖掘以及OLAP技术融合在一起，并且操作界面简单，易学易懂，容易上手，在国内BI软件中着实使人有眼前一亮的感觉。笔者认为，国内的本土企业从易学性和实用性角度来看，还是应该更多地使用国内的BI产品和服务。所以未来国内商业智能厂商的一条出路就是充分把握并有效利用自己的当地优势和销售网络来覆盖大部分的市场份额，并且在一些重要的领域中，一定要将商业智能和解决方案结合起来。

（二）国外研究现状

经过长期发展，在国际范围内，超过30%的企业引入了与商业智能挂钩的各种产品，并且其市值已经远远超出了70亿美元。而放眼国内市场，由于各个企业的管理系统日趋成熟，商业智能系统越来越多地被应用于各个热门领域，至今仍然保持大幅增长的趋势。

BI技术以数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等技术为基石，集成企业内部系统中的数据并借助业务模型分析出数据与数据之间的联系及由此得出的企业管理中所存在的问题。然而，虽然针对一些规模大、管理要求高的企业来说，商业智能的实施效果十分显著，但是BI技术对于一些小微企业的实施情况却不尽理想。由此可以看出，商业智能在国内的发展点主要还是基于证券和金融行业，再进一步发展下去，电信和零售业中的百货公司及图书批发公司也将会成为一个不错的选择。

（三）BI研究存在问题和未来趋势

SAP Business Objects,IBM Cognos, Microstrategy, Oracle BIEE, Microsoft 等比较成熟的 BI 产品占据主要市场。BI的概念最早于1996年Gartner提出。BI在国内也是个老生常谈的话题了。BI市场在几年前曾经风起云涌过，但是随着IT巨头把BI厂商收入囊中，此类市场基本趋于稳定了。

传统BI厂商虽然占据主流，但是其存在先天不足。传统BI解决方案基本是两种思路一种是大数据一体机、另外一种是分布式数据仓库。但是，大数据一体机的总体拥有成本高，大多数企业都无福消受，而分布式数据仓库按流量收费，使用成本不菲，1TB的数据可能就需要几十万。这样的大数据产品，大幅提升了BI应用的整体拥有成本(TCO)。

现今的BI市场，正在出现一些新的发展方向，而且势头更劲，例如敏捷BI和探索式BI。这一领域在美国近两年已经有两家公司QlikTech和Tableau成功上市并进入主流市场，而在中国也出现了以永洪科技为代表的敏捷BI厂商。相比较其他类型的BI产品，敏捷BI投入成本更低、更加平民化、更加易于操。作让更多的企业客户能以较低的投入享受到最专业的大数据服务。

二、^范文提纲

一、创建表和索引的规范

（一）、表名命名

1、统一命名；如：DM_MBL_XX_XX格式；

2、表类型如果是维表，则以D结束，事实表以F结束，汇总表以SUM结束；

（二）、表索引命名

1、索引名以表名加_U1结尾，表示唯一索引，一般索引为_N1，以此类推；

2、复合索引选择常用的字段放在最前面；

二、创建表和索引的规范

（一）、数据仓库流程

1、源系统(DM（Data Market）(RPT层；

三、数据流向分类

（一）、数据流向分类

1、数据根据模块分类，方便排除定位问题；

2、模块数据之间，表内使用场景字段进行分类；如：区域的使用’Region’,客户’Region+AG’；

四、SP（存储过程）处理流程

（一）、SP（存储过程）处理流程

1、PKG包名，如果迭代版本，后面一次添加后缀：V_02/V_03;

2、先判断用户的权限，通过封装FUNCTION函数实现；

3、利用游标读取查询数据；

4、程序包里面使用参数统一规范，方便替换和使用；

5、每执行过一个SQL，就写入日志表里一次记录，方便问题定位；

三、参考文献

 1、(美）荫蒙（Inmon.W.H）：《数据仓库》，机械工业出版社，2006年8月，第一版；

2、罗敏：《品悟性能优化》，清华大学出版社，2011年5月，第一版；

3、许勇：《数据库管理应用与开发》，清华大学印刷厂，2009年5月，第一版；

4、拉姆什 沙尔达：《商务智能 数据分析的管理视角》，机械工业出版社，2015年3月，第一版；

5、（美）尤基克：《数据库系统数据库与数据仓库导论》，机械工业出版社，2015年4月，第一版；

6、陈为：《数据可视化》，电子工业出版社，2015年12月，第一版；

7、梁勇：《Java语言程序设计基础篇原书第10版》，机械工业出版社，2015年7月，第一版；

8、梁勇：《Android开发范例实战宝典》，清华大学出版社，2014年9月，第一版；

9、Mellowsmile：《Oracle哈希链接原理》，博客园，

 :// .cnblogs.com/mellowsmile/p/4839902.html，2015年12月；

10、Vip灬cnblog：《oracle中的exists 和not exists 用法 in与exists语句的效率问题》，博客园，

 :// .cnblogs.com/mellowsmile/p/4839902.html，2015年9月；