PL
 |
EN

PL EN

Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Zaawansowane hurtownie danych

Autorzy
Gorawski M.
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Advanced data warehouses
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Niniejsza monografia jest poświęcona nowej wizji ewolucji hurtowni danych (DW), której wyrazem jest nowa generacja modeli DW, o nazwie Zaawansowane Hurtownie Danych (AdvDW). Zdolność formułowania nowych modeli klasycznych DW dla nowych wyzwań globalnych, przy szybkim postępie ICT, jest znacznie ograniczona, natomiast stan badań nad przestrzenno-temporalnymi hurtowniami danych (STDW) jest dalece niewystarczający. Prognozuje się, że w kolejnej dekadzie 2010 nowym celem ICT będą: "Analityczne systemy zaawansowanych hurtowni danych, zorientowane na rozlegle przetwarzanie (rozproszone, równoległe, gridowe, agentowe) w sieciach (szkieletowych, bezprzewodowych, przemysłowych), ukierunkowane na zaawansowaną analizę ogromnych (petabajto-wych) wolumenów (repozytoriów) danych strumieniowych". Zatem model wizji ewolucji DW ma na celu podniesienie poziomu badań o stopień wyżej, przez promowanie modeli AdvDW, jako samodzielnego podejścia, a nie tylko cechy wynikającej z bardziej uogólnionych własności klasycznych DW. Pomocna w modelowaniu wizji ewolucji DW jest Lista 15 kluczowych wyzwań badawczych w dziedzinie DW. Jako całościowe rozwiązanie ramowe problematyki badawczej, objętej tą listą opracowano koncepcje ramowe, modele, metody, prototypy, charakterystyki efektywnościowe i ich analizy w zakresie zagadnień badawczych: 1. Wysoce Hierachiczne Systemy Agregacji i E-Receptorów 2HAa*, w tym Decyzyjny System Monitorowania i Dystrybucji Mediów (2MDSS). 2. Spichlerz Agregatów, w tym Wielopierścieniowa Hurtowni Danych (MultiRingDW) o schemacie rozszerzonej gwiazdy kaskadowej. 3. Indeksy przestrzenne ogólnego przeznaczenia i rodzina agregacyjnych drzew przestrzennych o wysokiej efektywności. 4. Przestrzenno-czasowe struktury agregatów, jako wielopoziomowe hybrydowe agregacyjne drzewa indeksów przestrzennych i czasowych oraz specjalne struktury wspomagające agregację danych przestrzenno-czasowych. 5. Materializowana Lista Agregatów (MAL) i zintegrowane z nią indeksy. 6. Ekstrakcja danych i jej odtwarzanie. 7. Przestrzenno-temporalne hurtownie danych (D)STDW, jako I klasa AdvDW. 8. Silnie chronione hurtownie danych SPrevDW, jako II klasa AdvDW. 9. Gridowe hurtownie danych GDW-
EN
The following dissertation presents a new vision of Data Warehouses (DW) evolution -a new generation of DW models called Advanced Data Warehouses (AdvDW). The ability to formulate new models of classical data warehouse for new global challenges is strongly limited. Moreover, the research on spatio-temporal data warehouses (STDW) is rather insufficient. Forecasts are that in the next decade the new goal of ITC will be "Analytical advanced data warehouse systems oriented on massive processing (distributed, parallel, grid, agent) in networks (framework, wireless, industrial) directed to advanced analysis of huge (petabyte) volumes (repositories) of a stream data". The vision of DW evolution presented in the following work creates a next level of research promoting AdvDW models as a self-reliant approach being much more than only features derived from generalized nature of classical DWs. To specify the model of DW evolution vision a list of 15 key challenges in DWs was created. As an all-out solutions for problems from the list, framework concepts, models, methods, prototypes, effective characteristics and their analyses were defined: 1. Highly Hierarchical Aggregation and E-Receptors Systems (2HAa*), including Monitoring and Media Distribution Support System (2MDSS). 2. Aggregates Granary including MultiRing Data Warehouse (MultiRingDW) with expanded cascaded star schema. 3. General purpose spatial indices and a family of highly efficient aggregation trees. 4. Spatio-temporal aggregates structures as multilevel hybrid aggregate tree of the spatial and temporal indexes and special structures supporting the spatio-temporal data aggregation. 5. Materialized Aggregates List (MAL) with integrated indexes. 6. Data extraction and its resumption. 7. Spatio - temporal data warehouses (D)STDW as the class I of AdvDW. 8. Strongly preserved data warehouses (SPrevDW) as the class II of AdvDW. Abstract 381 9. Grid data warehouses (GDWSA) as the class III of AdvDW. 10. Stream data warehouses StrDW) as the class IV of AdvDW. The realization of above-mentioned problem groups was verified with prototype software basing on Java and C++ environments running on Windows and Solaris platforms and databases Oracle 9i/10(ll)g, MSSQL, IBM DB2. A number of effectiveness characteristics of AdvDW was presented along with their evaluation. The framework of future research is a continuation of the presented approach: Phase I: Classic data warehouses. Phase II: Advanced data warehouses AdvDW. Phase III: Branch systems 2HAa basing on AdvDW. Phase IV: MultiRing Data Warehouse. Phase V: Multibranch 2HAa systems basing on MultiRingDW. Phase VI: Aggregates granary (A4G). Phase VII: MultiBranch 2HAa systems basing on A4G. Current works include Phase II and Phase III with special focus on prototypes of advanced analytical systems. The progress marks in realization of the 7FSEDW will be yearly and long term works. In the dissertation a choice of such subjects is presented.
Słowa kluczowe
PL
EN
Wydawca
Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Czasopismo
Studia Informatica
Rocznik
2009
Tom
Vol. 30, nr 3B
Strony
1--386
Opis fizyczny
Bibliogr. 401 poz.
Twórcy
autor
Gorawski M.
Bibliografia
  • 1. Abadi D., Ahmad Y., Balazinska M., Cetintemel U., Cherniack M., Hwang J.-H., Lindner W., Maskey A. S., Rasin A., Ryvkina E., Tatbul N.. Xing Y., Zdonik S.: The Design of the Borealis Stream Processing Engine. Second Biennial Conference on Innovative Data Systems Research. CIDR, January 4-7, CA 2005, s. 277-289.
  • 2. Adamson, Ch.,Venerable, M.: Data Warehouse Design Solutions. John Wiley&Sons Inc. 1998.
  • 3. Aggarwal G., Bawa M., Ganesan R, Garcia-Molina H., Kenthapadi K., Motwani R., Srivastava U., Thomas D., Xu Y.: Two Can Keep a Secret: A Distributed Architecture for Secure Database Services. Second Biennial Conference on Innovative Data Systems Research. CIDR, January 4-7, CA 2005, s. 186-199.
  • 4. Akal F., Böhm K., Schek H-J.: OLAP Query Evaluation in a Database Cluster: A Performance Study on Intra-Query Parallelism. Advances in Databases-and Information Systems, 6th East European Conference, ADBIS, September 8-11, 2002, Bratislava, Lecture Notes in Computer Science Vol. 2435, 2004, s. 218-231.
  • 5. Akinde M.O., Michael H. Böhlen M.H., Theodore Johnson T., Lakshmanan L., Srivastava D.: Efficient OLAP Query Processing in Distributed Data Warehouses. Information System, Vol. 28, No.1-2, 2003, s. 111-135.
  • 6. Alkobaisi S., Bae W.D., Kim S.H., Yu B.: MBR Models for Uncertainty Regions of Moving Objects. Database Systems for Advanced Applications, 13th International Conference, DASFAA, March 19-21, 2008, New Delhi, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4947, Springer 2008, s.126-140.
  • 7. Alvares L., Bogorny V., Kuijpers B., Macedo J., Moelans B., Vaisman A.: A Model for Enriching Trajectories with Semantic Geographical Information. 15th ACM International Symposium on Geographie Information Systems, ACM- GIS, , November 7-9, 2007, Seattle, s. 22-30.
  • 8. Aouiche K., Jouve P-E., Darmont J.: Clustering-Based Materialized View Selection in Data Warehouses. The Computing Research Repository, CoRR abs/cs/0703114, 2007.
  • 9. Ashrafi M.Z., Ng S-K.: Enabling Privacy-Preserving e-Payment Processing. Database Systems for Advanced Applications, Database Systems for Advanced Applications, 13th International Conference, DASFAA, March 19-21, 2008, New Delhi, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4947, Springer 2008, s. 596-603.
  • 10. Balazinska, M.: Fault-tolerance and load management in a Distributed Stream Processing System. PhD dissertation, Massachusetts Institute of Technology, February 2006.
  • 11. Banek M., Vrdoljak B., A. Min Tjoa, Skocir Z.: Automating the Schema Matching Process for Heterogeneous Data Warehouses. Data Warehousing and Knowledge Discovery, 9th International Conference, DaWaK'07, September 3-7, 2007, Regensburg, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4654, Springer 2007 s. 45-54.
  • 12. Barii X., Bellahsene Z.: Designing and Managing an XML Warehouse. Eds. Akmal B. Chaudhri A. i Zicari R. Awais Rashid A. XML Data Management. Native XML and XML-Enabled Database Systems. Addison-Wesley Professional, 2003, s 455-474.
  • 13. Bauer A., Lehner W.: On Solving the View Selection Problem in Distributed Data Warehouse Architectures. 15th International Conference on Scientific and Statistical Database Management, SSDBM, 9-11 July 2003, Cambridge. IEEE Computer Society 2003, s. 43-51.
  • 14. Bebel B., Eder J., Koncilia C, Morzy T., Wrembel R.: Creation and Management of Versions in Multiversion Data Warehouse. ACM Symposium on Applied Computing, SAC. March 14-17, 2004, Nicosia, s. 717-723.
  • 15. Becker B., Gschwind S., Ohler T., Seeger B., Windmayer R: An Asymptotically Optima Multiversion B-Tree. VLDB Journal, Vol. 5, No. 4,1996, s. 264-275.
  • 16. Beckmann N., Kriegel H., Schneider R., Seeger B.: The R*-Tree: An Efficient and Robust Access Method for Points and Rectangles. ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, Atlantic City, NJ, May 23-25, 1990, s. 322-331.
  • 17. Bellhase, Z.: Schema Evolution in Data Warehouses. Knowledge and Information Systems, Vol. 4., 2002, s. 283-304.
  • 18. Belussi A., Faloutsos C: Estimating the Selectivity of Spatial Queries Using the Correlation Fractal Dimension. 2Ith International Conference on Very Large Data Bases, VLDB, Zürich, Switzerland, September 11-15, 1995, MK 1995, s. 299-310.
  • 19. Berger S., Schrefl M.: From Federated Databases to a Federated Data Warehouse System. 4Ist Hawaii International Conference on Systems Science, HICSS-41, 7-10 January 2008, Waikoloa, Big Island, USA. IEEE Computer Society 2008, s. 394.
  • 20. Berger S., Schrefl M.: Analysing Multi-dimensional Data Across Autonomous Data Warehouses. Data Warehousing and Knowledge Discovery, 8th International Conference, DaWaK'06, September 4-8, 2006, Krakow. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4081, Springer 2006, s. 120-133.
  • 21. Bernardino, J., Furtado P., Madeira H.: Approximate Query Answering Using Data Warehouse Striping. Journal of intelligent Information Systems- Integrating Artificial Intelligence and Database Technologies. Vol. 19, No. 2, Elsevier Science Publicatio, 2002, s. 143-144.
  • 22. Bernardino, J., Madeira H.: Experimental Evaluation of a New Distributed Partitioning Technique for Data Warehouses. International Database Engineering & Applications Symposium, IDEAS, July 16-18, 2001, Grenoble, IEEE Computer Society 2001, s. 312-321.
  • 23. Bhargava, B.: Security in Data Warehousing (In vi ted Talk). 3rd Data Warehousing and Knowledge Discovery, Second International Conference, DaWaK'00, September 4-6, 2000, London, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1874, Springer 2000, s. 287-289.
  • 24. Bhavani M.: Thuraisingham, Srinivasan Iyer. Extended RB AC - Based Design and Implementation for a Secure Data Warehouse. The Second International Conference on Availability, Reliability and Security, ARES, The International Dependability Conference - Bridging Theory and Practice, April 10-13 2007, Vienna. IEEE Computer Society 2007, s. 821-828.
  • 25. Blanco C, Fernändez-Medina E., Trujillo J., Piattini M.: Implementing Multidimensional Security into OLAP Tool. 3rd International Conference on Availability, Reliability and Security, ARES, IEEE Computer Society, March 4-7, 2008, Barcelona, Technical University of Catalonia 2008, s. 1248-1253.
  • 26. Blaschka M., Sapią C, Höfling G.: On Schema Evolution in MultiDimensional Databases. Int. Conf. on Data Warehousing and Knowledge Discovery. Data Warehousing and Knowledge Discovery, First International Conference, DaWaK'99, August 30 - September 1, 1999, Florence. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1676, Springer 1999, s. 153-164.
  • 27. BoehmC, Krebs F.: The fc-Nearest Neighbour Join: Turbo Charging the KDD Process. Knowledge Information Systems, Vol. 6, No. 6, 2004, s. 728-749.
  • 28. Böhm C: A Cost Model for Query Processing in High Dimensional Data Spaces. ACM Transactions on Database Systems, TODS, Vol. 25, No. 2 s. 129-178.
  • 29. Braz, F., Orlando, S., Orsini, R., Raffaefa, A., Roncato, A., and Silvestri, C: Approximate aggregations in trajectory data warehouse. 23rd International Conference on Data Engineering Workshops, ICDE'07, ICDE Workshop STDM, 15-20 April 2007, Istanbul, IEEE Computer Society 2007, s. 536-545.
  • 30. Braz, F.J.: Trajectory Data Warehouses: Proposal of Design and Application to Exploit Data. IX Brazilian Symposium on Geolnformatics, INPE Campos do Jordäo, Brazil, November 25-28, 2007, s. 61-72.
  • 31. Brezany P., Wöhrer a., A. Min Tjoa.: The Grid: vision, technology development and applications. Elektrotechnik und Informationstechnik. Vol. 123, No. 6, 2006.
  • 32. Bruckner R., List B., Schiefer J.: Striving towards Near Real-Time Data Integration for Data Warehouses. Data Warehousing and Knowledge Discovery, 4th International Conference, DaWaK'02, September 4-6, 2002, Aix-en-Provence, France, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 2454, Springer 2002, s. 317-326.
  • 33. Bruckner R., Tjoa A.M.: Capturing Delays and Valid Times in Data Warehouses Towards Timely Consistent Analyses. Journal of Intelligent Information Systems, Vol. 19, No. 2, 2002, s. 169-190.
  • 34. Bylicki A., Gorawski M.: Physicochemical and Thermophysical Database (DAFIT) in the Prospect of Java and Data Warehouse. TASKQ, Vol. 4, No. 1, 2000, s. 109-114.
  • 35. Bedard Y., Rivest S., Proulx M.: Chapter XIII: Spatial Online Analytical Processing (SOLAP): Concepts, Architectures, and Solutions from a Geomatics Engineering Perspective. Ed. Koncilia Ch., Wrembel R.: Data Warehouses and OLAP: Concepts, Architectures and Solutions. Idea Group, ADWM 2007, s. 298-320.
  • 36. Bedard, Y.: Spatial OLAP. I Annual Forum on R&D, Geomatics, V Canadian Institute of Geomatics, Montreal, Canada, 1999.
  • 37. Bedard, Y., Merrett, T., and Han, J.: Fundaments of Spatial Data Warehousing for Geographie Knowledge Discovery. Geographie Data Mining and Knowledge Discovery. Taylor & Francis, London, 2001, s. 53-73.
  • 38. Cabibbo, L., Torlone, R.: Integrating Heterogeneous Multidimensional Database. 17th International Conference on Scientific and Statistical Database Management, SSDBM, 27-29 June 2005, Santa Barbara, CA. University of California 2005, s. 205-214.
  • 39. Cao J., Spooner D.P, Jarvis S.A, Saini S., Nudd G.R.: Agent-Based Grid Load Balancing Using Performance-Driven Task Scheduling. International Parallel and Distributed Processing Symposium, EPDPS'03, 22-26 April, 2003, Nice. IEEE Computer Society 2003, s. 49.
  • 40. Castano S., Fugini M., Matrella G., Samarati P.: Database Security. Addison-Wesley & ACM Press 1995.
  • 41. Chandrasekaran S., Cooper O., Deshpande A., Franklin M., Hellerstein J., Hong W, Krishnamurthy S., Madden S., Raman V., Reiss F., Shah M.: TelegraphCQ: Cominuous Dataflow Processing for an Uncertain World. First Biennial Conference on Innovative Data Systems Research, Asilomar, CIDR, CA, USA, January 5-8, 2003.
  • 42. Chatziantoniou D., Akinde M., Johnson T., Kim S.: The MD-join: An Operator for Complex OLAP. 17th International Conference on Data Engineering, ICDE'01, April 2-6, 2001, Heidelberg, 2001. IEEE Computer Society 2001, s. 524-533.
  • 43. Chatziantoniou, D.: Evaluation of Ad Hoc OLAP: In-Place Computation. 1 Ith International Conference on Scientific and Statistical Database Management, SSDBM 28-30 July 1999, Cleveland, Ohio. IEEE Computer Society 1999, s. 34-43.
  • 44. Chaudhuri S., Dayal U.: An Overview of Data Warehousing and OLAP Technology. SIGMOD Record, Vol. 26, No. 1, 1997, s. 65-74.
  • 45. Chervenak A., et al.: High-performance Remote Access to Climate Simulation Data: A Challenge Problem for Data Grid Technologies. Parallel Computing Vol. 29, No. 10, 2003, s. 1335-1356.
  • 46. Chou C.-H., Su M.-C, Lai E.: A New Cluster Validity Measure and Its Application to Image Compression. In Pattern Analysis and Applications, Vol.7, No. 2, 2004, s. 205-220.
  • 47. Clifton Ch., Kantarcioglu M., Vaidya J., Lin X., Zhu M.Y. Tools for Privacy Preserving Distributed Data Mining. SIGKDD Explorations Vol. 4, No. 2, 2002, s. 28-34.
  • 48. Clifton, Ch.: Privacy Preserving Distributed Data Mining. Project funded by the Purdue Research Foundation, August 2002-August 2004.
  • 49. Clinton Ch., Kantarcioglu M., Vaidya J.: Deflning Privacy for Data Mining. National Science Foundation Workshop on Next Generation Data Mining. Baltimore, November 1-3, 2002.
  • 50. Codd E.F., Codd S.B., Salley CT.: Providing OLAP to User-Analysts: An IT Mandate. E.F. Codd & Associates 1993, s. 1-24.
  • 51. Cosgrave, J.: Number Theory and Cryptography (using Maple). Coding Theory and Cryptography: From Enigma and Geheimschreiber to Quantum Theory Ed. Joyner W.D. Springer-Verlag 2000, s. 124-143.
  • 52. Costa R., Furtado P.: Data Warehouses in Grids with High QoS. Data Warehousing and Knowledge Discovery, 8th International Conference, DaWaK'06, September 4-8, 2006, Krakow. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4081, Springer 2006, s. 207-217.
  • 53. Costa R., Furtado P.: An SLA-Enabled Grid DataWarehouse. 1 Ith International Database Engineering and Applications Symposium, IDEAS'07, September 6-8, 2007, Banff, Alberta, Canada. IEEE Computer Society 2007, s. 285-289.
  • 54. Damiani, M. L. Spaccapietra, S.: Spatial Data Warehouse Modelling In: Processing and Managing Complex Data for Decision Support. Idea Group Publishing. 2006.
  • 55. Datta A., Debra E., Meer V., Ramamritham K.: Parallel Star Join + Dataindexes: Efficient Query Processing in Data Warehouses and OLAP. IEEE Transaction Knowledge Data Engineering, 2002, s. 1299-1316.
  • 56. David K.C., Gupta A.: Chapater VEQ: Indexing in Data Warehouses: Bitmaps and Beyond. Data Warehouses and OLAP: Concepts, Architectures, and Solutions from a Geomatics Engineering Perspective. Ed. Koncilia Ch., Wrembel R.: Data Warehouses and OLAP: Concepts, Architectures and Solutions. Idea Group, AD WM, 2007, s. 179-202.
  • 57. DeWitt D., Gray J.: Parallel Database Systems, The Future of High Performance Database Systems. Communications of the ACM, Vol.35, No.6. 1992, s. 85-98.
  • 58. Eder J., Koncilia C: Changes of Dimension Data in Temporal Data Warehouses. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg 2001.
  • 59. Escribano A., Gomez L., Kuijpers B., Vaisman A.: Piet: A GIS-OLAP Implementation. lOth International Workshop on Data Warehousing and OLAP, DOLAP'07, November 9, 2007, Lisbon. ASM Press 2007, s. 73-80.
  • 60. Ester M., Kriegel H., Sander J., Xu X.: A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise. 2nd Int. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining, KDD'96, AAAI Press 1996, s. 226-231.
  • 61. Estivill-Castro V., Yang J.: Fast and Robust General Purpose Clustering Algorithms. 6th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, PRICAI'00, August 28 -September 1, 2000, Melbourne. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1886, Springer 2000, s. 208-218.
  • 62. Evfimievski A., Srikant R., Agrawal R., Gehrke J.: Privacy Preserving Mining of Association Rules. Eighth ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, July 23-26, 2002, Edmonton, Canada. ASM Press 2002, s. 217-228.
  • 63. Faloutsos C, Kamel I.: Beyond Uniformity and Independence: Analysis of R-trees Using the Concept of Fractal Dimension. 13th ACM SIGACT-SIGMOD-SIGART Symposium on Principles of Database Systems, May 24-26, 1994, Minneapolis, Minnesota. ACM Press 1994, s. 4-13.
  • 64. Faloutsos C, Sellis T., Roussopoulos N.: Analysis of Object Oriented Spatial Access Methods. Association for Computing Machinery Special Interest Group on Management of Data, May 27-29, 1987, San Francisco, California. SIGMOD Record, Vol. 16(3), 1987, s. 426-439.
  • 65. Feinberg, D. Beyer, M.: Magic Quadrant for Data Warehouse Database Management Systems. Gärtner RAS Core Research, G00151490, 2007.
  • 66. Flajolet R, Martin G.: Probabilistic Counting Algorithms for Data Base Applications. Journal of Computer System Sciences (JCSS) Vol. 31, No. 2, 1985, s. 182-209.
  • 67. Franklin M.J, Halevy A.Y., Maier D.: From Databases to DataSpaces: A New Abstraction for Information Management. SIGMOD Record, Vol. 43, No. 4, 2005, s. 27-33.
  • 68. Franklin M.J., Jeffery S., Krishnamurthy S., Reiss F., Rizvi S., Eugene Wu E. Cooper O., Edakkunni A., Hong W.: Design Considerations for High Fan-in Systems: The HiFi Approach. 2nd Biennial Conference on Innovative Data Systems Research, CIDR'05 January 4-7, 2005, Asilomar, CA. Online Proceedings 2005, s. 290-304.
  • 69. Franklin, C: An Introduction to Geographie Information Systems: Linking Maps to databases. Database. Vol. 15, No. 2,1992, s. 12-21.
  • 70. Franklin, M. J.: From Moore to Metealf - The Network as the Next Database Platform. 2nd International Workshop on Performance and Evaluation of Data Management Systems, EXPDB'07, June 15, 2007, Beijing. SIGMOD/PODS 2007.
  • 71. Fraczek J., Gorawski M., Kozielski S.: Modelowanie struktur wielowymiarowych w hurtowniach danych. Archiwum Informatyki Teoretycznej i Stosowanej. Vol. 12, No. 3, 2000, s. 173-201.
  • 72. Furtado P.: Load-Balancing for W AN Warehouses. Database Systems for Advanced Applications, 13th International Conference, DASFAA'08, March 19-21, 2008, New Delhi. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4947, Springer 2008, s. 588-595.
  • 73. Furtado, P.: Node Partitioned Data Warehouses: Experimental Evidence and Improvements. Journal of Database Management, Vol. 17, No. 2,2006, s. 43-61.
  • 74. Furtado, P.: Experimental Evidence on Partitioning in Parallel Data Warehouses. ACM 7th International Workshop on Data Warehousing and OLAP, DOLAP'04, November 12-13, 2004, Washington, DC. ACM Presss 2004, s. 23-30.
  • 75. Galhardas H., Florescu D., Shasha D., Simon E.: Ajax. An Extensible Data CleaningTool. ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, May 16-18, 2000, Dallas, Texas. ACM Press 2000, s. 590.
  • 76. Ganesan P., Bawa M., Garcia-Molina H.: Online Balancing of Range-Partitioned Data with Applications to Peer-to-Peer Systems. Thirtieth International Conference on Very Large Data Bases, VLDB'04, August 31- September 3, 2004, Toronto, Morgan Kaufmann 2004, s. 444-455.
  • 77. Gedik B., Liu L.: Location Privacy in Mobile Systems: A Personalized Anonymization Model. 25th International Conference on Distributed Computing Systems, ICDCS'05, 6-10 June 2005, Columbus, OH, IEEE Computer Society 2005, s. 620-629.
  • 78. Gehrke J., Korn F., Srivastava D.: On Computing Correlated Aggregates Over Continual Data Streams. ACM SIGMOD Conference, Santas Barbara, CA, USA, ASM Press 2001, s. 13-24.
  • 79. Giannotti F., Nanni M., Pedreschi D., Pinelli F.: Trajectory Pattern Mining. 13th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, KDD, August 12-15, 2007, San Jose, California. ACM Press 2007, s. 330-339.
  • 80. Gingras F., Lakshmanan L.V.S.: nD-SQL: A Multi-dimensional Language for Interoperability and OLAP. 24rd International Conference on Very Large Data Bases, VLDB'98, August 24-27, 1998, New York. Morgan Kaufmann 1998, s. 134-145.
  • 81. Golfarelli M., Lechtenbörger J., Rizzi S., Vossen G.: Schema Versioning in Data Warehouses. International Workshop on Evolution and Change in Data Management, ECDM'04, Shanghai, China, November 8-12, 2004, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3289, Springer 2004, s. 415-428.
  • 82. Gorawski M., Bańkowski S.: Agenci programowi w przetwarzaniu gridowym. Red. T. Morzy, H. Rybiński, Technologie przetwarzania danych. TPD 2005. I Krajowa konferencja naukowa. 26-28 września 2005, Poznań. Wyd. Politechniki Poznańskiej, Poznań 2005, s. 118-129.
  • 83. Gorawski M., Bańkowski S.: Metodyka pomiaru wydajności systemu agentów programowych w gridzie. Nowe technologie sieci komputerowych. Red. S. Węgrzyn, L. Znamirowski, T. Czachórski, S. Kozielski, Tom 1. Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2006, s. 515-522.
  • 84. Gorawski M., Bańkowski S.: Tolerowanie upadku węzłów w gridowych hurtowniach danych. Systemy informatyczne z ograniczeniami czasowymi. Red. A. Kwiecień, P. Gaj. Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2006, s. 369-379.
  • 85. Gorawski M., Bańkowski S., Gorawski M. J.: Data processing in the INTOLAP system. Eds: A. Stepnowski, at al., Ist International Conference on Information Technology. IT08, 19-21 May 2008, Gdańsk. Institute of Electrical and Electronics Engineers, Piscataway 2008, s. 43-46.
  • 86. Gorawski M., Bańkowski S., Gorawski M. J.: RBTAT: Red-Black Table Aggregate Tree. Man-Machine Interactions, Eds. K.A. Cyran, AISC 59, Springer-Verlag, Berlin Heidelberg 2009, s. 605-613.
  • 87. Gorawski M., Bańkowski S., Gorawski M. J.: Środowisko rozwojowe systemów agentowych: Agent APAS.. Red. S. Kozielski i in.. Tom 1: Bazy danych. Nowe technologie. Architektura, metody formalne i zaawansowana analiza danych. Wyd. Komunikacji i Łączności. Warszawa 2007, s. 155-166.
  • 88. Gorawski M., Bańkowski S., Gorawski M. J.: The Software Agents in a Database Grid. International Multiconference on Computer Science and Information Technology. XXII Autumn Meetings of PIPS. Wisła, Poland, November 6-10, 2006. Vol. 1. Wyd. PTI, Katowice 2006, s. 337-344.
  • 89. Gorawski M., Bańkowski S.: System agentów programowych. Red. S. Kozielski i in. Tom 2: Bazy danych. Struktury, algorytmy, metody. Wybrane technologie i zastosowania. Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2006, s. 139-147.
  • 90. Gorawski M., Bortlik Ł.: Temporalna telemetryczna hurtownia danych. Red. S. Kozielski i in. Tom 2: Bazy danych. Modele, technologie, narzędzia. Analiza danych i wybrane zastosowania. Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2005, s. 51-57.
  • 91. Gorawski M, Bugdol M.: Cost Model for XBR-tree. Eds. S. Kozielski, R. Wrembel. New Trends in Data Warehousing and Data Analysis. Annals of Information Systems (AoIS), Springer. Vol. 3, New York 2009, s.203-219.
  • 92. Gorawski M., Bugdol M.: Model kosztowy XBR-drzewa w przestrzennych bazach danych. Studia Informatica. Vol. 29, No. 3(78), Wyd. Politechnika Śląska, Gliwice 2008, s. 2-13.
  • 93. Gorawski M., Bugdol, M.: Kaskadowe operacje ECOLAP. Studia Informatica Vol. 28, No. 3A, Wyd. Politechnika Śląska, Gliwice 2007, s. 43-63.
  • 94. Gorawski M., Bularz J.: Distribution-based Methods of Preserving Data Privacy in Distributed Spatial Data Warehouse. International Journal of Business Intelligence and Data Mining, Vol. 2, No. 4, 2007, s. 383-400.
  • 95. Gorawski M., Bularz J.: Protecting Private Information by Data Separation in Distributed Spatial Data Warehouse. 2nd International Conference on Availability, Reliability and Security. ARES 2007, April 10-13 2007, Vienna, IEEE Computer Society 2007 s. 837-844.
  • 96. Gorawski M., Chechelski R.: Algorytm balansowania przestrzennej telemetrycznej hurtowni danych. Studia Informatica, Vol. 26, No. 1, Wyd. Pohtechnika Śląska, Gliwice 2005, s. 45-65.
  • 97. Gorawski M., Chechelski R. Spatial Telemetrie Data Warehouse Balancing Algorithm in Oracle9i/Java Environment. Eds. M. Kłopotek, S.Wierzchoń. Intelligent Information Processing and Web Mining. HS: IIPWM '05 2005, June 13-16, 2005 Gdańsk, Poland, Advances in Soft Computing Springer 2005, s. 357-366.
  • 98. Gorawski M., Chechelski R.: Online Balancing of aR-Tree Indexed Distributed Spatial Data Warehouse. Eds. R. Wyrzykowski, J. Dongarra, N. Meyer, J. Wasniewski. Parallel Processing and Applied Mathematics, 6th International Conference, PPAM 2005, September 11-14, 2005, Poznan. Lecture Notes in Computer Science 3911, Springer, 2006, s. 470-477.
  • 99. Gorawski M., Chechelski R.: Parallel Telemetrie Data Warehouse Balancing Algorithm. Eds. Kwaśnicka H., Paprzycki M. 5th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, ISDA'05, September 8-10, 2005, Wrocław, IEEE Computer Society, s. 387-392.
  • 100. Gorawski M., Chrószcz A.: Prototypowy język zapytań strumieniowych - StreamAPAS v2.0. Studia Informatica, Vol. 29, No. 2A, Wyd. Politechnika Śląska, Gliwice 2008, s. 5-22.
  • 101. Gorawski M, Ciepluch M.: Przyrostowa ekstrakcja danych ETL(8): aspekty implementacyjno-wydajnościowe. Red. S. Kozielski i in. Tom 1: Architektura, metody formalne i zaawansowana analiza danych. Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2007, s. 115-124.
  • 102. Gorawski M., Ciepluch M.: Przyrostowa ekstrakcja danych ETL(8). Studia Informatica Vol. 27, No. 1, Wyd. Politechnika Śląska, Gliwice 2006, s. 27-40.
  • 103. Gorawski M., Ciepluch M.: Ocena wydajności komponentów systemu przyrostowej ekstrakcji danych ETL(8). Red. S. Kozielski i in. Toml. Bazy danych. Struktury, algorytmy, metody. Architektura, metody formalne i eksploracja danych. Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2006, s. 289-298.
  • 104. Gorawski M., Czmer J.: Rozbudowa silnika ekstrakcji danych RTETL o mechanizm detekcji zmian źródłowych danych strumieniowych. Red. Z. Mazura, Z. Huzara. Modele i zastosowania systemów czasu rzeczywistego. Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2008, s. 220-231.
  • 105. Gorawski M., Dowlaszewicz K.: An Analysis and Extension of Top-k Spatial Preference Queries Optimization Methods. Eds: A. Stepnowski, at al, Ist International Conference on Information Technology. IT08, 19-21 May 2008, Gdańsk. Institute of Electrical and Electronics Engineers, Piscataway 2008, s. 227-230.
  • 106. Gorawski M., Dowlaszewicz K.: Analiza i rozwinięcie metod optymalizacji zapytań o pierwszych k preferowanych lokalizacji. Studia Informatica, Vol. 29, No. 2A, Wyd. Pohtechniki Śląskiej, Gliwice 2008, s. 77-102.
  • 107. Gorawski M., Dowlaszewicz K. Optimization of Top-k Spatial Preference Queries' Execution Process Based on Similarity of Preferences. Eds: A. Zgrzywa, K. Choroś, A. Siemiński. 6th International Conference on Multimedia & Network Information Systems, New Trends in Multimedia and Network Information Systems. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, IOS Press, 2008, s. 140-151.
  • 108. Gorawski M., Dyga A.: Indexing of Spatio-temporal Telemetrie Data Based on Distributed Mobile Bücket Index. Ed. Thomas Fahringer. LASTED International Conference on Parallel and Distributed Computing and Networks, as part of the 24th IASTED International Multi-Conference on Applied Informatics, February 14-16 2006, Innsbruck. IASTED/ACTA Press 2006, s. 292-297.
  • 109. Gorawski M., Dyga A.: Multi-dimensional Dynamie Bücket Index Based on Mobile Agent System Architecture. Database and expert Systems applications. Eds. S. Bressan, J. Küng, R. Wagner. Database and Expert Systems Applications, 17th International 17th International Conference, DEXA 2006, September 4-8, 2006, Krakow. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4080, 2006, s. 924-934.
  • 110. Gorawski M., Faruga M.: Indeksowanie danych przestrzennych: indeksy statyczne i dynamiczne. Red. T. Morzy, H. Rybiński. Technologie przetwarzania danych. I Krajowa konferencja naukowa, TPD 2005. 26-28 września 2005, Poznań. Wyd. Politechniki Poznańskiej, Poznań 2005, s. 186-197.
  • 111. Gorawski M., Faruga M.: Indeksowanie przestrzenno-agregacyjne: R, XBR i aP-drzewa.. Eds. R.Tadeusiewicz, A. Ligęza, M. Szymkat. Computer methods and Systems, V Konferencja CMS'05, 14-16 November,2005, Kraków. AGH University of Science and Technology. Cracow, Jagiellonian University, Wyd. Oprogramowanie Naukowo-Techniczne. Vol. 2, 2005, s. 517-522.
  • 112. Gorawski M., Faruga M.: STAH-TREE: Hybrid Index for Spatio- temporal Aggregation. Eds. J. Cordeiro. J. Cardoso. Information Systems Analysis and Specification. 9th International Conference on Enterprise Information Systems. ICEIS'07, June 12-16, 2007, Portugal. Institute for Systems and Technologies of Information Control and Communication, s. 113-118.
  • 113. Gorawski M., Fraczek J.: Implementacja procedur bezpieczeństwa w hurtowniach danych. Studia Informatica, Vol. 25, No. 1, Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2004, s. 19-24.
  • 114. Gorawski M., Fraczek J.: Kontrola dostępu do informacji w hurtowniach danych. Studia Informatica, Vol. 24, No. 2B(54), Wyd. Pohtechniki Śląskiej, Gliwice 2003, s. 319-336.
  • 115. Gorawski M., Fraczek J.: Systemy DSS: projekt i opis modelu hurtowni danych. Informatyka, Vol. 36, No 5, Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2000, s. 34-43.
  • 116. Gorawski M., Fraczek J.: Systemy DSS: projekt modelu hurtowni danych-dokumentowanie zmienności wymiarów. Informatyka, Vol. 36, No. 6, 2000, s. 26-33.
  • 117. Gorawski M., Gabryś M.: Telemetryczny system zintegrowanego odczytu liczników. Red. S. Węgrzyn, B. Pochopień, T. Czachórski. Współczesne problemy sieci komputerowych. Nowe technologie. Wyd. Naukowo-Techniczne. Warszawa 2004, s. 203-211.
  • 118. Gorawski M., Gorawski M.J., Bańkowski S.: Indeksowanie węzłów gridowej hurtowni danych telemetrycznych o indeksach: MVB, STCAT, MDPAS. Zeszyty Naukowe, Tom 11. Technol. Inf. Wyd. ETI Politechniki Gdańskiej, 2006, s. 649-656.
  • 119. Gorawski M., Gorawski M. J, Bańkowski S.: Selection of Indexing Structures in Grid Data Warehouses. International Multiconference on Computer Science and Information Technology. XXII Autumn Meetings of PIPS, Wisła, Vol. 1, November 6-10, 2006, Wyd. PTI, Katowice 2006, s. 345-354.
  • 120. Gorawski M., Gorawski M. J.: Balanced Spatio-temporal Data Warehouse with R-MVB, STCAT and BITMAP Indexes. 5th International Symposium on Parallel Computing in Electrical Engineering, PARELEC'06, 13-17 September 2006, Białystok, Alamitos: Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE Computer Society 2006, s. 43-48.
  • 121. Gorawski M., Gorawski M. J.: Modified R-MVB-Tree and BTV Algorithm Used in a Distributed Spatio-temporal Data Warehouse. Parallel Processing and Applied Mathematics, PPAM'07, 7th International Conference, September 9-12, 2007, Gdańsk. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4967, Springer, Berlin 2008, s. 199-208.
  • 122. Gorawski M., Gorawski M. J.: Narzędzia informatyczne związane z gromadzeniem dużej liczby danych, ich analizą w trybie on-line. Inteligentny system zarządzania transportem publicznym. Zespół Automatyki w Transporcie, Wyd. Wydział Transportu Politechniki Śląskiej, Katowice 2008, s. 20-55.
  • 123. Gorawski M., Gorawski M. J.: Przestrzenno-temporalna hurtownia danych z indeksami: R-MVB, STCAT oraz BITMAP. Red. S. Kozielski i in. Tom 1: Bazy danych. Struktury, algorytmy, metody. Architektura, metody formalne i eksploracja danych. Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2006, s. 279-288.
  • 124. Gorawski M., Gorawski M. J., Bańkowski S.: Interoperacyjny system OLAP: intOLAP. Red. B. Hnatkowska, Z. Huzar. Metody i narzędzia wytwarzania oprogramowania. Konferencja naukowa, 14-16 maja 2007, Szklarska Poręba, Oficyna Wyd. Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2007, s. 279-291.
  • 125. Gorawski M., Gorawski M. J., Bańkowski S.: Selection of Indexing Structures in Grid Data Warehouses with Software Agents. International Journal of Computer Science & Applications, IJCSA, Vol. 4, No. 1, 2007, s. 39-52.
  • 126. Gorawski M., Gorawski M. J., Bańkowski S.: System raportujący INTOLAP oparty o serwer Mondrian. Red. Z. Huzar, Z. Mazur. Systemy czasu rzeczywistego. Metody i zastosowania. Wyd. Komunikacji i Łączności. Warszawa 2007, s. 363-372.
  • 127. Gorawski M., Gorawski M. J., Faruga M.: STAH-TREE: Quality Tests of Hybrid Index for Spatio-temporal Aggregation. Eds: A. Zgrzywa, K. Choroś, A. Siemiński. 6th International Conference on Multimedia & Network Information Systems, New Trends in Multimedia and Network Information Systems. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, IOS Press, 2008, s. 115-124.
  • 128. Gorawski M., Goławski K.: Indeks szkicu bazujący na aRB-drzewie. Red. S. Kozielski i in. Tom 1. Bazy danych. Nowe technologie Architektura, metody formalne i zaawansowana analiza danych. Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2007, s. 125-135.
  • 129. Gorawski M., Grzanka M.: Przetwarzanie materializowanej listy agregatów rozbudowanej o bufory LRU. Red. S. Kozielski i in. Tom 1, Bazy danych. Rozwój metod i technologii. Architektura, metody formalne i zaawansowana analiza danych. Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2008, s. 71-83.
  • 130. Gorawski M., Grzywacz M.: Systemy DSS: wybrane zagadnienia implementacji procesu ekstrakcji danych przy użyciu C++. Informatyka, Vol. 36, No. 9, 2000, s. 29-34.
  • 140. Gorawski M., Kamiński M.: Bezpośrednie balansowanie obciążenia w rozproszonej przestrzennej hurtowni danych indeksowanej aR-drzewem. Eds. R.Tadeusiewicz, A. Ligęza, M. Szymkat. Computer methods and Systems, V Konferencja CMS'05, 14-16 November, 2005, Kraków. AGH University of Science and Technology. Cracow, Jagiellonian University, Wyd. Oprogramowanie Naukowo-Techniczne. Vol. 2, 2005, s. 523-528.
  • 141. Gorawski M., Kamiński W.: On-Line Balancing of Horizontally-Range-Partitioned Data in Distributed Spatial Telemetrie Data Warehouse. 17th International Conference on Database and Expert Systems Applications, DEXA Workshop'06, 4-8 September 2006, Krakow, Los Alamitos, Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE Computer Society 2006, s. 273-277.
  • 142. Gorawski M., Konopacki A.: Konsolidacja serwerów dla e-gospodarki - aspekty praktyczne. Studia Informatica, Vol. 23, No. 2B, Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2002, s. 149-158.
  • 143. Gorawski M., Konopacki A.: Systemy DSS: analiza porównawcza. Informatyka Vol. 36, No. 4, 2000, s. 31-37.
  • 144. Gorawski M., Kowalski D.: Klasteryzacja szeregów czasowych na przykładzie pomiarów zużycia mediów. Red. S. Kozielski i in. Toml. Bazy danych. Struktury, algorytmy, metody. Architektura, metody formalne i eksploracja danych. Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2006, s. 419-427.
  • 145. Gorawski M., Koziatek A.: Systemy DSS: projekt ekstrakcji danych. Informatyka, Vol. 36, No. 7/8, 2000, s. 40-45.
  • 146. Gorawski M., Kołodziej W.: Znacznie rozproszona sieć przetwarzania strumieniowego. Studia Informatica, Vol. 29, No. 1, Wyd. Politechniki Śląskiej. Gliwice 2008, s. 61-85.
  • 147. Gorawski M., Malczok R.: AEC Algorithm: A Heuristic Approach to Calculating Density-Based Clustering Eps Parameter. Eds. T. M. Yakhno, E. J. Neuhold. Advances in Information Systems, 4th International Conference, AD VIS'06, October 18-20, 2006, Izmir, Lecture Notes in Computer Science 4243, Springer 2006, s. 90-99.
  • 148. Gorawski M., Malczok R.: Aggregation and analysis of spatial data by means of materialized aggregation tree. Eds. T. M. Yakhno. Advances in Information Systems, 3rd International Conference, ADVIS'04, October 20-22, 2004, Izmir, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3261, Springer 2004, s. 57-67.
  • 149. Gorawski M., Malczok R.: Calculation of Density-Based Clustering Parameters Supported with Distributed Processing.. Eds. J. Trujillo A. Min Tjoa. 8th International Conference Data Warehousing and Knowledge Discovery, DaWaK'06, September 4-8, 2006, Krakow, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4081, Springer 2006, s. 417-426.
  • 150. Gorawski M., Malczok R.: Comparison of Two Approaches to Processing Long Aggregates Lists in Spatial Data Warehouses. XXIst Fall Meeting of the Poüsh Information Processing Society, Sectio AI Informatica, Annales Universitatis Marii Curie-Skłodowska, Vol. 4., Wyd. Uniwersytet Marii Curie Skłodowskiej, Lublin 2006, s. 148-160.
  • 151. Gorawski M., Malczok R.: Distributed Spatial Data Warehouse Indexed with Virtual Memory Aggregation Tree. Eds. J. Sander, A. Mario, M. A. Nascimento. Spatio-Temporal Database Management, 2nd International Workshop STDBM'04, August 30, 2004, Toronto, s. 25-32.
  • 152. Gorawski M., Malczok R.: Distributed Spatial Data Warehouse. Eds. R. Wyrzykowski, J. Dongarra, M. Paprzycki, J. Wasniewski. Parallel Processing and Applied Mathematics, 5th International Conference, PPAM 2003, September 7-10, 2003, Częstochowa, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3019, Springer, Berlin 2004, s. 676-681.
  • 153. Gorawski M., Malczok R. Materialized aR-tree in Distributed Spatial Data Warehouse. Intelligent Data Analysis, Vol. 10, No. 4, 2006, s. 361-377.
  • 154. Gorawski M., Malczok R.: Materialized aR-tree in Distributed Spatial Data Warehouse. 15th European Conference on Machine Learning (ECML) and the 8th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (PKDD). Symbolic and Spatial Data Analysis: Mining Complex Data Structures, Pisa, Italy 2004, s. 55-66.
  • 155. Gorawski M., Malczok R.: Methods of Increasing the Efficiency of Spatial Data Warehouses. Eds. Z. Bubnicki, A. Grzech. 15th International Conference on Systems Science, Vol. 3. Knowledge Engineering and Intelligent Systems. Information Systems. Technical Applications. 7-10 September 2004, Wrocław, Oficyna Wydaw. Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2004, s. 276-283.
  • 156. Gorawski M., Malczok R.: Multi-thread Processing of Long Aggregates Lists. Eds. R. Wyrzykowski, J. Dongarra, N. Meyer, J. Wasniewski. Parallel Processing and Applied Mathematics. 6th International Conference, PPAM'05, September 11-14, 2005, Częstochowa, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3911, Springer, Berlin 2006, s. 59-66.
  • 157. Gorawski M., Malczok R.: On efficient storing and processing of long aggregate lists. Warehousing and Knowledge Discovery, Eds. J. Trujillo A. Min Tjoa. 8th International Conference, DaWaK'05, August 22-26, 2005, Copenhagen, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3589, Springer, Berlin 2005, s. 190-199.
  • 158. Gorawski M., Malczok R.: Towards Automatic Eps Calculation in Density-Based Clustering. Eds. J. Pokorny, Y. Manolopoulos. Advances in Databases and Information Systems, lOth East European Conference, ADBIS 2006, September 3-7, 2006, Thessaloniki, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4152, Springer 2006, s. 313-328.
  • 159. Gorawski M., Malczok R.: Towards Storing and Processing of Long Aggregates Lists in Spatial Data Warehouses. XXI Autumn Meeting of the Polish Information Processing Society, Wisła. Wyd. PTI, Katowice 2005, s. 95-103.
  • 160. Gorawski M., Malczok R.: Towards Stream Data Parallel Processing in Spatial Aggregating Index. Parallel processing and applied mathematics. Eds. R. Wyrzykowski, J. Dongarra, K. Karczewski, J.Wasniewski. 7th International Conference, PPAM'07, September 9-12, 2007, Gdańsk. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4967, Springer, Berlin 2008, s. 209-218.
  • 161. Gorawski M., Malczok R.: Updating Aggregation Tree in Distributed Spatial Telemetrie Data Warehouse. 13th Euromicro Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing, PDP'05, February 9-11, 2006, Lugano, IEEE Computer Society 2005, s. 329-336.
  • 162. Gorawski M., Marks P.: Checkpoint-based Resumption in Data Warehouses. Ed. Sacha K Software engineering techniques. Design for quality. International Federation for Information Processing. Vol. 227, Springer, New York 2006, s. 313-323.
  • 163. Gorawski M., Marks P.: Data Loading Based on UB-Tree Index Implemented in Design-Resume /JavaBeans Environment. Studia Informatica, Vol. 25, No. 1, Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2004, s. 141-153.
  • 164. Gorawski M., Marks R: Distributed Stream Processing Analysis in High Availability Context. 2th International Conference on Availability, Reliability and Security, ARES'07, The International Dependability Conference-Bridging Theory and Practice, April 10-13, 2007, Vienna. IEEE Computer Society 2007, s. 61-68.
  • 165. Gorawski M., Marks P. Dynamie Estimation of the Efficiency of Design-Resume Resumption. Archiwum Informatyki Teoretycznej i Stosowanej. Wyd. Polska Akademia Nauk, Vol. 15, No. 1, 2003, s. 59-70.
  • 166. Gorawski M., Marks P.: Estimation of Profitability of Design-Resume/JavaBeans Resumption Algorithm. Eds. Z. Bubnicki, A. Grzech. 15th International Conference on Systems Science, Vol. 3, Knowledge Engineering and Intelligent Systems. Information Systems. Technical Applications. 7-10 September 2004, Oficyna Wyd. Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2004, s. 284-292.
  • 167. Gorawski M., Marks P.: Fault-Tolerant Distributed Stream Processing System. 17th International Conference on Database and Expert Systems Applications, DEXA'06,, 2nd International Workshop on Hight Availiability of Distributed Systems, HADIS'06, 4-8 September 2006, Krakow, Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE Computer Society 2006, s. 395-399.
  • 168. Gorawski M., Marks P.: Grouping and Joining Transformations in Data Extraction. XXIst Autumn Meeting of the Pohsh Information Processing Society, Wisła. Wyd. PTI, Katowice, 2005, s. 105-113.
  • 169. Gorawski M., Marks P.: Grouping and Joining Transformations in Data Extraction Process. XXIst Fall Meeting of the Polish Information Processing Society, Sectio AI Informatica, Annales Universitatis Marii Curie-Skłodowska, Vol. 4., Wyd. Uniwersytet Marii Curie Skłodowskiej, Lublin 2006, s. 135-147.
  • 170. Gorawski M., Marks P.: High Efficiency of Hybrid Resumption in Distributed Data Warehouses. 16th International Workshop on Database and Expert Systems Applications, DEXA'05, Ist International Workshop on Hight Availiability of Distributed Systems, HADIS'05, 22-26 August 2005, Copenhagen, IEEE Computer Society 2005, s. 323-327.
  • 171. Gorawski M., Marks P.: Influence of Balancing Used in a Distributed Data Warehouse on the Extraction Process. Eds. Weber G., Draheim D. Trends in Enterprise Application Architecture, VLDB Workshop, TEAA'05, 22-26 August 2005, Trondheim, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3888. Springer, Berlin 2006, s. 84-98.
  • 172. Gorawski M., Marks R: Resumption of Data Extraction Process in Parallel Data Warehouses. Eds. R. Wyrzykowski, J. Dongarra, N. Meyer, J. Wasniewski. Parallel Processing and Applied Mathematics. 6th International Conference, PPAM'05, September 11-14, 2005, Częstochowa, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3911, Springer, Berlin 2006, s. 478-485.
  • 173. Gorawski M., Marks P.: Towards Automated Analysis of Connections Network in Distributed Stream Processing System. Eds. Kotagiri R., Pudi V., Haritsa J. R. Database Systems for Advanced Applications, 13th International Conference, DASFAA'08, March 19-21, 2008, New Delhi, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4947, Springer, Berlin 2008, s. 670-677.
  • 174. Gorawski M., Marks P.: Towards Reliability and Fault-Tolerance of Distributed Stream Processing System. Eds. Zamojski W, et al. International Conference on Dependability of Computer Systems. DEpCos-RECLOMEX'07, June 14-16, 2007, Szklarska Poręba, IEEE Computer Society 2007, s. 246-253.
  • 175. Gorawski M., Marks R, Gorawski M.J.: Collecting Data Streams from a Distributed Radio-Based Measurement System. Eds. Kotagiri R., Pudi V., Haritsa J. R. Database Systems for Advanced Applications, 13th International Conference, DASFAA'08, March 19-21, 2008, New Delhi, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4947, Springer, Berlin 2008, s. 702-705.
  • 176. Gorawski M., Mrozek D.: Administrowanie systemami hurtowni danych. Studia Informatica, Vol. 25, No. 2, Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2004, s. 33-47.
  • 177. Gorawski M., Palica J.: Implementacja przestrzennej telemetrycznej hurtowni danych w technologii Oracle/JINI. Studia Informatica, Vol. 26, No. 1, Wyd. Pohtechniki Śląskiej, Gliwice 2005, s. 67-91.
  • 178. Gorawski M., Panfil S.: Dekompozycja relacji jako metoda ochrony prywatności danych w rozproszonych przestrzennych hurtowniach danych. Studia Informatica, Vol. 28, No. 3A, Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2007, s. 65-80.
  • 179. Gorawski M., Piekarek M.: Przepustowość sieci systemowej w klastrze. Praca zbiorowa. Red. Kwiecień A., Grzywak A. Wysokowydajne sieci komputerowe. Zastosowanie i bezpieczeństwo, Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2005, s. 409-415.
  • 180. Gorawski M., Piekarek M.: Rozproszony proces ekstrakcji danych z protokołem SimpleRMI. Red. S. Kozielski i in. Tom 2. Bazy danych. Modele, technologie, narzędzia Analiza danych i wybrane zastosowania. Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2005, s. 43-50.
  • 181. Gorawski M., Piekarek M.: Rozwojowe środowisko ETL/Java Beans. Studia Informatica, Vol. 24, No. 4(56), Wyd. Pohtechniki Śląskiej, Gliwice 2003, s. 287-302.
  • 182. Gorawski M., Piekarek M.: Rozwojowe środowisko ETL/JavaBeans wzbogacone o rozproszone sortowanie danych. Red. S. Węgrzyn, B. Pochopień, T. Czachórski. Współczesne problemy sieci komputerowych. Nowe technologie. Wyd. Naukowo-Techniczne, Warszawa 2004, s. 173-180.
  • 183. Gorawski M., Płuciennik E.: Analityczne rozszerzenia SQL w rozproszonej, homogenicznej strukturze danych. Red. T. Morzy, M. Gorawski, R. Wrembel. Technologie przetwarzania danych. II Konferencja naukowa, TPD 2007., 24-26 września 2007, Poznań. Wyd. Pohtechniki Poznańskiej, Poznań 2007, s. 91-101.
  • 184. Gorawski M., Płuciennik E.: Analiza danych w systemie telemetrycznych hurtowni danych z wykorzystaniem rozszerzeń SQL/Oracle 10g. zbiorowa. Red. St. Kozielski i in., Tom 2. Bazy danych. Modele, technologie, narzędzia, Analiza danych i wybrane zastosowania. Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2005, s. 59-67.
  • 185. Gorawski M., Płuciennik E.: Analytical Models Combining Methodology with Classification Model Example. Red. A. Stepnowski, et al. Ist International Conference on Information Technology, 19-21 May 2008, Gdańsk. Institute of Electrical and Electronics Engineers 2008, s. 201-204.
  • 186. Gorawski M., Płuciennik E.: Comparative Analysis of Clustering Algorithms Implemented in IBM Intelligent Miner, Oracle9i Data Mining and Microsoft Analysis Services. Studia Informatica, Vol. 25, No. 1, Wyd. Pohtechniki Śląskiej, Gliwice 2004, s. 91-107.
  • 187. Gorawski M., Płuciennik E.: Distributed Data Mining by Means of SQL Enhancement. 7th International Conference on Ontologies, DataBases, and Applications of Semantics, ODBASE'08, OTM'08 Workshops, Monterrey, Mexico, November 9-14, 2008, s. 34-35.
  • 188. Gorawski M., Płuciennik E.: Distributed SQL in Spatial Warehouse and Software Agents Environment. International Transactions on Systems Science and Applications, Vol. 3, No. 4,2008, s. 307-313.
  • 189. Gorawski M., Płuciennik E.: Ogólny schemat realizacji zapytań SQL w homogenicznej rozproszonej strukturze danych. Red. S. Kozielski i in. Bazy danych. Nowe technologie. Architektura, metody formalne i zaawansowana analiza danych. Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2007, s. 137-145.
  • 190. Gorawski M., Płuciennik E.: Realizacja zapytań SQL do przestrzennej hurtowni danych telemetrycznych w rozproszonym środowisku agentów programowych. Zeszyty Naukowe Tom 11. Technol. Inf. Wyd. Wydz. ETI Pohtechniki Gdańskiej, 2006, s. 657-664.
  • 191. Gorawski M., Płuciennik E. Realizacja zapytań SQL w rozproszonym środowisku agentów programowych. Red. S. Kozielski i in. Bazy danych. Struktury, algorytmy, metody. Wybrane technologie i zastosowania. Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2006, s. 149-155.
  • 192. Gorawski M., Płuciennik E.: Rozproszona klasyfikacja danych z poziomu języka SQL. Red. S. Kozielski i in. Tom 1. Bazy danych. Rozwój metod i technologii. Architektura, metody formalne i zaawansowana analiza danych Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2008, s. 27-36.
  • 193. Gorawski M., Płuciennik E.: Rozproszone przetwarzanie analityczne na przykładzie Oracle9i/10g. Praca zbiorowa. Red. St. Kozielski i in. Współczesne problemy sieci komputerowych. Nowe technologie. Wyd. Naukowo-Techniczne. Warszawa 2004, s. 191-201.
  • 194. Gorawski M., Płuciennik E.: Spatial Telemetrie Data Warehouse and Software Agents as Environment to Distributed Execute SQL Queries. International Multiconference on Computer Science and Information Technology. XXII Autumn Meetings of PIPS, Wisła, November 6-10, 2006, Vol. 1, Wyd. PTI, Katowice 2006, s. 243-252.
  • 195. Gorawski M., Płuciennik E.: Systemy DSS: aplikacje i narzędzia użytkownika końcowego. Informatyka, Vol. 36, No. 11/12, 2000, s. 47-53.
  • 196. Gorawski M., Siódemak P.: Graficzne projektowanie aplikacji ETL. Studia Informatica, Vol. 24, No. 4(56), Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2003, s. 345-367.
  • 197. Gorawski M., Skierski A.: Okienkowy język zapytań ciągłych. Red. T. Morzy, M. Gorawski, R. Wrembel. Technologie przetwarzania danych. II Konferencja naukowa, TPD'07, 24-26 września 2007. Poznań. Wyd. Politechniki Poznańskiej, Poznań 2007, s. 480-490.
  • 198. Gorawski M., Stachurski K.: Ocena algorytmów odkrywania reguł asocjacji wraz z ochroną prywatności danych. Studia Informatica, Vol. 26, No. 2, Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2005, s. 49-67.
  • 199. Gorawski M., Stachurski K.: On Association Rules Mining Algorithms with Data Privacy Preserving. Eds. Szczepaniak R, Kacprzyk J., Niewiadomski A. 3rd International Atlantic Web Intelligence Conference, AWIC05, June 6-9, 2005, Łódź, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3528, Springer 2005, s. 170-175.
  • 200. Gorawski M., Stachurski K.: On Efficiency and Data Privacy Level of Association Rules Mining Algorithms within Parallel Spatial Data Warehouse. International Workshop Dependability Aspects on Data Warehousing and Mining Applications, DAWAM'06, Ist International Conference on Availability, Reliability and Security, ARES '06, April 20-22, 2006, Vienna, IEEE Computer Society 2006, s. 936-943.
  • 201. Gorawski M., Słabiński Ł.: Implementation and Tests of Clustering over Vertically Distributed Data without Sharing their Values. International Multiconference on Computer Science and Information Technology. XXII Autumn Meetings of PIPS, Katowice: PTI, Vol. 1, Wisła, Poland, November 6-10, 2006, s. 41-50.
  • 202. Gorawski M., Słabiński Ł.: Implementation of Homomorphic Encryption in Privacy-Preserving Clustering Distributed Data. 2nd ADBIS Workshop on Data Mining and Knowledge Discovery, lOth East-European Conference on Advances in Databases and Information Systems, ADBIS'06, September 3-7, 2006, Thessaloniki, s. 37-47.
  • 203. Gorawski M., Słabiński Ł.: Ochrona prywatności danych podczas rozproszonego klastrowania metodą k-średnich. Eds. R.Tadeusiewicz, A. Ligęza, M. Szymkat. Computer methods and Systems, V Konferencja CMS'05, 14-16 November, 2005, Kraków. AGH University of Science and Technology. Cracow, Jagiellonian University, Wyd. Oprogramowanie Naukowo-Techniczne. Vol. 2, 2005, s. 351-356.
  • 204. Gorawski M., Talaga R: Struktury indeksujące zintegrowane z materializowaną listą agregatów dla trajektoryjnej hurtowni danych. Studia Informatica Vol. 30, No. 2A, Wyd. Politechniki Śląskiej. Gliwice 2009, s. 329-340.
  • 205. Gorawski M., Thiele M.: Modele kosztowe dla indeksu STCAT. Studia Informatica Vol. 28, No. 4, Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2007, s. 19-42.
  • 206. Gorawski M., Thiele M.: Poszukiwanie nowych platform obliczeniowych dla zaawansowanych baz i hurtowni danych. Red. Z. Huzar, Z. Mazur. Inżynieria oprogramowania - od teorii do praktyki. Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2008, s. 313-320.
  • 207. Gorawski M., Tlatlik D.: CBA-drzewa - kompaktowa struktura dla indeksowania przestrzennych obiektów niepunktowych. Studia Informatica Vol. 29, No. 1, Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2008, s. 99-118.
  • 208. Gorawski M., Wocław A.: Evaluation of the Efficiency Design-Resume/JavaBeans Recovery Algorithm. Archiwum Informatyki Teoretycznej i Stosowanej. Polska Akademia Nauk, Vol. 15, 2003, s. 249- 269.
  • 209. Gorawski M., Wocław A.: Implementacja algorytmu odtwarzania Design-Resume w technologii JavaBeans. Studia Informatica, Vol. 24, No. 1(56), Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2003, s. 219-235.
  • 210. Gorawski M., Wołany P.: Integracja systemu rozproszonego przetwarzania strumieni danych z systemem agentów programowych. Red. S. Kozielski i in. Bazy danych. Nowe technologie. Architektura, metody formalne i zaawansowana analiza danych. Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2007, s. 147-154.
  • 211. Gorawski M., Wróbel G. Realizacja zapytań klasy KNN w przestrzennej telemetrycznej hurtowni danych. Studia Informatica Vol. 26, No. 2, Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2005, s. 5-22.
  • 212. Gorawski M., Łuk M.: Bezpieczna klasteryzacja bazująca na gęstości poziomo rozproszonych danych przestrzennych. Studia Informatica Vol. 28, No. 3A, Wyd. Politechniki Śląskiej, Gliwice 2007, s. 5-27.
  • 213. Gorawski M., Świtoński A.: Systemy DSS: uniwersalne narzędzia ETL. Informatyka Vol. 36, No. 10, 2000, s. 34-39.
  • 214. Gorawski M., Życiński J.: Statystyczna i eksploracyjna analiza czasu życia systemów pomp głębinowych ESP. Studia Informatica Vol. 29, No. 1, Wyd. Pohtechniki Śląskiej, Gliwice 2008, s. 35-59.
  • 215. Gorawski, M.: 3 perspektywy procesu ekstrakcji danych. Red. J. S. Nowak, J. K. Grabara, Z. Szyjewski. Strategie informatyzacji i zarządzanie wiedzą. Wyd. Naukowo-Techniczne, Warszawa 2004, s. 295-341.
  • 216. Gorawski, M.: Algorytm hybrydowego odtwarzania procesu ekstrakcji danych. Red. J. Górski, A. Wardziński. Inżynieria oprogramowania - nowe wyzwania. VI Krajowa Konferencja Inżynierii Oprogramowania, KKIO'04, 5-8 października 2004. Wyd. Naukowo-Techniczne, Gdańsk 2004, s. 405-420.
  • 217. Gorawski, M.: Architecture of Parallel Spatial Data Warehouse: Balancing Algorithm and Resumption of Data Extraction. Red. K. Zieliński, T. Szmuc. Software Engineering: Evolution and Emerging technologies. IOS Press, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Vol. 130, 2005, s. 49-59.
  • 218. Gorawski, M.: Architektura przemysłowych hurtowni danych. Red. A. Kwiecień, P. Gaj. X Konferencja Systemy czasu rzeczywistego. Ustroń, 15-18 września 2003, Wyd. Instytut Informatyki Politechniki Śląskiej, Gliwice 2003, s. 117-129.
  • 219. Gorawski, M.: Bezopóźnieniowe przestrzenne hurtownie danych z zapytaniami klasy kNN. Red. Z. Huzar, Z. Mazur. Systemy czasu rzeczywistego. Metody i zastosowania Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2007, s. 354-362.
  • 220. Gorawski, M.: Charakterystyka procesu ekstrakcji danych. Studia Informatica, Vol. 24, No. 4(56), Wyd. Pohtechniki Śląskiej, Gliwice 2003, s. 211-232.
  • 221. Gorawski, M.: Definiowanie schematów rozszerzonej gwiazdy kaskadowej. Red. S. Kozielski i in. Bazy danych. Nowe technologie. Architektura, metody formalne i zaawansowana analiza danych. Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2007, s. 103-114.
  • 222. Gorawski, M.: Ekstrakcja i integracja danych w czasie rzeczywistym. Red. A. Kwiecień, P. Gaj. Współczesne problemy systemów czasu rzeczywistego. Wyd. Naukowo-Techniczne, Warszawa 2004, s. 435-445.
  • 223. Gorawski, M.: Indeksowanie aR- drzewem przestrzennej hurtowni danych. Red. J. S. Nowak, J. K. Grabara. Efektywność zastosowań systemów informatycznych. Wyd. Naukowo-Techniczne, Warszawa 2004, s. 245-260.
  • 224. Gorawski, M.: Laboratorium hurtowni danych poziomu MS SQL SEVER 2005. Red. B. Hnatkowska, Z. Huzar. Metody i narzędzia wytwarzania oprogramowania. Konferencja naukowa, 14-16 maja 2007, Szklarska Poręba. Oficyna Wydaw. Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2007, s. 583-596.
  • 225. Gorawski, M.: Lokalizacja obiektów i trajektoryjne hurtownie danych. Konferencja Inteligentny system transportowy dla Śląska. 19 marca 2008, Wyd. Wydz. Transportu Politechniki Śląskiej, Katowice 2008, s. 1-14.
  • 226. Gorawski, M.: Modelowanie inteligentnych systemów zarządzania strategią. Red. R. Tadeusiewicz, A. Ligęza, M. Szymkat. Metody i systemy komputerowe w badaniach naukowych i projektowaniu inżynierskim. IV Krajowa konferencja CMS'03, AGH, Pohtechnika Krakowska, Uniwersytet Jagielloński., 26-28 listopada 2003, Kraków, Wyd. Oprogramowanie Naukowo-Techniczne, Kraków 2006, s. 153-158.
  • 227. Gorawski, M.: Modelowanie procesu ekstrakcji danych. Red. R. Tadeusiewicz, A. Ligęza, M. Szymkat. Metody i systemy komputerowe w badaniach naukowych i projektowaniu inżynierskim. IV Krajowa konferencja CMS'03, AGH, Politechnika Krakowska, Uniwersytet Jagielloński., 26-28 listopada 2003, Kraków, Wyd. Oprogramowanie Naukowo-Techniczne, Kraków 2006, s. 165-170.
  • 228. Gorawski, M.: Ocena efektywności architektur OLAP. Red. Z. Huzar, Z. Mazur. Problemy i metody inżynierii oprogramowania. Wyd. Naukowo-Techniczne, Warszawa 2003, s. 233-250.
  • 229. Gorawski, M.: Odkrywanie reguł asocjacji i ochrona prywatności danych w przestrzennych hurtowniach danych - analiza wydajnościowa. Zeszyty Naukowe, Tom 11, Technol. Inf. Wyd. Wydz. ETI Politechniki Gdańskiej, Gdańsk 2006, s. 673-680.
  • 230. Gorawski, M.: Oracle 10g jako grid zorientowany na dane. Red. A. Kwiecień, A. Grzywak. Wysokowydajne sieci komputerowe. Zastosowanie i bezpieczeństwo. Wyd. Komunikacji i Łączności, Warszawa 2005, s. 399-408.
  • 231. Gorawski, M.: Praktyczne aspekty projektowania hurtowni danych. Studia Informatica, Vol. 24, No. 4(56), Wyd. Pohtechniki Śląskiej, Gliwice 2003, s. 189-210.
  • 232. Gorawski, M.: Systemy DSS: Hurtownia Danych. Informatyka, Vol. 36, No. 3, 2000, s. 30-33.
  • 233. Gorawski, M.: Systemy przestrzennych hurtowni danych telemetrycznych. Praca zbiorowa. Red. A. Kwiecień, P. Gaj. Współczesne problemy systemów czasu rzeczywistego. Wyd. Naukowo-Techniczne, Warszawa 2004, s. 421-433.
  • 234. Gorawski, M.: Time Complexity of Page Filling Algorithms in Materialized Aggregate List (MAL) and MAL/TRIGG Materialization Cost. Control and Cybernetics, Vol. 38, No. 1,2009, Wyd. System Reearch Institute, s. 1-20.
  • 235. Gorawski, M.: Złożoność czasowa algorytmów wypełniania stron w metodzie materializowanej listy agregatów. Red. T. Morzy, M. Gorawski, R. Wrembel. Technologie przetwarzania danych. II Konferencja naukowa, TPD 2007, 24-26 września 2007, Poznań, Wydaw. Pohtechniki Poznańskiej, Poznań 2007, s. 195-206.
  • 236. Gorawski, M.: Nowe modele odtwarzania procesu ETL. Warsztaty z cyklu: Hurtownie danych i business intelligence. Procesy ETL w architekturze hurtowni danych, Wyd. CPI, Warszawa 2008, s. 67-81.
  • 237. Gray J., Bosworth A., Layman A., Pirahesh H.: Data Cube: A Relational Aggregation Operator Generalizing Group-By, Cross-Tab, and Sub-Totals, Data Mining and Knowledge Discover, Vol. 1, 1997, s. 29-53.
  • 238. Gupta H., Mumick S.: Selection of Views to Materialize in a Data Warehouse. IEEE Transaction Knowledge &Data Engineering, Vol. 17, No.l, 2005, s. 24-43.
  • 239. Gupta H.: Selection of Views to Materialize in a Data Warehouse. 6* International Conference on Database Theory, ICDT, Delphi, Greece, January 8-10, 1997, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1186, Springer 1997, s. 98-112.
  • 240. Gupta H., Harinarayan V., Rajaraman A., Ullman J. D.: Index Selection for OLAP. 13th International Conference on Data Engineering, April 7-11, 1997, Birmingham U.K. IEEE Computer Society 1997, s. 208-219.
  • 241. Guttman, A.: R-Trees. a Dynamie Index Structure For Spatial Searching. Conference on Management of Data, SIGMOD'84, June 18-21, 1984, Boston, Massachusetts. ACM Press 1984, s. 47-57.
  • 242. Gürgen L., Labbe C, Olive V., Roncancio C: A Scalable Architecture for Heterogeneous Sensor Management. 16th International Workshop on Database and Expert Systems Applications, DEXA'05, 22-26 August 2005, Copenhagen. IEEE Computer Society 2005, s. 1108-1112.
  • 243. Hadjieleftheriou M., Kriakov V., Tao Y., Kollios G., Delis A., Tsotras V.J.: Spatio-Temporal Data Services in a Shared-Nothing Environment. 16th International Conference on Scientific and Statistical Database Management, SSDBM'04, 21-23 June 2004, Santorini, Greece, IEEE Computer Society 2004, s. 131-134.
  • 244. Han J., Stefanovic N., & Koperski K.: Selective Materialization: An Efficient Method for Spatial Data Cube Construction. Research and Development in Knowledge Discovery and Data Mining. Second Pacific-Asia Conference, PAKDD'98, April 15-17, 1998, Melbourne, Australia, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1394, Springer 1998, s. 144-158.
  • 245. Har-Peled S., Bardia Sadri B.: How Fast Is the k-means Method? 16th Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms, SODA'05, January 23-25, 2005, Vancouver, British Columbia. SLAM 2005, s. 877-885.
  • 246. Harinarayan V., Rajaraman A., Ullman J.: Implementing Data Cubes Efficiently. ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, June 4-6, 1996, Montreal, Quebec. ACM Press 1996, s. 205-216.
  • 247. Hellerstein J. M., Stonebraker M., Hamilton J.: Architecture of a Database System. Foundations and Trends in Databases Vol. 1, No. 2, 2007, s. 141-259.
  • 248. Hu W., Sha L., Sperber M.: Moving Object Spatial Queries and Indexing Techniques. http://www.google.pysearch?W=pl&q=Moving+Object+Spatial+Queries+and+Indexing+ Techniques&lr, 2006.
  • 249. Hurtado CA., Mendelzon A.O., Vaisman A.A.: Maintaining Data Cubes under Dimension Updates. 15th International Conference on Data Engineering, ICDE'99, 23-26 March 1999, Sydney. IEEE Computer Society 1999, s. 346-355.
  • 250. IBM, Data Warehouse Manager, http://www.ibm.com/software/data/ db2/datawarehouse.
  • 251. Infomatica. PowerCenter, http://wwwinformaticaxoin/Pages/index.aspx.
  • 252. Inmon, W.H.: Building the Data Warehouse. Ist Edition, Hardcover Publisher: John Wiley & Sons. 1993.
  • 253. Jagannathan G., Pillaipakkamnatt K., Wright R.: A New Privacy-Preserving Distributed k-Clustering Algorithm. 6th IEEE International Conference on Data Mining, ICDM 2006, International Conference on Data Mining, SDM, 18-22 December 2006, Hong Kong. IEEE Computer Society 2006, s. 535-540.
  • 254. Januzaj E., Kriegel H-R, Pfeifle M.: Scalable Density-Based Distributed Clustering. Knowledge Discovery in Databases, PKDD,04, 8th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (PKDD), September 20-24, 2004, Pisa. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3202, Springer 2004, s. 231-244.
  • 255. Januzaj E., Kriegel H-R, Pfeifle M.: DBDC: Density Based Distributed Clustering. Advances in Database Technology, EDBT'04, 9th International Conference on Extending Database Technology, March 14-18, 2004, Heraklion, Crete. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 2992, Springer 2004, s. 88-105.
  • 256. Jeffery S.R., Franklin M.J., Halevy A.Y.: Pay-as-you-go User Feedback for DataSpace Systems. International Conference on Management of Data, SIGMOD'08, June 10-12, 2008, Vancouver, BC. ACM Press 2008, s. 847-860.
  • 257. Jensen CS., Dyreson CE., at al: A Consensus Glossary of Temporal Database Concepts.. Temporal Databases: Research and Practice, Dagstuhl, June 23-27, 1997, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1399, Springer 1997, s. 367-405.
  • 258. Jensen Ch., Friis-Christensen A., Pedersen T. B., Pfoser D., Saltenis S., Tryfona N.: Location-based Services: A Database Perspective. 8th Scandinavian Research Conference on Geographical Information Science, ScanGIS'2001, 25-27 June 2001, Äs, Norway. s. 59-68.
  • 259. Jensen M. R., Holmgren T., Pedersen T. B.: Discovering Multidimensional Structure in Relational Data. 6th Int. Conf. on Data Warehousing and Knowledge Discovery, DaWaK'04, September 1-3, 2004, Zaragoza, Spain. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3181, Springer 2004, s. 138-148.
  • 260. Jha S, Kruger L., McDaniel R: Privacy Preserving Clustering. lOth European Symposium on Research in Computer Security, ESORICS'05, September 12-14, 2005, Milan. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3679, Springer 2005, s. 397-417.
  • 261. Johannes D., Leijen R: The X Abroad - A Functional Approach To Software Components. PhD thesis, Department of Computer Science, Utrecht University, November 2003.
  • 262. Juergens M, Lenz H-J.: The Ra*-tree - an Improved R-tree with Materialized Data for Supporting Range Queries on OLAP Data. Ninth International Workshop on Database and Expert Systems Applications, August 24-28, 1998, Vienna. IEEE Computer Society 1998, s. 186-191.
  • 263. Kalnis R, Mamouhs N., Papadias D.: View Selection Using Randomized Search. Data Knowledge Engineering, Vol. 42, No.l, 2002, s. 89-111.
  • 264. Kamel I., Faloutsos C: Hilbert R-tree: An Improved R-tree Using Fractals. 20th International Conference on Very Large Data Bases, VLDB'94, September 12-15, 1994, Santiago de Chile. Morgan Kaufmann 1994, s. 500-509.
  • 265. Kamel I., Faloutsos C: On Packing R-trees. 2nd International Conference on Information and Knowledge Management, CIKM'93, November 1-5, 1993, Washington, DC. ACM Press 1993, s. 490- 499.
  • 266. Kantarcioglu M., Clifton Ch.: Privacy-preserving Distributed Mining of Association Rules on Horizontally Partitioned Data. Data. IEEE Transactions on Knowledge Data Engineering, Vol. 16, No. 9, 2004, s. 1026-1037.
  • 267. Kantarcioglu M., Clifton Ch.: Privately Computing a Distributed k-NN Classifier. 8th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases PKDD'04, September 20-24, 2004, Pisa. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3202, Springer 2004, s. 279-290.
  • 268. Kelly, S.: Data Warehousing-The Route to Mass Customization. John Wiley and Sons 1996.
  • 269. Kimball R., Caserta J.: The Data Warehouse ETL Toolkit: Practical Techniques for Extracting, Cleaning. Wiley 2004.
  • 270. Kimball R., Reeves L., Ross M., Thornthwaite W.: The Data Warehouse Lifecycle Toolkt. John Wiley & Sons, Inc. 1998.
  • 271. Kirkgöze R., Katic N., Stolba M, Tjoa A. M.: A Security Concept for OLAP. Proceedings of the 8th. Intenational Workshop on Database and Expert Systems Applications, DEXA'97, September 1-2, 1997, Toulouse. IEEE Computer Society 1997, s. 619-626.
  • 272. Kiviniemi J., Wolski A., Pesonen A., Arminen J.: Lazy Aggregates for Real-Time OLAP. Ith Int. Conf. on Data Warehousing and Knowledge Discovery, DaWaK'99, August 30-September 1, 1999, Florence. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1676, Springer 1999, s. 165-172.
  • 273. Klusch M., Lodi S., Moro G.: Distributed Clustering Based on Sampling Local Density Estimates. The 8 th. International Joint Conference on Artificial Intelhgence, IJCAF03, August 9-15, 2003, Acapulco, Mexico. Morgan Kaufmann 2003, s. 485-490.
  • 274. Kondratas E., Timko I.: CT-OLAP: temporal Multidimensional Data Model and Algebra for Moving Objects. lOth International Workshop on Data Warehousing and OLAP, DOLAP'07, November 9, 2007, Lisbon. ACM 2007, s. 81-88.
  • 275. Kryszkiewicz M.: Mining with Cover and Extension Operators. Principles of Data Mining and Knowledge Discovery, 4th European Conference, PKDD'00, September 13-16, 2000, Lyon. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1910, Springer 2000, s. 476-482.
  • 276. Krämer J., Seeger B.: A Temporal Foundation for Continuous Queries over Data Stream. Department of Mathematics and Computer Science, Philipps University, Marburg, Germany, 1 Ith International Conference on Management of Data, COMAD'05. January 6-8, 2005, Goa. Computer Society of India 2005, s. 70-82.
  • 277. Labio W., Wiener J., Garcia-Molina H., Gorelik V.: Efficient Resumption of Interrupted Warehouse Loads. International Conference on Management of Data, SIGMOD'00, May 16-18, 2000, Dallas, Texas. ACM 2000, s. 46-57.
  • 278. Labio W., Wiener J., Garcia-Molina H., Gorelik V.: Efficient Resumption of Interrupted Warehouse Loads. Stanford University, Sagent Technologies, Technical Report, 1999.
  • 279. Lau E., Madden S.: An Integrated Approach to Recovery and High Availability in an Updatable. Distributed Data Warehouse. 32nd International Conference on Very Large Data Bases, VLDB'06, September 12-15, 2006, Seoul. ACM 2006, s. 703-714.
  • 280. Lawrence M., Rau-Chaplin A.: Dynamic View Selection for OLAP. Data Warehousing and Knowledge Discovery, 8th International Conference, DaWaK'06, September 4-8, 2006, Krakow. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4081, Springer 2006, s. 33-44.
  • 281. Leutenegger S.T., Lopez M.A., Edington J.: STR: A Simple and Efficient Algorithm for R-tree Parking. 13th International Conference on Data Engineering, ICDE'97, April 7-11, 1997, Birmingham. IEEE Computer Society 1997, s. 497-506.
  • 282. Lim Choi Keung H.N., Cao J., Spooner D. R, Jarvis S.A., Nudd G.R.: Grid Information Services using Software Agents. 18th Annual UK Performance Engineering Workshop UKPEW,02, July 10-11, 2002, UK. University of Glasgow 2003, s. 187-198.
  • 283. Lin S.Y., Chen CS, Liu L., Huang C.H.: Tensor product formulation for Hilbert Space-Filling Curves. 32nd International Conference on Parallel Processing, ICPP'03, 6-9 October 2003, Kaohsiung, Taiwan. IEEE Computer Society 2003, s. 99-106.
  • 284. Liu, D. T.: GridDB: Data-Centric Services in Scientific Grids. Technical report, UC Berkeley, EECS Department, UCB//CSD-04-1311, 2004.
  • 285. Manolopoulos Y., Nanopoulos A., Papadopoulos A.N, Theodoridis Y.: Rtrees: Theory and Applications. Series in Advanced Information and Knowledge Processing. Springer 2005.
  • 286. Marchand P., Brisebois A., Bedard Y., Edwards G.: Implementation and Evaluation of a Hypercubebased Method for Spatiotemporal Exploration and Analysis. ISPRS Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, Vol. 59, 2004, s. 6-20.
  • 287. Mazur Z., Piechota K.: Architektury rozproszonych systemów baz danych. Prace Naukowe Wydziałowego Zakładu Informatyki Politechniki Wrocławskiej. Bazy Danych. 2001, s. 7-22.
  • 288. Mendelzon A.O., Vaisman A.A.: Temporal Queries in OLAP. 26th International Conference on Very Large Data Bases, VLDB'00, September 10-14, 2000, Cairo, Egypt. Morgan Kaufmann 2000, s.242-253.
  • 289. Merugu S., Ghosh J.: A Privacy-sensitive Approach to Distributed Clustering. Pattern Recognition Letters, Vol. 26, 2005, s. 399-410.
  • 290. Merugu S., Ghosh J.: Privacy-preserving Distributed Clustering using Generative Models. 3rd IEEE International Conference on Data Mining, ICDM'03, 19-22 December 2003, Melbourne, Florida. IEEE Computer Society 2003, s. 211-218.
  • 291. Michael O. Akinde, Böhlen, M, Johnson T., Lakshmanan L., Srivastava D.: Efficient OLAP Query Processing in Distributed Data Warehouses. Information Systems, Vol. 28, No.1-2, 2003, s. 111-135.
  • 292. Microsoft, Services Managing Data with Data Transformation. http://www.microsoft. com/technet/cornmunity/events/sql2000/tntl-78.mspx.
  • 293. Mokbel M.F., Ghanem Thana M., Aref W. G.: Spatio-Temporal Access Methods. IEEE Data Engineering Bulletin, Vol. 26, No. 2, 2003, s. 40-49.
  • 294. Mokbel M.F, Xiong X., Aref W.G.: SINA: Scalable Incrementable Processing of Continuous Queries in Spatio-temporal Databases. SIGMOD International Conference on Management of Data, June 13-18, 2004, Paris. ACM 2004, s. 623-634.
  • 295. Morzy T., Wrembel R.: Modeling a Multiversion Data Warehouse. A Formal Approach. 5th International Conference on Enterprise Information Systems, ICEIS(l), Angers, France, April 22-26, 2003, s. 120-127.
  • 296. Morzy T., Wrembel R.: On Querying Versions of Multiversion Data Warehouse. 7th International Workshop on Data Warehousing and OLAP, DOLAP'04, November 12-13, 2004, Washington, DC. ACM 2004, s. 92-101.
  • 297. Mouza C, Litwin W., Rigaux R: SD-Rtree: A Scalable Distributed Rtree. 23rd International Conference on Data Engineering, ICDE,07, April 15-20, 2007, Istanbul. IEEE Computer Society 2007, s. 296-305.
  • 298. Martens H., Rahm E., Stöhr T.: Dynamic Query Scheduling in Parallel Data Warehouses. Concurrency and Computation: Practice and Experience, Vol. 15, No. 11-12, 2003, s. 1169-1190.
  • 299. Müller R., Alonso G., Kossmann D.: SwissQM: Next Generation Data Processing in Sensor Networks. 3rd Biennial Conference on Innovative Data Systems Research, CIDR07, January 7-10, 2007, Asilomar, CA. Online Proceedings, s. 1-9.
  • 300. Nadeau T. R, Teorey T. J.: Achieving Scalability in OLAP Materiahzed View Selection. 5th ACM International Workshop on Data Warehousing and OLAP, DOLAP'02, November 8, 2002, McLean, USA. ASM 2002, s. 28-34.
  • 301. Nguyen T.M, A. Min Tjoa.: Zero-Latency Data Warehousing for Heterogeneous Data Sources and Continuous Data Streams. 5th International Conference on Information Integrationand Web-based Applications Services, iiWAS'03, 15-17 September 2003, Jakarta, Indonesia. Austrian Computer Society 2003.
  • 302. Nguyen T.M., A. Min Tjoa, Schiefer J.: Towards the Stream Analysis Model in Grid-based Zero-Latency Data Stream Warehouse. 3rd Conference Professional Knowledge Management - Experiences and Visions, April 10-13, 2005, Kaiserslautern. DFKI 2005, s. 630-635.
  • 303. Nguyen T.M., A. Min Tjoa, Trujillo J.: Data Warehousing and Knowledge Discovery: A Chronological View of Research Challenges. Data Warehousing and Knowledge Discovery, 7th International Conference, DaWaK'05, August 22-26, 2005, Copenhagen. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3589, Springer 2005, s. 530-535.
  • 304. O'Neil P.E, Graefe G.: Multi-Table Joins Through Bitmapped Join Indices. SIGMOD Record, Vol. 24, No.3, 1995, s. 8-1.
  • 305. Oliveira S., Zaiane O.: Privacy Preserving Clustering By Data Transformation. 18th Brazilian Symposium on Databases (SBBD), XVIII Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, Manaus, Amazonas, Brasil 6-8 de Outubro, 2003, s. 304-318.
  • 306. OLAP Report, http://www.olapreport.com/. 2008.
  • 307. Olsen J.H., Skov Ch.S.: Cache-Obliviou Algorithms in Practice. Department of Computer Science University of Copenhagen, 2002.
  • 308. Oracle Data Warehousing, OLAP Option to Oracle Database 11g, http://www.oracle. com/solutions/business_intelligence/dw_ home.html. 2009.
  • 309. Querying OLAP 11g Cubes, http://www.oracle.com/technology/obe/olap_cube/query cubes.htm.
  • 310. Pagel B.-U., Six H.-W., Winter M.: Window Query-Optimal Clustering of Spatial Objects. 14th ACM SIGACT-SIGMOD-SIGART Symposium on Principles of Database Systems, May 22-25, 1995, San Jose, California. ASM 1995, s. 86-94.
  • 311. Papadias D., Kalnis R, Zhang J., Tao Y.: Efficient OLAP Operations in Spatial Data Warehouses. Advances in Spatial and Temporal Databases, 7th SSTD Conference, July 12-15, 2001, Redondo Beach, CA. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 2121, Springer 200l,s. 443-459.
  • 312. Papadias D., Tao Y., Kalnis P., Zhang J.: Indexing Spatio-Temporal Data Warehouses. 18th International Conference on Data Engineering, ICDE'02, 26 February-1 March 2002, San Jose, CA. IEEE Computer Society 2002, s. 166-175.
  • 313. Papadias D., Zhang J., Mamoulis N., Tao Y. Query Processing in Spatial Network Databases. 29th International Conference on Very Large Data Bases, VLDB'03, September 9-12, 2003, Berlin. Morgan Kaufmann 2003, s. 802-813.
  • 314. Papastefanatos G., Vassiliadis P., Simitsis A., Vassihoun Y.: What-If Analysis for Data Warehouse Evolution. Data Warehousing and Knowledge Discovery, 9th International Conference, DaWaK'07, September 3-7, 2007, Regensburg. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4654, Springer 2007, s. 23-33.
  • 315. Patent Ch., Spaccapietra S., Zimänyi E.: The MurMur project: Modehng and querying Multi-representation Spatio-temporal Databases. Information Systems, Vol. 31, No. 8, 2006, s. 733-769.
  • 316. Patroumpas K., Sellis T.K.: Managing Trajectories of Moving Objects as Data Streams. Spatio-temporal Database Management, 2nd International Workshop STDBM'04, Toronto, August 30, 2004, s. 41-48.
  • 317. Pedersen T. B., Tryfona N.: Pre-aggregation in Spatial Data Warehouses. Advances in Spatial and Temporal Databases, 7th International Symposium, SSTD'01, July 12-15, 2001, Redondo Beach, USA. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 2121, Springer 2001, s. 460-480.
  • 318. Pedersen, T.B.: Warehousing the World: A Fe w Remaining Challenges. lOth International Workshop on Data Warehousing and OLAP, DOLAP'07, November 9, 2007, Lisbon. ACM 2007, s. 101-102.
  • 319. Pfoser D., Jensen C. S., Theodoridis Y.: Novel Approaches to the Indexing of Moving Object Trajectories . 26th International Conference on Very Large Data Bases, VLDB'00, September 10-14, 2000, Cairo. Morgan Kaufmann 2000, s. 395-406.
  • 320. Pfoser D., Tryfona N., Voisard A. Dynamic Travel Time Maps - Enabling Efficient Navigation. 18th International Conference on Scientific and Statistical Database Management, SSDBM'06, 3-5 July 2006, Vienna. IEEE Computer Society 2006, s. 369-378.
  • 321. Philip A. Bernstein, Rahm E.: Data Warehouse Scenarios for Model Management. Conceptual Modeling - ER 2000, 19th International Conference on Conceptual Modeling, ER'00, October 9-12, 2000, Salt Lake City, Utah. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1920, Springer 2000, s. 1-15.
  • 322. Poess M., Othayoth R.: Large Scale Data Warehouses on Grid: Oracle Database 10g and HP ProLiant Systems, 3Ist International Conference on Very Large Data Bases, VLDB'05, August 30 - September 2, 2005, Trondheim. ACM 2005, s. 1055-1066.
  • 323. Powermart. 4.0 technical overview. Informatica. 1999.
  • 324. Prasher S., Zhou X.: Multiresolution Amalgamation: Dynamie Spatial Data Cube Generation. 5th Australasian Database Conference, ADC'04, CRPIT 27, 18-22 January 2004, Dunedin, New Zealand. Australian Computer Society 2004, s. 103-111.
  • 325. Priebe T., Pernul G.: Towards OLAP Security Design - Survey and Reasearch Issues. 3rd ACM International Workshop on Data Warehousing and OLAP, DOLAP'00, Washington, November 10, 2000, s. 33-40.
  • 326. Quix C: Repository Support for Data Warehouse Evolution. Workshop on Design and Management of Data Warehouses, DMDW'99, June 14-15, 1999, Heidelberg. CEUR-WS.org 1999, s. 4.
  • 327. Raden, N.: Real Time: Get Real. Take the Idea of a Real-time Data Warehouse with a Grain of Salt, then Realize the Possibilities. Intelligent Enterprise, Vol. 6, No. 10. 2003.
  • 328. Rahm E., Hai Do H.: Data Cleaning: Problems and Current approches. Bulletin of the Technical Committee on Data Engineering, Vol. 23. 2000.
  • 329. Rizzi S., Saltarelli E.: View materiahzation vs. Indexing: Balancing Space Constraints in Data Warehouse Design. Advanced Information Systems Engineering, 15th International Conference, CAiSE'03, June 16-18, 2003, Klagenfurt, Austria. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 2681, Springer 2003, s. 502-519.
  • 330. Robinson J.T.: The K-D-B-Tree: A Search Structure for Large Multidimensional Dynamie Indexes. ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, April 29-May 1, 1981, Ann Arbor, Michigan, ACM Press 1981, s.10-18.
  • 331. Romero O., Abelló A.: Automating Multidimensional Design from Ontologies. lOth International Workshop on Data Warehousing and OLAP, DOLAP'07, Lisbon, November 9,2007, s. 1-8.
  • 332. Rosana L. de B. A. Rocha, Cardoso L., Souza J.: An Improved Approach in Data Warehousing ETLM Process for Detection of Changes in Source Data. XVIII Simpósio, SBBD'03, Manaus, Amazonas, Brasil, 6-8 de Outubro, 2003, s.253-266.
  • 333. Rosenthal A., Sciore E.: View Security ąs Basis for Data Warehouse Security. 2nd International Workshop on Design and Management of Data Warehouse DMDW'00, June 5-6, 2000, Stockholm. CEUR-WS.org 2000, s. 8.
  • 334. Roussopoulos N., Kelly S., Vincent F.: Nearest Neighbor Queries. ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, May 22-25, 1995, San Jose, California. ASM Press 1995, s. 71-79.
  • 335. Russom, P.: The ETL Tool Market Is Back And Growing. http://www. forrester. com /Research/ Document/Excerpt/0,721 l,34734,00.html. 2004.
  • 336. Rutkowski J., Dziwoki G., Filus Z., Gabryś B., Gorawski M., Kłosowski R, Małysiak H., Sambura A., Tomaszewski L., Winiarczyk R.: Scenariusze rozwoju technologicznego panelu "Technologie informacyjne i telekomunikacyjne". Red. A. Karbownik K., Czaphcka-Kolarz. Priorytetowe technologie dla zrównoważonego rozwoju województwa śląskiego, Branżowe scenariusze rozwoju technologicznego województwa śląskiego. Wyd. Główny Instytut Górnictwa, Katowice 2008, s. 154-189.
  • 337. Röhm U., Böhm K., Schek H-J., Schuldt H.: FAS - A Freshness-Sensitive Coordination Middleware for a Cluster of OLAP Components. 28th International Conference on Very Large Data Bases, VLDB'02, August 20-23, 2002, Hong Kong. Morgan Kaufmann 2002, s. 754-765.
  • 338. Sandhu R., Jajodia S.: Integrity Mechanisms in Database Management Systems. Computers & Security, Vol. 10, No. 5, 1991, s. 413-427.
  • 339. Sandhu R., Samarati R: Access Control: Principles and Practice. IEEE Communications, Vol. 32, No.9, 1994.
  • 340. Savary L., Wan T., Zeitouni K.: Spatio-Temporal Data Warehouse Design for Human Activity Pattern Analysis. 15th International Workshop on Database and Expert Systems Applications, DEXA'04, 30 August-3 September 2004, Zaragoza, Spain. IEEE Computer Society 2004, s. 814-818.
  • 341. Scalzo, B.: Oracle DBA Guide to Data Warehousing and Star Schemas. NJ: Prentice Hall. 2003.
  • 342. Schallehn E., Sattler K-U., Saake G.: Extensible and Similarity-based Grouping for Data Integration. 8th Int. Conf. on Data Engineering, ICDE'02, 26 February-1 March 2002, San Jose, CA, IEEE Computer Society 2002, s.277.
  • 343. Schrefl, M., Thalhammer, T.: On Making Data Warehouses Active. 2nd International Conference Data Warehousing and Knowledge Discovery, DaWaK'00, September 4-6, 2000, London. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1874, Springer 2000, s. 34-46.
  • 344. Shekhar S., Lu CT., Tan X., Chawla S.: Map Cube: A Visualization Tool for Spatial Data Warehouses, as Chapter of Geographie Data Mining and Knowledge Discovery, Eds. H. J. Miller, Han Jiawei. 2001, s.73-108.
  • 345. Silva J., Belenguer J., Celma M.: Multi-source Materialized Views Maintenance: Multi-level Views. Advances in Databases and Information Systems, lOth East European Conference, ADBIS'06, September 3-7, 2006, Thessaloniki. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4152, Springer 2006, s. 71-80.
  • 346. Soler E., Trujillo J., Fernändez-Medina E., Piattini M.: A Framework for the Development of Secure Data Warehouses based on MDA and QVT. 2nd International Conference on Availability, Reliability and Security, ARES'07, International Dependabihty Conference -Bridging Theory and Practice, April 10-13, 2007, Vienna. IEEE Computer Society 2007, s. 294-300.
  • 347. Soler E., Trujillo J., Fernändez-Medina E., Piattini M.: Application of QVT for the Development of Secure Data Warehouses: A case study. 2nd International Conference on Availability, Reliability and Security, ARES'07, International Dependabihty Conference -Bridging Theory and Practice, April 10-13, 2007, Vienna. IEEE Computer Society 2007, s. 829-836.
  • 348. Soler E., Stefanov V., Mazon J-N., Trujillo J., Fernändez-Medina E., Piattini M.: Towards Comprehensive Requirement Analysis for Data Warehouses: Considering Security Requirements. Third International Conference on Availability, Reliability and Security, ARES'08, March 4-7, 2008, Barcelona. IEEE Computer Society 2008, s. 104-111.
  • 349. Stabno M., Wrembel R.: RLH: Bitmap Compression Technique Based on Run-Length and Huffman Encoding. lOth International Workshop on Data Warehousing and OLAP, DOLAP'07, November 9, 2007, Lisbon. ACM 2007, s. 41-48.
  • 350. Stanoi I., Agrawal D., El Abbadi A.: Modeling and Maintaining Multi-View Data Warehouses. 18th International Conference on Conceptual Modelling, ERV99, November, 15-18, 1999, Paris. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 1728, Springer 1999, s.161-175.
  • 351. Stefanovic N., Han J., Koperski K.: Object-Based Selective Materialization for Efficient Implementation of Spatial Data Cubes. IEEE Transactions on Knowlede and Data Engineering, Vol. 12, No. 6, 2000, s. 938-958.
  • 352. Stolba N., Banek M., A. Min Tjoa.: The Security Issue of Federated Data Warehouses in the Area of Evidence-Based Medicine. Ist International Conference on Availability, Reliability and Security, ARES '06, International Dependabihty Conference - Bridging Theory and Practice, April 20-22 2006, Vienna. IEEE Computer Society 2006, s. 329-339.
  • 353. Stöhr T., Rahm E.: WARLOCK: A Data Allocation Tool for Parallel Warehouses. 27th International Conference on Very Large Data Bases, VLDB'01, September 11-14, 2001, Roma. Morgan Kaufmann 2001, s. 721-722.
  • 354. Sun J., Papadias D., Tao Y., Liu B.: Querying about the Past, the Present and the Future in Spatio-Temporal Databases. 20th IEEE International Conference on Data Engineering, ICDE'04, 30 March - 2 April 2004, Boston, MA. IEEE Computer Society 2004, s. 202-213.
  • 355. Sun, Microsystems Java Platform Standard Edition, http://java.sun.com.
  • 356. Suzuki Y., Ishizuka J., Kawagoe K.: A Similarity Search of Trajectory Data Using Textual Information Retrieval Techniques. Eds. Kotagiri R., Pudi V., Haritsa J. R., Database Systems for Advanced Applications, 13th International Conference, DASFAA'08, March 19-21, 2008, New Delhi. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4947, Springer 2008, s.627-634.
  • 357. Tao Y., Kollios G., Considine J., Li F., Papadias D.: Spatio-Temporal Aggregation Using Sketches. 20th IEEE International Conference on Data Engineering, ICDE'04, 30 March-2 April 2004, Boston, MA. IEEE Computer Society 2004, s. 214-225.
  • 358. Tao Y., Papadias D.: Historical spatio-temporal aggregation. In ACM Transactionson Information, TOIS, Vol. 23, 2005, s. 61-102.
  • 359. Tao Y., Papadias D.: Range Aggregate Processing in Spatial Databases. EEEE Transactions on Knowlede and Data Engineering, Vol. 16, No. 12, 2004, s. 1555-1570.
  • 360. Tao Y., Papadias D.: Spatial Queries In Dynamic Environment. ACM Transactions on Database Systems, Vol. 28, No. 2, 2003, s. 101-139.
  • 361. Tao Y., Zhang J., Papadias D., Mamoulis N.: An Efficient Cost Model for Optimization of Nearest Neighbor Search in Low and Medium Dimensional Spaces. IEEE Transactions on Knowlede and Data Engineering, TKDE, Vol. 16, No. 10, 2004, s. 1169^-1184.
  • 362. Theodoratos D., Xu W.: Constructing Search Spaces for Materialized View Selection. 7th International Workshop on Data Warehousing and OLAP, DOLAP'04, November 12-13, 2004, Washington. ACM 2004, s. 112-121.
  • 363. Theodoridis Y. Stefanakis E., Sellis T.: Efficient Cost Models for Spatial Queries Using R-trees. IEEE Transactions on Knowlede and Data Engineering, Vol. 12, No. 1, 2000, s. 19-32.
  • 364. Theodoridis Y., Sellis T.: A Model for the Prediction of R-tree Performance. 5th ACM SIGACT-SIGMOD-SIGART Symposium on Principles of Database Systems, June 3-5, 1996, Montreal. ASM Press 1996, s. 161-71.
  • 365. Thiele M., Fischer U., Lehner W.: Partition-based Workload Scheduling in Living Data Warehouse Environments. lOth International Workshop on Data Warehousing and OLAP, DOLAP'07, November 9, 2007, Lisbon. ACM 2007, s. 57-64.
  • 366. Thomsen, E.: OLAP Solutions: Building Multidimensional Information Systems. John Wiley & Sons. 1997.
  • 367. Tok W.H, Bressan S.: Processing of Multiple Long-Running Queries in LargeScale Geo-Data Repositories. 17th International Conference on Database and Expert Systems Applications, DEXA Workshop'06, 4-8 September 2006, Krakow. IEEE Computer Society 2006, s. 627-631.
  • 368. Torlone R., Panella I.: Design and Development of a Tool for Intergrating Heterogeneous Data Warehouses. Data Warehousing and Knowledge Discovery, 7th International Conference, DaWaK'05, August 22-26, 2005, Copenhagen. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3589, Springer 2005, s. 105-114.
  • 369. Trajectory, Data Warehousing Project, http://lbdwww.epfl.ch/f/jobs/. 2007-2010.
  • 370. Tuecke S., Czajkowski K., Foster I., Frey J., Graham S, Kesselman C, Maguire T., Sandholm T., Vanderbilt P., Snelling D.: Open Grid Services Infrastructure (OGSI) Version 1.0. GGF, June 27, 2003, http://globus.org/toolkit/draft-ggf-ogsi-gridservice-33_2003-06-27.pdf.
  • 371. Vaidya J., Chfton Ch.: Privacy-Preserving k-means Clustering over Vertically Partitioned Data. 9th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, KDD'03, August 24 - 27, 2003, Washington, DC. ASM 2003, s. 206-215.
  • 372. Vaidya J., Clinton C: Privacy Preserving Association Rule Mining in Vertically Partitioned Data. 8th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, KDD'02, July 23-26, 2002, Edmonton, Alberta. ASM 2002,s. 639-644.
  • 373. Vaidya J., Clinton C: Privacy-Preserving Decision Trees over Vertically Partitioned Data. 19th Annual IF1P WG 11.3 Working Conference on Data and Applications Security, Data and Applications Security XIX, August 7-10, 2005, Storrs, CT. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3654, Springer 2005, s. 139-152.
  • 374. Vaisman A.A., Mendelzon A.O., Ruaro W., Cymerman S.G.: Supporting Dimension Updates in an OLAP Server. Advanced Information Systems Engineering, 14th International Conference, CAiSE'02, May 27-31, 2002, Toronto. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 2348, Springer 2002, s. 67-82.
  • 375. Valluri S.R., Vadapalli S., Karlapalem K.: View Relevance Driven Selection of Materialized Views in Data Warehousing Enviroment. 13th Australasian Database Conference, ADC'02, Monash University, January/February, 2002,Melbourne. Australian Computer Society 2002.
  • 376. Vassilakopoulos M., Manolopoulos Y.: External Balanced Regulär (x-BR) Trees: New Structure for Very Large Spatial Databases. 7th Panhellenic Conf. on Informatics, Ioannina, 1999, s. 61-68.
  • 377. Vassiliadis P., Simitsis A., Georgantas P., Terrovitis M.: A Framework for the Design of ETL Scenarios. Advanced Information Systems Engineering, 15th International Conference, CAiSE'03, June 16-18, 2003, Klagenfurt. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 2681, Springer 2003, s. 520-535.
  • 378. Vassiliadis R, Simitsis A., Skiadopoulos S.: Modeling ETL Activities asGraphs. Design and Management of Data Warehouses, 4th Intl. Workshop DMDW'02, May 27, 2002, Toronto. CEUR-WS.org 2002, s. 52-61.
  • 379. Vassiliadis, P., Simitsis, A., Skiadopoulos S.: Conceptual Modeling for ETL Processes. 5th International Workshop on Data Warehousing and OLAP, DOLAP'02, November 8, 2002, McLean, VA. ACM 2002, s. 14-21.
  • 380. Wang X., Hamilton HJ.: DBRS: A Density-Based Spatial Clustering Method with Random Sampling. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, 7th Pacific-Asia Conference, PAKDD'03, April 30 - May 2, 2003, Seoul. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 2637, Springer 2003, s. 563-575.
  • 381. Weippl E., Mangisengi O., Essmayr W., Lichtenberger F., Winiwarter W.: An Authorization Model for Data Warehouses and OLAP. Workshop on Security in Distributed Data Warehousing, New Orleans, Louisiana. 2001.
  • 382. Wojciechowski M., Zakrzewicz M.: Cost-based Query Optimize. III PLOUG Oracle Seminar: Efektywność i strojenie systemów baz danych Oracle, Warszawa, 2002, s. 5-16.
  • 383. Wrembel R., Bebel B.: Metadata Management in a Multiversion Data Warehouse. Journal on Data Semantics Vol. 8. 2007, s. 118-157.
  • 384. Wrembel R., Koncilia Ch.: Data Warehouses and OLAP: Concepts, Architectures and Solutions. IGI Global, Inc. Advances in Data Warehousing and Mining, 2007.
  • 385. Wrembel R., Morzy T.: Managing and Querying Versions of Multiversion Data Warehouse. Advances in Database Technology, EDBT'06, lOth International Conference on Extending Database Technology, March 26-31, 2006, Munich. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 3896, Springer 2006, s. 1121-1124.
  • 386. Wrembel, R.: Management of Schema anad Data Evolution in Multiversion data Warehouse. Rozprawa nr 411. Wyd. Politechniki Poznańskiej, Poznań 2008.
  • 387. Wu K., Otoo E.J., Shoshani A.: On the Performance of Bitmap Indices for High Cardinality Attributes. 30th International Conference on Very Large Data Bases, VLDB'04, August 31-September 3, 2004, Toronto. Morgan Kaufmann 2004, s. 24-35.
  • 388. Xia Ch., Lu H., Ooi B., Hu J.: GORDER: An Efficient Method for KNN Join Processing. 30th International Conference on Very Large Data Bases, VLDB'04, August 31 -September 3, 2004, Toronto. Morgan Kaufmann 2004, s. 756-767.
  • 389. Xu W., Theodoratos D., Zuzarte C, Wu X., Oria V.: A Dynamie View Materialization Scheme for Sequences of Query and Update Statements. Data Warehousing and Knowledge Discovery, 9th International Conference, DaWaK'07, September 3-7, 2007, Regensburg. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4654, Springer 2007, s. 55-65.
  • 390. Yao, A.: Random 2-3 Trees. Acta Informatica, Vol. 2, No. 9, 1978, s. 159-179.
  • 391. Yiu M. L., Dai X., Mamoulis N., Vaitis M.: Top-k Spatial Preference Queries. 23rd International Conference on Data Engineering, ICDE'07, April 15-20, 2007, Istanbul. IEEE Computer Society 2007 s. 1076-1085.
  • 392. Yu B., Orlandic R., Bailey T., Somavaram J.: KDBKD-Tree: A Compact KDB-Tree Structure for Indexing Multidimensional Data. International Symposium on Information Technology, ITCC'03, 28-30 April 2003, Las Vegas, NV. IEEE Computer Society 2003, s. 676-680.
  • 393. Yu S., Atluri V., Adam N.R.: Cascaded Star: A Hyper-dimensional Model for a Data Warehouse. 17th International Conference on Database and Expert Systems Applications. DEXA'06, September 4-8, 2006, Kraków. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4080, Springer 2006, s. 439-448.
  • 394. Yu S., Atluri V., Nabił A.: Optimizing View Materialization Cost in Spatial Data Warehouses. Data Warehousing and Knowledge Discovery, 17th International Conference on Database and Expert Systems Applications. DEXA'06, September 4-8, 2006, Kraków. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4080, Springer 2006, s. 45-^-54.
  • 395. Yu X.J., Yao X., Choi Ch-H, Gou G.: Materialized View Selection as Constrained Evolutionary Optimization. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C Vol. 33, No. 4, 2003, s. 458-467.
  • 396. Zhang D., Tsotras V. J., Gunopulos D.: Efficient Aggregation over Objects with Extent. Twenty-first ACM SIGMOD-SIGACT-SIGART Symposium on Principles of Database Systems, PODS'02, June 3-5, 2002, Madison, Wisconsin. ASM 2002, s. 121-132.
  • 397. Zhang L., Li Y., Rao F., Yu X., Chen C, Liu D.: An Approach to Enabling Spatial OLAP by Aggregating on Spatial Hierarchy. Data Warehousing and Knowledge Discovery, 5th International Conference, DaWaK'03, September 3-5, 2003, Prague. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 2737, Springer 2003, s. 35-44.
  • 398. Zheng B., Lee D.: Semantic Caching in Location-Dependent Query Processing. Advances in Spatial and Temporal Databases, 7th International Symposium, SSTD'01, July 12-15, 2001, Redondo Beach, CA. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 2121, Springer 2007, s.97-113.
  • 399. Zhu Q., Larson P.A.: Classifying Local Queries for Global Query Optimization in Multidatabase System. International Journal of Cooperative Information System, Vol. 9, No. 3, 2000.
  • 400. Zhu H.: On-Line Analytical Mining of Association Rules. Simon Fräser University 1998.
  • 401. Zhuge Y., Garcia-Molina H., Wiener J.L.: The Strobę Algorithms for Multi-Source Warehouse Consistency. 4th International Conferences on Parallel and Distributed Information Systems, PDISV96, December 18-20, 1996, Miami Beach, Florida. IEEE Computer Society 1996, s. 146-157.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-BSL1-0005-0031
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.