摘要：介紹了農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)，分析了農(nóng)墾農(nóng)產(chǎn)品跨企業(yè)追溯的需求，并針對該需求提出了數(shù)據(jù)倉庫的解決方案，主要內(nèi)容包括農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)邏輯模型、農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯信息的編碼映射方法、在線分析處理（OLAP）服務(wù)器選型與多維數(shù)據(jù)模型設(shè)計、追溯分析報表制作與展現(xiàn)。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)倉庫；農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯；在線分析處理（OLAP）

中圖分類號：TP391；X836 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2013）21-5126-03

Application of Data Warehouse in Agricultural Products Traceability System

ZHANG Xian-le，WANG Lei

（School of Computer Engineering， Zhejiang Institute of Mechanical and Electrical Engineering， Hangzhou 310053， China）

Abstract： Based on a general introduction of domestic and international research on agricultural products traceability system and data warehouse technology， the paper analyzed the demand of agricultural products traceability system among enterprises. According to the demand， a solution of data warehouse is proposed. The main contents included the data logic model of data warehouse in agricultural products quality traceability system， the mapping method of information code in agricultural products quality traceability， the online analytical processing（OLAP） server selection and design of multi-dimension data model， and the analysis report making and demonstrating of traceability information.

Key words： data warehouse； quality traceability of agricultural products； online analytical processing （OLAP）

如何建立農(nóng)產(chǎn)品可追溯系統(tǒng)是農(nóng)產(chǎn)品行業(yè)的相關(guān)企業(yè)及各級政府監(jiān)管部門面臨的重要任務(wù)。2002年歐盟頒布法令對有關(guān)食品的可追溯性、防止有害食品進入市場、食品業(yè)者的義務(wù)及進出口商要求進行了規(guī)范，歐盟的可追溯系統(tǒng)覆蓋了從農(nóng)田到餐桌的全部食物鏈。美國、日本、澳大利亞等國家也建立了類似的制度[1，2]。國內(nèi)從2002年開始對追溯系統(tǒng)開展了研究。目前開展的追溯系統(tǒng)研究主要側(cè)重于農(nóng)產(chǎn)品可追溯系統(tǒng)的探討以及針對單個企業(yè)農(nóng)產(chǎn)品追溯信息系統(tǒng)的構(gòu)建[3-6]，數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品安全系統(tǒng)中的應(yīng)用國內(nèi)也有研究。例如李雅莉等[7]、管剛等[8]的基于DW和DM的農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)DSS的研究，這些研究的重點集中在數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)在農(nóng)產(chǎn)品的加工數(shù)據(jù)或是安全數(shù)據(jù)等方面的應(yīng)用。姜洋等[9]針對農(nóng)業(yè)部農(nóng)墾局下屬的100多家不同農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)的質(zhì)量追溯需求，設(shè)計了可定制的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量系統(tǒng)，能較好地對每個企業(yè)內(nèi)的種植、生產(chǎn)加工以及流通環(huán)節(jié)建立追溯鏈，但不具備跨企業(yè)追溯的功能。

本研究針對農(nóng)墾農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯系統(tǒng)存在的不具備跨企業(yè)追溯能力的問題，對數(shù)據(jù)倉庫的相關(guān)技術(shù)與農(nóng)產(chǎn)品跨企業(yè)追溯需求進行了分析，提出了應(yīng)用數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)技術(shù)來解決這類需求的方法。

1 數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)技術(shù)概述

1.1 數(shù)據(jù)倉庫概念及其特點

目前，對數(shù)據(jù)倉庫尚沒有統(tǒng)一的定義。著名數(shù)據(jù)倉庫專家Inmon[10]認為數(shù)據(jù)倉庫是所有DSS處理的基礎(chǔ)，是一個面向主題的、集成的、相對穩(wěn)定的反映歷史變化的數(shù)據(jù)集合，用于支持管理決策。對于數(shù)據(jù)倉庫的概念，一般可從兩方面來理解：首先，數(shù)據(jù)倉庫用于支持管理決策，面向分析型數(shù)據(jù)處理，它不同于現(xiàn)有的操作型數(shù)據(jù)庫；其次，數(shù)據(jù)倉庫是對多個異構(gòu)的數(shù)據(jù)源有效集成，集成后按照主題進行重組，并包含歷史數(shù)據(jù)，存放在數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)一般不再修改。

根據(jù)數(shù)據(jù)倉庫概念的含義，數(shù)據(jù)倉庫主要有4個特點：①面向主題：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是按照一定的主題域進行組織的。一個主題通常與多個操作型信息系統(tǒng)相關(guān)；②集成：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是在對原有分散的數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)抽取、清理的基礎(chǔ)上經(jīng)過系統(tǒng)加工、匯總和整理得到的，是組織范圍內(nèi)一致的全局信息；③相對穩(wěn)定：數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)主要供企業(yè)決策分析之用，所涉及的數(shù)據(jù)操作主要是數(shù)據(jù)查詢，修改和刪除操作很少，通常只需要定期加載、刷新；④反映歷史變化：數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)通常包括從過去某一時點到目前的各個階段的信息，通過這些信息可以對業(yè)務(wù)的發(fā)展歷程和未來趨勢進行定量分析和預(yù)測。

1.2 在線分析處理（OLAP）技術(shù)

OLAP技術(shù)是使分析人員、管理人員或執(zhí)行人員能夠從多角度對信息進行快速、一致、交互存取，從而獲得對數(shù)據(jù)的更深入了解的一類軟件技術(shù)，其目標是滿足決策支持或者在多維環(huán)境下特定的查詢和報表需求。它的核心技術(shù)是維。OLAP的基本多維分析操作有鉆取、切片和切塊以及旋轉(zhuǎn)等。OLAP技術(shù)能使數(shù)據(jù)倉庫快速響應(yīng)重復(fù)和復(fù)雜的分析查詢，從而使數(shù)據(jù)倉庫有效地用于在線分析。OLAP的多維數(shù)據(jù)模型和數(shù)據(jù)聚合技術(shù)可以組織并匯總大量的數(shù)據(jù)，以便能夠利用在線分析工具迅速對數(shù)據(jù)進行評估。

2 農(nóng)產(chǎn)品跨企業(yè)追溯需求分析

2.1 問題農(nóng)產(chǎn)品追溯鏈分析

目前，農(nóng)墾農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯系統(tǒng)能在一個企業(yè)范圍內(nèi)建立追溯鏈，以大米為例，如發(fā)現(xiàn)問題產(chǎn)品，可根據(jù)最終產(chǎn)品追溯碼反向查詢出整條追溯鏈上的種植、加工和銷售等環(huán)節(jié)的信息，鎖定問題后，可根據(jù)相應(yīng)環(huán)節(jié)的追溯碼再正向查詢相關(guān)的有問題產(chǎn)品的流向范圍，便于質(zhì)量問題的分析與監(jiān)管。而如果兩家企業(yè)是上下游關(guān)系，由于各個企業(yè)的追溯鏈信息存在于各自的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，系統(tǒng)則無法進行問題產(chǎn)品的追溯。所以，當考慮到跨企業(yè)追溯的要求時，在農(nóng)產(chǎn)品發(fā)生質(zhì)量安全事件后，要能分析同批次問題產(chǎn)品在農(nóng)墾農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)中的所有企業(yè)范圍內(nèi)的追溯信息。

2.2 問題投入品追溯鏈分析

化肥、農(nóng)藥等投入品對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全有很大的影響。在監(jiān)管平臺能根據(jù)問題投入品的信息，分析問題投入品在農(nóng)墾農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)中的所有企業(yè)范圍內(nèi)的追溯信息，為監(jiān)管部門和相關(guān)企業(yè)的決策提供依據(jù)。

2.3 農(nóng)藥安全周期分析

根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯數(shù)據(jù)，分析農(nóng)藥施用安全周期，能在農(nóng)墾農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)中的所有企業(yè)范圍內(nèi)追溯出安全間隔周期異常的農(nóng)藥可能影響的農(nóng)產(chǎn)品范圍。安全周期分析可為進一步評估相關(guān)上下游產(chǎn)品的農(nóng)藥殘留提供依據(jù)。

3 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)解決方案

針對目前農(nóng)墾農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯系統(tǒng)跨企業(yè)追溯的需求，在研究數(shù)據(jù)倉庫相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出了相應(yīng)的農(nóng)墾農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的解決方案，主要描述如下。

3.1 數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)邏輯模型設(shè)計

系統(tǒng)的數(shù)據(jù)邏輯模型設(shè)計如圖1所示。

在源數(shù)據(jù)層，當企業(yè)數(shù)據(jù)中心上傳追溯數(shù)據(jù)時，利用農(nóng)墾數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換程序，提取追溯數(shù)據(jù)到一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫；在數(shù)據(jù)倉庫層，利用OLAP技術(shù)建立多維數(shù)據(jù)集的模型，并利用ETL工具加載源數(shù)據(jù)到OLAP服務(wù)器；在報表展現(xiàn)層，選擇商務(wù)智能報表開發(fā)工具，對建立的多維數(shù)據(jù)集進行基于Web報表的設(shè)計與分析。

3.2 農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯信息的編碼映射

目前農(nóng)墾農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯系統(tǒng)針對每個農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)都生成一個在農(nóng)墾數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)庫，由于每個企業(yè)的農(nóng)產(chǎn)品的特點和生產(chǎn)流程都不同，企業(yè)采用可定制軟件生成追溯信息系統(tǒng)后，每個企業(yè)生成的數(shù)據(jù)庫中的追溯表結(jié)構(gòu)都會不同，系統(tǒng)目前能對單個企業(yè)的農(nóng)產(chǎn)品進行追溯，將追溯范圍擴大到多個企業(yè)后，則需要建立多個企業(yè)農(nóng)產(chǎn)品追溯信息的統(tǒng)一編碼，為建立數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)源。為此，對原有的單個企業(yè)的追溯表結(jié)構(gòu)進行擴展，形成的表結(jié)構(gòu)主要字段及描述如表1所示。建立統(tǒng)一的編碼規(guī)則后，可按規(guī)則加載各個企業(yè)的數(shù)據(jù)信息，實現(xiàn)對不同農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯信息的存儲。

3.3 OLAP服務(wù)器選型與多維數(shù)據(jù)模型設(shè)計

目前主流的OLAP產(chǎn)品有Oracle Express/Discoverer、SQL Server Analysis Services、DB2 OLAP Server、SAS OLAP Server等，這些產(chǎn)品都可以生成多維數(shù)據(jù)立方體，提供多維數(shù)據(jù)的快速分析，支持所有主流關(guān)系型數(shù)據(jù)庫如DB2、Oracle、SQL Server等。各廠商的OLAP Sever對自己的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品的支持均好于其他數(shù)據(jù)庫，各自的分析工具也都基于開放的OLE DB標準，可以訪問支持OLE DB標準的數(shù)據(jù)立方體。

現(xiàn)有的農(nóng)墾農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)庫選用的是微軟的SQL Server 2000，針對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯數(shù)據(jù)倉庫的特點，綜合考慮有效利用現(xiàn)有IT投資、產(chǎn)品的兼容性和易用性以及快速實現(xiàn)對現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換、加載等要求，確定選擇SQL Server Analysis Services 2008作為OLAP服務(wù)器。并設(shè)計各個分析主題的多維數(shù)據(jù)模型，產(chǎn)品追溯鏈主題的多維數(shù)據(jù)模型（圖2）。

3.4 追溯分析報表制作與展現(xiàn)

在分析主流BI報表工具的基礎(chǔ)上，考慮報表開發(fā)、發(fā)布的功能和易用性等要求，確定了利用美國Radar-Soft公司開發(fā)的RadarCube ASP.NET for MSAS組件，在Visual Studio 2008中開發(fā)分析報表。利用這些基于Web形式的報表，企業(yè)或監(jiān)管人員可以對建立的多維農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯數(shù)據(jù)倉庫信息模型進行追溯分析，從多角度查詢追溯信息。圖3是利用RadarCube ASP.NET for MSAS組件建立的一個查詢多維數(shù)據(jù)集的示例ASP頁面。

分析人員可以針對不同的類型創(chuàng)建計算度量值，如基于行-表的度量值、自定義聚合度量值以及其他Cube單元格的度量值，在每個層次成員上進行下鉆操作，在任何層級上的個別層次或維度進行自定義排序，在OLAP網(wǎng)格中基于任意一列的值進行排序操作，從而從各個角度來分析多維數(shù)據(jù)集的信息，進行分析與決策。

4 小結(jié)

農(nóng)墾農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯系統(tǒng)自2008年開始建設(shè)以來，已經(jīng)有300多家國內(nèi)知名企業(yè)、農(nóng)場納入了追溯監(jiān)管系統(tǒng)，隨著追溯系統(tǒng)的不斷推廣，目前在追溯數(shù)據(jù)中心（農(nóng)業(yè)部）已經(jīng)存儲了海量的追溯數(shù)據(jù)。本研究通過對跨企業(yè)農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯需求的分析，提出利用數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)來滿足這類需求的思路，設(shè)計了農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯數(shù)據(jù)倉庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)邏輯模型，建立了農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯信息的編碼映射方法，分析了OLAP服務(wù)器選型與多維數(shù)據(jù)模型設(shè)計、追溯分析報表制作與展現(xiàn)等方面的工具選型、設(shè)計方法等，該數(shù)據(jù)倉庫解決方案能使現(xiàn)有的數(shù)據(jù)發(fā)揮更大的作用，為政府對農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全的監(jiān)管、分析提供更多有效的手段。

參考文獻：

[1] 劉俊華，金海水.國外農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量快速溯源的現(xiàn)狀和啟示[J].物流技術(shù)，2009，28（11）：251-253.

[2] MOUSAVI A， SARHADI M， LENK A， et al. Tracking and traceability in the meat processing industry： A solution[J]. British Food Journal，2002，104（1）：7-19.

[3] 謝菊芳，陸昌華，李保明，等.基于.NET架構(gòu)的安全豬肉全程可追溯系統(tǒng)實現(xiàn)[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2006，22（6）：218-220.

[4] 覃 嬋，文良娟，彭飛榮，等.農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯體系在分散農(nóng)戶中的建立探討[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2009，37（27）：13264-13266.

[5] 黃海龍，蔣平安，張 霞，等.基于Web的農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)的設(shè)計與開發(fā)[J].新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010，47（9）：1832-1836.

[6] 楊世江，劉錦高.基于RFID的農(nóng)產(chǎn)品追溯系統(tǒng)研究[J].信息技術(shù)，2011（8）：144-146.

[7] 李雅莉，何東健.基于DW和DM的農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)DSS的研究[J].農(nóng)機化研究，2007（3）：146-149.

[8] 管 剛，李 力，王 闖.食品安全分析數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建過程中的數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)[J].電腦編程技巧與維護，2011（18）：71-73.

[9] 姜 洋，王 雷.基于可定制的農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量追溯系統(tǒng)的構(gòu)建[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2011，39（35）：22175-22178.

[10] INMON W H. Building the Data Warehouse[M]. 3nd Ed. Hoboken，NJ： John Wiley Sons，2003.