目前,各企业数据库中都积累了海量的业务数据。但是传统的决策支持系统在面对这些海量数据时存在对历史数据的访问能力不足、综合不同数据源的数据困难以及缺乏有效的数据分析工具等问题,如何提高工作的效率和质量已成为现实的迫切需要。因此,设计并实现基于数据仓库的决策支持系统具有重要的意义。本文根据湖南某公司现有业务运营系统中存在查询口径不统一,分类不规范以及业务分析查询和数据挖掘功能相对薄弱等问题,在现有业务运营数据的基础上构建高尔夫球数据仓库,形成一个统一的数据视图,进而构建高尔夫球决策支持系统并结合报表的形式来进行数据展示与分析。从而为决策分析人员提供快速、全面的决策参考信息。本文主要的工作有以下几个方面：1、分析了传统数据仓库性能的优化设计、优化工具以及优化技术的理论基础及其不足之处；2、由于传统的数据仓库优化技术在大表的选择上都只能实现降低查询处理时间,或只能减少存储和维护开销,无法达到两者同时优化的效果。为了得到更好的查询优化效果,通过分析和研究传统的数据仓库优化技术,利用水平分区(HP)和位图索引(BIs)方法的特点,进而提出了一种新的查询优化方法-——HP+BIs方法。该方法根据常用的查询条件,按照一定的算法将数据仓库中的大表分为几个子分区,再在这些子分区上建立合适的位图索引。并将HP+BIs方法应用于储值卡管理系统的主表CardAccount以及几个维表中,通过具体的查询实验证明HP+BIs方法的可操作性以及有效性。3、针对基于数据仓库的高尔夫决策支持系统的设计与实现,本文做了以下相关工作：首先,对高尔夫运动的现状、决策支持系统在高尔夫球领域的应用现状进行分析,得出了高尔夫企业构建基于数据仓库的决策支持系统的必要性；其次,从该决策支持系统的需求分析、开发环境、数据来源、系统框架、流程控制、数据模型设计、数据仓库粒度设计、主表及其维表的设计、HP+BIs方法的应用等方面详细说明了整个决策支持系统的设计与实现过程；最后是对系统的多个业务主题进行了多维分析,主要分为高尔夫会员分析、预定分析、球场分析、球场下场量分析等方面。在系统的实际应用中以饼状图、线条图等直观易懂的方式将分析结果展示给决策分析人员,为公司决策层在制作决策时提供全面的决策参考。