近年来随着数据仓库和OLAP技术的发展,国内外各地区监测部门均已经构建了自己的数据仓库。如何在大量的数据中挖掘出有价值的信息,成为宏观决策的重要依据。因此,基于数据仓库和OLAP技术对水质监测的发展有着重要意义。本文首先采用数据仓库和OLAP技术,对水质监测系统进行设计与实现,同时进行系统的总体规划。从数据仓库和OLAP技术的相关知识入手,将其应用在系统的数据处理模块中。对数据挖掘技术做了初步的研究,并对数据挖掘技术在系统中的应用进行了探索。其次,在开发的过程中,依据软件工程的理论,对水质监测系统进行了业务流程分析、需求分析、系统UML建模、数据库设计。在框架设计方面,采用了目前最优秀的SSH框架,一个良好的框架可以让开发人员减轻重新建立解决复杂问题方案的负担和精力;当用户的需求发生变化之后,系统维护工作人员只需要修改某一部分,其他部分不会受到影响。接着,利用UML对整个水质监测系统进行静态结构建模和动态行为建模,建立了各个阶段的用例图、顺序图和协作图以及活动图,使得系统在未进行编码之前,开发人员对系统的结构有了清晰的认识,降低开发风险。最后,由于在开发初期充分考虑了国内外水质监测的现状和发展趋势,我们选择了MS-SQL SERVER 2000为后台数据库,Microsoft SQL server分析服务提供服务器功能以创建和管理OLAP多维数据集和数据挖掘模型,并通过PivotTable服务为客户端提供数据。以供专家进行处理和分析得出正确的结论,采取及时有效的实施方案。