随着网络技术发展，XML越来越多地用于数据交换，并且已经成为重要的数据模型。 XML数据仓库已经引起广泛重视。由于数据立方(Data Cube)是数据仓库的重要组成部分，因此，XML数据立方(XML Cube)技术已经成为当前的研究热点之一。但是，目前的XML Cube数据模型的查询效率一直是一个瓶颈，而这一瓶颈是由于维度与事实数据之间连接操作导致的。.本项目重点研究一种基于路径计算的新型的XML数据立方模型—pXCube，主要成果包括：（1）pXCube数据模型结构、操作方法以及约束机理；（2）pXCube模型的建模方法及查询方法；（3）基于Hash索引及树索引的适用于pXCube聚集查询的索引技术及相应的代价估算、性能分析及评价方法；（4）基于云计算环境的pXCube数据模型任务划分技术。pXCube模型的聚集查询性能优于传统的XML Cube模型，解决了传统模型存在的缺陷。通过原型系统验证了模型的有效性，并在实际中进行了应用尝试。