数据仓库中视图选择算法的分析与比较

数据仓库中的视图选择关系到数据仓库的效率和维护代价，是数据仓库中研究的重要问题。本就已有的视图选择算法加以分析、比较，以此描述视图选择算法的研究现状和发展方向。     

利用维护代价约束的物化视图选择方法

为了在一定维护代价约束条件下,使查询过程中花费的总查询成本最优化,提出了最小/最大候选集变换算法.该算法构造最大候选视图集和最小候选视图集,基于最小有效的极大基数配比技术,并通过单位维护代价内的查询收益而设计的代价计算模型来获得最佳物化视图集.理论分析和实验结果表明该算法是高效、动态、近似最优的.与以往算法相比,在数据维度大、维层次复杂的情况下,该算法有着更优的执行效率.     

一种物化Web视图的在线选择算法

建立了一个考虑更新代价的Web视图置换测度模型,并以此为基础,提出一种物化Web视图在线选择算法DCR.该算法在简单的缓存算法基础上引入了选择置换机制, 通过监测提交的用户查询, 决定是否将其结果予以保存, 必要时依据置换测度值的大小进行置换, 实现Web视图物化总量的控制, 防止视图过分物化, 以降低动态缓存管理、索引和检索的开销.同时可结合适当的维护方式, 提高更新效率, 避免频繁的更新对查询性能产生太大的影响, 使整个算法更具适用性. 实验表明, 在查询集较大、数据源更新比较频繁的场合, DCR算法可以降低视图检索开销, 并可通过机会更新有效减少了失效视图的数量,使算法在用户查询响应性能方面显示出较大的优势.     

物化视图选取方法研究

数据库系统设计中一个重要问题就是选取视图进行物化。论文给出物化视图代价估算模型，利用遗传规则，提出物化视图选取的方法。经实验证明，该算法具有良好的效果，运行效率高。     

数据仓库中实视图的选取

基于AND-OR ViewGraph,应用视图选择的代价模型,提出了利用遗传算法实现实视图选择的方法和策略,实验结果证明这种算法结果更优效率更高.     

数据仓库中实体化视图的一种维护算法

实现实体化视图是提高系统响应时间的一个关键技术和有效的解决方案,在具体的实现过程中面临着实体化视图的维护问题. 由于源数据的不稳定性,其数据的变化必须及时传播到实体化视图中,以保持实体化视图与源数据的变化一致性,否则会降低实体化视图中数据的新鲜度,并影响联机分析处理(OLAP)查询结果的真实性和有效性. 针对视图的维护问题,提出了实体化视图的一种维护算法,它将使视图重计算代价最小化.     

数据仓库动态设计与维护中与／或有向图方法

数据仓库（DW）可以抽象地看成基本关系上的一组具体的视图，是一个随时间不断推移变化的动态实体，当有新的查询出现时，可以将它化成具体的视图表示并加入到数据仓库中。将数据仓库表示成与／或有向图能够较好地描述数据仓库中各种查询（视图）之间的关系，这样数据仓库动态设计问题就可以模拟成状态空间搜索问题，相应的转换规则就可以定义成状态转换规则，通过状态空间搜索的转换和化简来实现数据仓库的动态设计。讨论了将视图加入到数据仓库中的动态设计方法，并通过一个实际的例子介绍了这种动态数据仓库的建立过程。     

数据仓库环境下的视图联机维护技术

视图联机维护技术是数据仓库技术中的重要研究领域之一。在系统总结国内外相关领域的主要技术的基础上，对目前所取得的研究进展和研究现状在进行了综述，为下一步的深入研究奠定了基础。     

基于边被收缩图的有向有环图有向割集求解算法

为了提高有向有环图有向割集生成算法的效率,通过收缩有向有环图环路中的边将有向有环图转换成带收缩顶点的有向无环图,并使得生成有向无环图有向割集的算法可以生成有向有环图的有向割集.在理论上分析了本文提出的算法的时间复杂度和空间复杂度,并进行了实验测试.理论分析和实验测试的结果表明本文提出的算法是很高效的.     

数据库连接类视图的物化和增量保持技术

目前，对数据视图的物化和增量保持技术已有很多讨论，但基本上局限于ISA关系由单个类导出现图的范围内，而对于由两个或多个类通过连接操作导出的视图这一范围尚无涉及，本文提出了基于这一范畴的视图物化和增量保持的一种数据模式和基于该模式的增量保持技术。     

数据方体中实视图的选择

根据0－1背包问题和方体的格模型,提出了数据方体中实现图的最优选择算法SemiWide(SElection of Materialized vlews Wlthin Data,cubE),并证明了该算法可以给出选择问题的最优解,实验表明,SemiSide的效率是较为理想的。     

多数据源数据仓库实体化视图维护与下查

研究了多源单视图下数据仓库实体化视图联机维护与下查一致性问题,并提出普适性强一致收敛维护算法M-Glide.算法引入动作列表来控制数据仓库收到的信息顺序,采用版本控制、补偿思想和应答机制来协调源数据库与数据仓库间的数据更新,从而保证了数据仓库视图维护与下查的一致性,并通过一个示例说明了该算法在实际中的具体运用.     

基于ORACLE物化视图的电力营销系统优化

利用ORACLE物化视图技术,结合在电力营销系统运行实践中遇到的数据库应用优化问题,清晰且详细地从数据库性能问题的定位、分析和解决等方面进行了论述,对类似电力营销业务的项目和工程,具有较高的实际参考价值。     

视图匹配算法的研究与实现

研究了一种可伸缩的SPJG视图匹配实用算法，介绍了DM3上实化视图的定义和SPJG视图匹配算法的基本思想，并且将SPJG视图在DM3上具体实现。实验结果表明其加快了决策支持查询的响应速度。     

层次-关系型DBMS的实视图及其增量维护

以对象交换模型作为中间模型,讨论了基于层次关系模型的视图机制,提出了一个增量维护的算法．该算法以统一的ＳＱＬ语句定义,维护混合模型上的视图,并提高地图应用系统的适应性．     

数据仓库中的数据集成

首先提出了数据仓库中数据集成的一个总体框架;然后探讨了数据集成在数据仓库设计方案中的作用、所要解决的问题、工作流程等;最后,介绍作者依据这一框架所开发的"铁路货票信息综合利用系统数据仓库解决方案"的数据集成工具DWE-DI.     

数据仓库数据加载技术

数据仓库中的数据不是传统数据库中数据的简单堆积，其数据的组织必须方便基于数据仓库基础之上的数据挖掘和商业智能工作，为决策者提供访问、分析及共享信息的能力，从而发挥数据仓库的真正功效。成功构造一个数据仓库的关键在于自始至终理解用户需要，紧紧围绕用户目标这一主题进行数据的搜集和存储。首先分析数据仓库的特点及拥有的数据类别及组成，重点介绍如何从现有数据库中有效地将数据引导至数据仓库的方法和策略，具体给出了数据仓库中5种不同类别数据的加载方法。     

CIMS中的数据仓库技术

由数据仓库技术发展的起因开始,较全面系统地介绍了数据仓库的概念、特征和数据组织结构,指出了影响数据仓库技术成功的关键性的5个因素,并根据对数据仓库的认识及以往参加CIMS系统设计的实践经验,提出了在CIMS中应用数据仓库技术。