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.     

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。     

ROLAP Server中一种实体化视图选择改进算法

数据仓库中用存储大量的实体化视图来加速OLAP的查询响应,如何在存储空间受限制的条件下高效准确地从实体化视图中找到用户需要的结果,成为ROLAP Server设计的一个重点和难点。这里提出了一个有效的实体化视图选取改进算法,考虑了加入候选视图和减少候选视图对整体空间和整体成本的影响因素,以达到候选实体化视图的加入与删除的最优化,获取较低的选取视图成本,经分析与测试表明,该算法取得良好的效果和效率。     

数据仓库集合刷新联机维护算法

随着数据仓库应用的不断扩展和深入,它的联机维护技术也显得越来越重要。提出一种版本控制集合刷新算法VSRA(Version-controlSetRefreshingAlgorithm),它采用增量维护和批处理思想,首先根据原始数据的变化集合,计算出实体化视图的刷新集合,然后据此集合刷新实体化视图,同时利用版本控制保持数据仓库与当前数据库状态的一致性,达到对数据仓库联机维护的目的。VSRA算法采用集合方式一次处理一批数据,不但减少了数据仓库与数据库之间的通信开销,而且提高了数据仓库的刷新效率.严格的版本控制使用户可以随时使用数据仓库进行联机分析处理(OLAP),并得到正确一致的结果.在文后,通过一个典型示例说明了算法的具体应用.     

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。     

实视图一致性维护ECA算法的改进

对ECA在复杂网络环境下存在的异常情况进行了讨论，提出了并发更新异常的检测方法，并对ECA算法进行了改进，有效解决了查询维护过程中出现的不一致问题。     

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.     

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。     

数据仓库中物化视图的选择方法

对数据仓库环境中物化视图的选择问题进行了研究,利用有向无环图表示查询处理过程,给出了有向无环图的形式化描述方法和等价重写的概念,定义了一种物化视图增益计算模型。在考虑空间约束的基础上,提出一种物化视图选择方法,并给出了切实可行的算法步骤。     

一种基于时空因素的实化视图选择算法的研究与设计

分析了几种经典视图选择算法存在的不足,提出了一种新的基于时空因素的价值模型,在此基础上设计了一个新的视图选择算法——PBPUS(preprocessing benefit perunit space)算法。该算法与原有算法相比,降低了视图搜索的时间,减少了实化视图更新维护的代价,有效提高了实化视图的查询效率。     

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。     

数据仓库中实视图聚集函数的增量更新

提出在视图表达式树中以由下到上的方式计算中间结点的变化 ,将计算出的中间结果作为辅助视图保存在数据仓库中 ,利用这些辅助视图或子视图计算出来的聚集函数的变化 ,来计算本视图聚集函数值的更新 ,实现视图的增量维护 ,从而缩短数据仓库更新维护时间 ,提高OLAP查询效率 .同时 ,介绍了实视图中聚集函数的增量更新算法 ,实现实视图聚集函数的更新维护     

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.     

数据仓库的数据流分析

通过分析数据仓库的系统结构 ,对数据仓库系统中的数据流进行分类 ,给出各类数据流在数据仓库系统中的实现功能 ,使数据仓库系统能更方便地管理数据和进行数据仓库管理系统的模块化设计 .     

一种找出较优重写查询的启发式算法

提出了一种实用的启发式算法．该算法使用了一种简单的代价模型来比较查询之间的相对代价,并利用多项式时间从实化视图得到的多个重写查询中找出一个执行代价较节省的重写查询,不需要查询优化器的支持,减少了优化器的负担．实验结果表明该算法找出的较优重写查询的执行时间比穷尽搜索算法的略有增加,而搜索时间和空间显著减少．利用该算法可快速地响应查询,能显著改进数据仓库的查询性能．