【摘 要】
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数据仓库是一个面向主题的、集成的数据集合,用来支持管理人员的决策。它维护着海量的数据并且支持形式复杂的查询,如何高效的管理如此之多的数据并提供高效的查询是数据仓库
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数据仓库是一个面向主题的、集成的数据集合,用来支持管理人员的决策。它维护着海量的数据并且支持形式复杂的查询,如何高效的管理如此之多的数据并提供高效的查询是数据仓库面临的其中一个难题,而物化视图是解决这个问题的重要手段,但是它需要额外的系统空间来存储,并且需要牺牲系统的代价来维护,因此,物化视图的选择是一个重要的研究课题。传统物化视图的静态选择算法是基于查询分布概率已经由用户提供,或这些查询在综合数据上是均匀分布的前提下。但实际应用中,用户查询均匀分布或用户提供查询概率的假设常常不能成立,因此提出一种既有静态选择能力,又有动态调整能力的视图选择算法就显得相当有实际与研究意义。本文从静态和动态两方面深入研究物化视图的选择问题,基于SPJ(Select-project-join)视图假设的数据仓库模型,以MVPP为搜索空间,综合考虑存储空间、视图维护及查询性能,提出了一种新的物化视图选择和调整算法--VSAA(Views Selection and Adjustment Algorithm)。从数学模型和关键参数两个方面研究了VSAA的理论模型,针对VSAA实时性差的缺陷提出了DVMV(DynamicVirtual Materialized Views)算法作为VSAA算法的补充,以理论分析为指导实现了VSAA的算法并和各种经典算法进行了对比分析,利用TPC-H基准数据生成1G数据,并导入到Oracle数据库中作为实验数据,通过理论及实验证明了VSAA算法的有效性和优越性。
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