一种改进的物化视图动态批量调整算法

针对物化视图集实时调整容易出现"抖动",物化视图集不稳定的缺点,本文提出一种改进的物化视图动态批量调整算法,根据在一个统计周期内收集到的查询调整物化视图集.算法先判断查询集合是否满足调整条件,若满足则根据视图访问频率生成候选视图,再调用物化视图批量选择算法;若不满足则调用物化视图集动态调整算法.该算法不需要频繁计算,而且查询集合能反映用户的查询趋势,调整后的物化视图集对用户查询具有较高的适应性.文中实验从执行时间、物化视图集整体性能等方面验证了该算法的有效性.     

数据仓库中新型动态实视图选择调整算法

现有的静态实视图选择算法存在搜索空间太大、时间复杂度高以及未考虑查询的概率和分布等诸多缺点,并且当源数据发生变化时,这种变化不能立刻反映到数据仓库,不适合在线运行。针对上述问题在候选视图生成算法和IGA算法的基础上,对算法进行了动态调整,从而得出了新型物化视图动态调整算法CNUMV。经实验证明该算法降低了视图的搜索空间和时间复杂度,更重要的是该算法考虑到了各视图之间相互依赖关系对视图收益的影响,从而使算法能够动态地在线调整,并且用实验证明了CNUMV算法的优越性,达到了预期的目的。     

基于查询和相对收益的物化视图选择算法

为了改进数据仓库中物化视图选择策略,提出了基于查询和视图相对收益的动态选择算法BWCC.算法根据视图的尺寸,视图相对收益以及物化视图每项属性的权重构造初始选择集,并可以由用户设定初始视图权重.用户查询触发算法动态更新视图价值,对物化视图集按照视图相对收益大小排序并进行局部调整,到达全局更新周期时参考历史价值对物化视图集进行重新计算.实验结果表明,该算法相比于传统算法具有更高的查询命中率和适应性.     

物化视图选择的预处理算法

现有的静态物化视图选择算法的视图搜索代价较大，而导致算法的时间复杂度偏高，不能用于对物化视图进行在线动态调整．提出了一种物化视图选择的预处理算法——PMVS，其中包括用户查询集动态调整算法QSDM、候选视图格构造算法CVLC和候选视图筛选算法CVF，该算法可用做预处理过程对视图数量进行在线压缩，从而降低了静态算法的视图空间搜索代价和时间复杂度．理论分析和实验结果表明该算法是有效可行的．     

面向查询集覆盖的物化视图选择算法

为了解决大容量物理存储条件下数据仓库的物化视图选择问题,提出一种面向查询集覆盖的物化视图选择算法.首先给出了一些概念和定义,然后从视图集的多维数据格中抽取和裁剪出候选视图集,并定义视图物化的效益模型,最后在存储容量的限制下逐步淘汰收益最小的应答查询的冗余视图,得到覆盖所有查询的最优物化视图集.实验结果表明,该算法在较大物理存储条件下的物化视图选择效率优于以往算法,且能够消除物化视图在应答查询时存在的时延“抖动”现象,应答用户查询的平均时间也大为缩短.     

基于聚类的动态物化视图选择研究

物化视图选择方法大多是静态的,违背了联机分析处理和决策支持系统的动态本质.现有的动态算法也不能实现完全的动态化,为此提出了一种数据仓库中基于聚类的动态物化视图选择算法CBD-MVS(clustering-based dynamic materialized view selection),该算法采用层次聚类技术对用户查询语句进行聚类,提出视图合并算法建立候选物化视图,利用BPUS(benefit per unit space)算法生成最终应该被物化的视图.实验结果表明该算法是有效可行的,由于采用聚类技术,实现了完全的动态化.     

基于时间段查询的物化视图策略

物化视图是减少数据仓库中查询响应时间的有效方法.现有的物化视图选择策略主要考虑物化视图的初始选择方法以及动态更新方法.针对某时间段内查询进行物化视图更新的情况考虑不足,在贪心算法以及动态更新算法的基础上,提出了基于时间段内查询的物化视图更新策略.基于时间段查询的物化视图更新策略可充分适应用户需求,提高查询效率.     

一种数据仓库数据立方体空间采样估计策略

对数据仓库多维视图进行容量估计是数据立方体设计，数据仓库存储规划和实现查询优化的基础，首先以统计理论为基础，提出了一种基于采样的数据仓库数据立方体空间估计策略，该策略针对不同类型的多维视图，对样本统计结果采用不同的空间放大策略，确保了估计结果具有较高的准确性，同时，该策略在最大估计的基础上采用一些启发式规则，对估计视图集进行有效的约简，并对估计过程中采用了样本视图预物化思想，根据预物化视图集生成优化的立方体空间估计序列，从而大幅缩短了整体估计时间。     

超市数据仓库中物化视图的选择与调整策略

物化视图选择是数据仓库研究领域的一个重要课题,其选择策略直接影响到数据仓库的查询效率.通过对超市数据仓库的设计及已有研究成果的分析,对物化视图的选择算法做了一些改进,并给出了一种据查询情况的变化动态调整物化视图集的算法.     

一种应用于DaaS的物化视图候选集生成算法

针对DaaS数据中心建设中物化视图选择对候选视图集的新要求和传统MVPP方法的不足,提出一种新的候选视图集生成算法。该算法利用多操作变换规则进行查询优化,然后利用算法1和2进行关系融合。实验证明,该算法能够提高查询效率,压缩候选视图集,具有较高的可扩展性,符合应用需求。     

数据仓库中的实视图的选取

数据仓库设计中一个重要问题就是选取视图进行实体化。论文给出实视图代价估算模型,利用遗传规则,提出实视图选取的方法和策略。经实验证明,该算法达到了良好的效果,效率高。     

实例化视图选择算法PBC

在数据仓库中,如何选择实例化视图是一个重要的问题。针对一类特定的数据立方体,该文提出了一个基于代价策略的实例化视图选择算法。通过对一个实际数据集的分析,发现在数据立方体中有很多父子视图具有相同的体积,其原因是用于产生数据立方体的基本关系的属性之间存在着密切的联系。显然,对这类数据立方体不能像算法PBS那样按照体积的大小来选择要实例化的视图。为此,设计了算法PBC,不但可以快速地给出满足条件的实例化视图集,而且可以准确地找到具有最短平均响应时间的实例化视图集,避免了在用户给出过大的参数时,实例化一些无益于缩短查询响应时间的视图。实验结果表明,算法PBC是有效的。     

数据仓库中物化视图的选取策略

数据仓库中用存储大量的物化视图来加速OLAP的查询响应，物化视图的选取是数据仓库设计中的一个重要问题。论文提出了一个有效的物化视图选取算法，采用基于数据立方体层次搜索的方式选取视图。经分析与测试表明，该算法取得良好的效果和效率。     

受限多维物化视图选择算法

受限物化视图的选择是当前数据仓库研究的最重要的问题之～。提出利用最小祖先树筛选视图,并结合改进的试探式策略进行物化视图选择的算法。该算法能有效地解决物化视图的两类问题。理论分析与实验结果表明在数据维度大、维层次复杂的情况下,与以往算法相比,该算法有着更优执行的效率。     

数据仓库中多数据源物化视图的一种有效更新算法

数据仓库中存储着大量的汇总数据以支持查询和相关决策的制定，这些汇总数据常常是定义在若干数据源上的物化视图．当数据源发生变化时，物化视图也需要相应的更新，这必然给数据仓库带来庞大的开销，因而如何有效地对物化视图进行更新成为一个非常重要的问题．利用BinPartition算法可以使计算费用达到最低，随后证明了该算法的正确性并分析了其时间复杂性．     

基于遗传算法的受限物化视图

受限物化视图的选择是当前数据仓库研究的最重要的问题之一,且其是个NP问题。本文通过对视图与查询关系的研究,提出了一种选择物化视图的两阶段算法框架,首先利用候选视图选择算法缩小视图选择的范围,而后利用遗传算法解决受限物化视图的选择问题。     

数据仓库中基于实体化辅助视图的视图增量维护

为了加快对大量数据的查询处理速度，通常在数据仓库以实视图方式存储数据，当基础数据发生变化时，这些实视图也必须随着更新，因而视图自维护和一致性维护成为数据仓库的重要问题。本文提出利用视图计算的中间结果创建辅助视图，在数据仓库中进行实体化，采用有效的增量维护算法计算实视图的精确变化，实现数据仓库视图自维护。     

数据仓库中物化视图选择策略

为了提高决策支持和OLAP查询的响应效率,数据仓库多采用物化视图的思想.因此,物化视图的选择策略是数据仓库研究的重要问题之一.其目标是选出一组存储、维护代价与查询代价的总和为最小的物化视图.提出一个以MVPP(multi-view processing plan)为视图选择的搜索空间的物化视图选择新算法--VSMF(views selection base on multi-factor)算法.该算法在存储空间约束下同时实现多查询最优化和视图维护最优化.