基于遗传算法的物化视图优化方法

物化视图是提高数据仓库执行效率的有力方法,但是物化视图的保存会占用存储空间。本文把查询需要扫描的物化视图或事实表的空间大小作为查询时间开销,以查询的时间开销和物化视图的存储开销作为衡量标准建立代价估算模型,设计基于遗传算法的物化视图优化算法。目的是使系统在物化视图方面的存储开销和查询时间开销的和最小。试验结果表明算法可行。     

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。     

基于蚁群-遗传算法的物化视图选取策略

将蚁群算法和遗传算法相结合用于物化视图选取问题。利用遗传算法较强的全局搜索能力对蚂蚁每次的搜索结果进行优化改良,并在信息素更新时,同时考虑最优、最差路径上的信息素更新。实验结果表明,该算法不仅提高了解的收敛速度,也成功解决了蚁群算法易“早熟”而引起的停滞现象。     

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.     

数据仓库物化视图选择的混合算法

物化视图是提高数据仓库的查询响应能力以高效支持决策分析的重要手段，但物化视图集选选择是一个复杂问题。结合启发式算法的快速收敛能力和遗传算法的全局优化能力的两层物化视图求解方案提供了物化视图选择问题求解的可行途径。     

数据仓库中物化视图选择的一种混合算法

物化视图是数据仓库中提高查询效率的有效方法,物化视图选择问题是数据仓库设计时期最重要的决定之一。通过研究和实验,提出了一种结合遗传算法和模拟退火算法的混合算法,用于解决物化视图的选择。理论分析和实验结果表明,该混合算法的搜索性能优于传统的遗传算法,能够提供更高质量的解。     

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.     

数据仓库中物化视图的选择

物化视图是数据仓库中提高查询效率的有力方法，物化视图的选择一直是数据仓库领域的研究热点。通过对星型模型的研究，根据对数据仓库的常用查询及其执行概率，设计出一个候选视图的算法，并详细介绍了线性代价模型，在该模型和候选视图算法基础上，参照文献[4]提出一个改进的物化视图选择贪心算法。     

基于Oracle物化视图的查询性能优化

Oracle物化视图作为由查询结果构成的数据库对象,可以在本地镜像远程数据库的查询结果,从而有效提高查询效率.介绍了物化视图的概念和作用,物化视图的创建和使用,给出了通过物化视图进行数据库设计的案例说明.     

基于物化视图的查询系统研究与实现

在数据库领域,如何加快查询的执行速度非常重要。查询重写技术能透明地利用物化视图回答查询,避免了直接访问大量的原始记录以及耗时的连接和聚集计算,提高了查询 的执行速度。本文讨论了基于数据库中的外键连接关系进行扩展的查询重写方法,以此为核心研究了针对小型数据库的物化视图查询系统,并通过实验证明了物化视图策略的有效性。     

基于模拟退火算法的实体化视图动态选择方法

实体化视图选择问题是NP完全问题,我们通过研究和实验,提出了一种将模拟退火算法应用到实体化视图的动态选择中的方法。在定义了算法的状态、初始状态、目标函数及转换规则之后,深入讨论了模拟退火算法的参数选择对算法解的影响。最后的实验结果表明,模拟退火算法完全可以应用到实体化视图的动态选择中。     

物化视图选择的一种两阶段优化算法

物化视图是数据仓库中提高查询效率的有效方法,物化视图选择问题是数据仓库设计时期最重要的决定之一。通过研究和实验,提出了一种结合迭代改进算法和模拟退火算法的两阶段优化算法,用于解决物化视图的选择。理论分析和实验结果表明,该算法有效地解决了传统模拟退火算法收敛过慢的缺点,并且其解的质量逼近经典贪婪算法。     

基于粗糙集聚类的物化视图动态调整算法

根据用户查询多样性的特点,提出了基于粗糙集聚类的物化视图的动态调整算法(RSCDMV)。该算法在对物化视图进行粗糙集聚类的基础上进行动态调整,这不仅满足了用户查询多样性需求,而且兼顾了维的层次关系因素。实验结果证明,随着用户查询集合的增大,查询集的动态性和多样性更加明显,因此,RSCDMV算法更具有优势。     

基于聚类方法的空间度量物化选择算法

在空间数据仓库中,由于物化视图中空间度量的聚集结果需要占用较大的存储空间,因此只能选择部分空间度量进行物化.而现有的物化视图选择算法大部分只是针对视图选择设计的,没有考虑视图中度量的选择.为此,针对空间度量的区域合并操作,提出基于聚类方法的空间度量物化选择算法.把可合并的空间对象组进行聚类,在每个聚类中计算合并组的收益...     

实视图选择研究

定义了数据仓库领域的视图选择问题,并讨论了与该问题相关的代价模型、收益函数、代价计算、约束条件和视图索引等内容;介绍了3大类视图选择方法,即静态方法、动态方法和混合方法,以及各类方法的代表性研究成果;最后展望未来的研究方向.     

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。     

基于关系数据库的ROLAP中实视图的选择

联机分析处理(OLAP)是伴随着数据仓库出现的一种数据分析处理技术,其特点是使分析人员能够更充分地利用数据仓库中的数据资源,从多种角度、多个层次,快速地构建易为用户理解的并全面反映企业行为特征的数据快照,从而可使用户更加深入地了解企业的发展状况和趋势。ROLAP是OLAP中使用最广泛的一种类型。文中对影响ROLAP查询效率的关键技术进行了讨论,提出了一个改进的实视图动态选择算法。该算法从存储空间、查询频率、更新代价三个方面综合评价每个实视图,有效地保证了ROLAP查询的响应时间。