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．     

NDSMMV——一种多维数据集物化视图动态选择新策略

物化视图的选择策略是数据仓库研究的重要问题之一.通过深入研究提出了一种多维数据集中物化视图动态选择的新策略--NDSMMV,包括候选视图生成算法CVGA、物化视图选择算法IGA、物化视图调整算法MAMV和物化视图动态调整算法DMAMV.CVGA基于多维数据格生成候选视图集,对候选视图数量进行压缩以减少后续算法的视图空间搜索代价和时间复杂度;IGA基于视图查询、视图维护和存储空间三元评价标准在候选视图集上进行物化视图的选择;MAMV基于物化视图选择过程已选视图的收益变化情况对物化视图进行进一步调整以提高查询的响应性能;DMAMV定时地判断查询视图类型分布是否变化来决定是否进行物化视图的动态调整,从而避免了物化视图集的"抖动".理论分析和实验结果表明该策略是有效可行的.     

基于物化视图方法优化数据库查询效率

为提高数据库的查询性能,对查询操作进行优化是非常必要的.优化查询速度的措施主要针对数据库管理系统层与应用层,物化视图是其中的一种方法.本文采用物化视图的方法对数据库查询效率进行优化.实验表明,此方法具有较好的优化效果.     

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.     

Web数据集成系统基于QC模型的物化视图选择

在Web数据集成系统中,物化视图能够有效地减少网络传输代价,提高系统的查询效率．如何选择查询进行物化,使得选中的查询满足集成层的空间限制,同时获取最大物化收益,成为集成系统中一个迫切需要解决的问题．传统方法没有考虑到海量XML查询之间的包含关系,其选择的物化视图中可能包含冗余的信息．针对上述问题,提出了①Web数据集成系统中海量查询集合的QC(query containment)模型,该模型能够捕捉查询之间最常见的包含关系;②基于QC模型的物化视图选择算法,算法考虑了物化视图选择相关的主要因素,包括查询提交的频率、空间代价、查询重写能力和查询结果的完备性,提出了查询位图的物化视图组织方式,从而获取更加合理的物化视图选择方案．实验结果证明了该方法的有效性．     

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。     

使用模式树和物化视图进行XML查询

使用模式树解析XQuery查询,将经常被查询的XML节点信息存储到物化视图中,利用物化视图和用户查询的交叉部分,直接从物化视图中获取用户的查询内容。对于两者不完全匹配的部分,使用补充规则,使得能部分使用物化视图,以提高查询效率。文章还给出了模式树的匹配算法。     

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。     

新型物化视图选择算法

针对现有物化视图选择算法无法很好解决OLAP随机查询的问题,提出了一种新型的两阶段物化视图选择算法(2-PMVS),将传统的静态选择算法与动态选择算法相结合,使其可以动态矫正用户随机查询与预估查询之间的偏差。经实验证明,该算法切实有效。     

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。     

实视图选择中的查询分布统计

研究了在系统运行过程中统计查询分布的方法,分析了直接统计时可能遇到的困难,为此提出了查询泛化的疗法,并给出查询泛化的两种算法,对将实视图选择理论用于数据仓库工程实践有一定的参考价值。     

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。     

用于多维数据实视图选择的分布估计算法

在数据仓库中,为选择合适的视图加以实体化,提出一种新的分布估计算法。在解空间随机产生初始群体,根据适应值选择部分好的解集,利用这些优势群体建立概率模型并估计联合概率分布,再从新的概率分布中抽样得到下一代。实验结果表明,该算法能减少查询响应时间和视图维护代价,并且其寻优性能优于经典遗传算法。     

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。     

面向区块链的高效物化视图维护和可信查询

区块链具有去中心化、不可篡改和可追溯等特性,可应用于金融、物流等诸多行业.由于所有交易数据按照交易时间顺序存储在各个区块,相同类型的交易数据通常会散布在诸多区块之中,降低了面向历史区块的追溯查询的处理效率.索引构建和物化视图是提升查询性能的两种典型方法,但当待处理数据分布于多个区块时,使用索引无法改善I/O访问效率,而物化视图可有效应对这个问题.然而,由于区块链系统的特点明显区别于关系数据库,传统的面向关系数据库的物化视图技术无法被直接应用到区块链之中.鉴于此,首次提出一种面向区块链的高效物化视图机制,具有如下特征:(1)将视图维护操作与共识过程同时执行,降低该操作对系统性能的影响;(2)使用字典树加快以区块为单位的多物化视图维护进程;(3)以默克尔验证的方式确保物化结果不被恶意篡改,进而确保查询结果可信.所提出的物化视图维护机制已经被集成到一个区块链系统中,并通过实验来验证该机制的高效性.     

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.     

物化视图增量保持的改进算法

对于定义在若干基本表上的物化视图，当基本表发生变化时，物化视图也需要相应地更新，如何有效地进行物化视图的增量保持是一个非常重要的问题。文章提出了一种在O(nlogn)时间内构造最优Delta传播树的二分贪心算法，并给出了算法正确性证明。