基于物化視圖的OLAP查詢性能優(yōu)化研究與應(yīng)用.pdf

1、隨著企業(yè)的發(fā)展，來自不同業(yè)務(wù)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)日益增多，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)得以累積但并為企業(yè)所利用。如今數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)發(fā)展起來，企業(yè)可以將堆積的歷史數(shù)據(jù)建立面向主題的數(shù)據(jù)倉庫，企業(yè)可以在數(shù)據(jù)倉庫上進(jìn)行聯(lián)機(jī)在線處理(OLAP)，快速的進(jìn)行分析決策，對企業(yè)的未來發(fā)展做出明確判斷。但是在應(yīng)用過程中出現(xiàn)新的問題，如此海量的數(shù)據(jù)，用戶的OLAP查詢需要的時間越來越多，數(shù)據(jù)倉庫的性能問題也成為大家關(guān)注的焦點(diǎn)。物化視圖作為一種提升數(shù)據(jù)倉庫性能的技術(shù)，在各大商業(yè)數(shù)據(jù)庫

2、中得以應(yīng)用。但是物化視圖技術(shù)也面臨2個大問題：其一是物化視圖選擇的問題；其二就是查詢重寫技術(shù)問題。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴物化視圖技術(shù)對數(shù)據(jù)倉庫與聯(lián)機(jī)在線分析性能提升進(jìn)行簡要分析；⑵詳細(xì)分析了現(xiàn)有物化視圖選擇技術(shù)，包括它們的視圖模型、代價模型以及算法描述和算法優(yōu)缺點(diǎn)；⑶在物化視圖選擇算法中的貪婪算法上進(jìn)行改進(jìn)，該算法包括2個階段，第一個階段是候選物化視圖篩選過程，第二個階段在同時考慮視圖代價的情況下利用經(jīng)典貪婪算法完成視圖收益