數(shù)據(jù)倉庫中多維數(shù)據(jù)物化視圖的選擇.pdf

1、隨著信息時代的來臨，企業(yè)面臨大量數(shù)據(jù)，如何快速從中提取信息、制定市場策略，以便對市場做出及時靈活的反應，成為企業(yè)在市場競爭中立于不敗之地的關鍵。聯(lián)機分析處理OLAP(Online Analytical Processing)正是用戶獲得決策支持的主要手段。 OLAP必須支持各種可能的查詢，相當一部分查詢可能要涉及大量的數(shù)據(jù)，并需要對數(shù)據(jù)進行選擇、投影、連接等處理，這是一個非常耗時的過程，然而一個決策支持系統(tǒng)要求它的查詢能夠被快速

2、響應。解決這一矛盾通常采用的一個有效的方法是：數(shù)據(jù)倉庫針對OLAP可能的查詢對原始數(shù)據(jù)進行選擇、投影、連接等預處理，建立物化視圖(Materialized View)。但是，物化視圖也帶來了大量存儲空間和視圖維護的開銷，必須在縮短響應時間和資源限制二者之間進行權衡，選擇出恰當?shù)奈锘晥D集合。因此，物化視圖的選擇問題作為設計、構建數(shù)據(jù)倉庫的關鍵問題之一，成為當前數(shù)據(jù)倉庫領域的一個研究熱點。此外，物化視圖的相關研究還包括用物化視圖改寫查詢、

3、物化視圖的維護以及物化視圖的動態(tài)調整等。 本文主要針對基于關系數(shù)據(jù)庫的OLAP系統(tǒng)中的多維數(shù)據(jù)物化視圖的選擇和動態(tài)調整問題進行研究，在提出一個更為合理的視圖增益模型之后，分別提出基于WVPP的物化視圖選擇算法——VSMF算法，調整物化視圖集使之滿足空間約束的算法——MVSCA算法，物化視圖實時調整算法——RMMV算法以及基于MVPP的物化視圖動態(tài)調整算法——DMMF算法。 VSMF算法以MVPP為視圖搜索空間，綜合考慮了

4、物化視圖影響系統(tǒng)查詢性能和維護性能的各種因素，使系統(tǒng)得到較好的查詢性能和較低的維護開銷。MVSCA算法根據(jù)視圖的單位空間增益對物化視圖集進行調整，使得其滿足給定的空間約束。RMMV算法對物化視圖集進行實時調整，避免了視圖的重復計算和對視圖大小的估算，提高了物化視圖選擇的效率和準確性，使系統(tǒng)在運行過程中能及時反映查詢分布趨勢、維持較好的查詢響應性能。DMMF算法從MVPP的角度討論物化視圖集的動態(tài)調整，其綜合了批量調整算法和實時調整算法的