數(shù)據(jù)倉庫中主題搜索和實化視圖技術(shù)的研究.pdf

1、數(shù)據(jù)倉庫DW(Data Warehouse)的目的是要建立一種體系化的數(shù)據(jù)存儲環(huán)境，將分析決策所需的大量數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)的操作環(huán)境中分離出來，使分散的、不一致的操作數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成集成的、統(tǒng)一的信息，企業(yè)內(nèi)不同單位的成員都可以在此單一的環(huán)境之下，通過運用其中的數(shù)據(jù)與信息，發(fā)現(xiàn)全新的視野和新的問題、新的分析與想法，進而發(fā)展出制度化的決策系統(tǒng)，并獲取更多經(jīng)營效益。當(dāng)前數(shù)據(jù)倉庫研究的熱點問題主要有：主題的設(shè)定；實化視圖的選擇；實化視圖的維護；聯(lián)機分析處理

2、OLAP(On-Line Analyticprocessing)；聯(lián)機數(shù)據(jù)挖掘OLAM(On-Line Analytic and Mining)；查詢優(yōu)化等等。 首先，本文提出了一種新的主題搜索算法SSVC(Subject SearchingBased on Characteristic Value)。該算法能夠比較客觀的搜索出最具有主題特征的表。該方法通過和需求分析得到的主題進行比較，判斷需求分析和設(shè)計的客觀性，幫助設(shè)計人員更

3、有效的設(shè)計主題。另外，還可以對未知的關(guān)系數(shù)據(jù)庫進行快速分析，找出最具有數(shù)據(jù)倉庫主題特征的表，有效的輔助數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計人員確定主題事實表。 其次，提出了一個新的選擇實化視圖的價值模型，并在該模型的基礎(chǔ)上提出了實化視圖選擇算法PBPUS。該算法通過預(yù)處理得到候選視圖集合，這樣做的原因是縮小實化視圖選擇的空間。在維數(shù)很多的情況下，可以大大減少視圖代價的計算量；然后根據(jù)新的價值模型計算出候選視圖集合中視圖的代價，利用改進的BPUS算法選出

4、應(yīng)該被實化的視圖。新的價值模型通過考慮視圖的查詢頻度和更新頻度，再結(jié)合時間因素和空間因素，對原有的價值模型進行了改進。該算法與原有算法相比，降低了視圖搜索的時間，減少了實化視圖更新維護的代價，提高了實化視圖的查詢效率。 再次，提出了基于時間戳的動態(tài)視圖維護算法TS-DMV(DynamicMaintenance Technique of Materialized View Based on Time Stamp)。該技術(shù)采用版本鏈