基于源视图增量的在线实化视图自维护

借鉴传统的基于基表变化的数据仓库维护方法Strobe，提出一种基于源视图增量的在线实化视图自维护方法，使实化视图的状态保持与底层数据源的一致性。这种方法不仅保持数据仓库数据的一致性，而且还能够加快实化视图维护的速度，减少底层信息源与数据仓库之间的网络通信负担。     

数据仓库自维护下视图分解系统的设计与实现

数据仓库自维护实质上是通过维护实化视图实现,然而现有的实化视图自维护策略不能有效的减少数据仓库集成端和数据源监视端的多余数据,从而影响数据仓库环境的整体响应速度.一种基于数据仓库自维护方法的视图分解系统改进了现有的视图分解模式,将全局定义的实化视图分解成局部定义的单源视图集来减少存在数据仓库中不必要的数据,实现了现有实化视图自维护策略的分解和重写,提高数据仓库自维护效率.     

数据仓库实化视图的联机维护

数据仓库实化视图和联机维护是数据仓库系统维护的一项关键技术,采用这种技术,能够在不影响用户正常业务的情况下,实现数据仓库的实化视图数据的及时更新、联机分析处理（OLAP）作为数据仓库的一个主要应用,在数据仓库实化视图的联机维护的过程中会面临严重的数据不一致问题。为了解决这个问题,本文引入“维护库”（Maintaining Database)的概念,提出基于事务触发的视图维护算法TVM,通过消息应答机制实现实化视图与数据源的数据一致性。     

多实化视图的自维护算法

实化视图的维护是数据仓库技术的重要问题，近几年产生了很多的维护算法。已有的维护算法大多是针对单个实化视图的维护。该文提出了一种多实化视图的自维护算法，该算法利用局部约简规则和主外键引用关系生成较小的辅助视图集，使多实化视图和辅助视图集都是自维护的。     

一种对象实视图的增量维护算法OMVIMA

首先给出了一种面向对象的实视图模型———对象视图模型,可以在数据仓库中描述复杂对象,并有利于前端工具OLAP的实现。然后在此基础上提出了对象视图模型增量维护算法———OMVIMA,该算法能够有效地实现从数据源到数据仓库中对象(数据)的增量抽取和加载等维护工作。最后给出了算法的性能和效率分析,并通过应用实例证明了该算法比基于纯关系实视图的实现方法具有更高的效率。     

数据仓库实化视图的联机维护

数据仓库实化视图的联机维护是数据仓库系统维护的一项关键技术,采用这种技术,能够在不影响用户正常业务的情况下,实现数据仓库中实化视图数据的及时更新。但联机分析处理（OLAP）作为数据仓库的一个主要应用,在数据仓库实化视图的联机维护过程中会产生严重的数据不 一致问题。为了解决这个问题,引入“维护库”（Maintaining Database)的概念,提出基于事务触发的视图维护算法TVM,采取应答机制,达到数据的一致性。     

分布式数据源的实视图维护算法研究

数据仓库作为决策支持系统的集成化数据中心,其数据可以认为是定义在多个不同数据源的实视图集。近年来数据仓库中实视图维护算法的研究激起很多学者的重视。当多个独立的数据源出现并发更新时传统的实视图维护算法可能导致视图维护异常,本文提出了一个双向扫描并行处理实视图维护(BSP)算法,能确保实视图与数据源的完全一致性,并通过实验与其它类似的算法进行了比较,说明本算法具有较高的效率。     

数据仓库环境下的实化视图维护

本文通过示例说明数据仓库环境下实化视图维护存在的数据一致性问题，并分析了产生这一问题的根本原因．文中介绍了一些能解决数据一致性问题的具有代表性的实化视图维护算法，比较了它们之间的差异，最后描述了数据仓库环境下数据一致性程度的四个层次。     

基于Hibernate的实化视图维护的研究

在传统的实化视图维护时,数据源把增量数据以XML文档的方式报送给数据仓库,数据仓库从此文档中解析出数据,利用JDBC完成对实化视图的更新。文中提出在数据源把增量数据封装成序列化对象存储于文件中再报送给数据仓库,而数据仓库从文件中读出对象,利用Hibernate直接把对象更新到实化视图。通过两种方案性能的比较,表明后一种方案是可行并且更加高效的。     

数据仓库中实化视图的联机维护分析

数据仓库中的信息是由各个独立分布的数据源的数据汇集而成，数据仓库中实化视图的联机维护是数据仓库系统维护的一项关键技术。本文通过例子说明了视图维护中会产生的数据不一致性问题，并详细分析了基于补偿、基于维护库和基于版本控制的三种视图维护方法。     

数据仓库中物化视图的选取策略

数据仓库中用存储大量的物化视图来加速OLAP的查询响应，物化视图的选取是数据仓库设计中的一个重要问题。论文提出了一个有效的物化视图选取算法，采用基于数据立方体层次搜索的方式选取视图。经分析与测试表明，该算法取得良好的效果和效率。     

基于多实化视图增量维护的基库生成算法

数据仓库的维护是数据仓库应用中的一个十分重要的问题,近几年产生了很多的维护算法。已有的维护算法多是针对单个实化视图的维护;或只针对简单SPJ视图的维护;或只针对聚集函数的维护;而实际的数据仓库大多是由包含聚集函数的多个实化视图组成。因此综合考虑包含聚集函数的多个实化视图的维护问题是必然的。文章正是在此情况下提出了一种基于多实化视图增量维护的基库生成算法,在《基于基库的多实化视图增量维护算法》中提出了包含聚集函数的多实化视图的维护算法。     

数据仓库性能优化之索引和物化视图耦合方法

为了进一步提高数据仓库的性能, 通过分析数据仓库中性能优化技术的特点, 提出了索引和物化视图耦合的性能优化技术。通过数据挖掘自动选择候选索引和物化视图, 减少查询的扫描范围; 然后研究在物化视图上建立索引的空间高效存储方法, 以提高查询速率; 最后利用成本模型对耦合情况进行分析, 验证了耦合方法可以极大提高单一索引查询或者物化视图的性能。     

Efficient approaches for materialized views selection in a data warehouse

View materialization is an effective method to increase query efficiency in a data warehouse and improve OLAP query performance. However, one encounters the problem of space insufficiency if all possible views are materialized in advance. Reducing query time by means of selecting a proper set of materialized views with a lower cost is crucial for efficient data warehousing. In addition, the costs of data warehouse creation, query, and maintenance have to be taken into account while views are materialized. In this paper, we propose efficient algorithms to select a proper set of materialized views, constrained by storage and cost considerations, to help speed up the entire data warehousing process. We derive a cost model for data warehouse query and maintenance as well as efficient view selection algorithms that effectively exploit the gain and loss metrics. The main contribution of our paper is to speed up the selection process of materialized views. Concurrently, this will greatly reduce the overall cost of data warehouse query and maintenance.     

一种扩充语义的实视图重写查询技术

分组聚集查询已成为数据仓库领域研究的核心问题之一,实视图是提高分组聚集查询性能的有效手段。利用维属性间的层次关系,对一般意义上的实视图重写查询进行了扩展,讨论了单一视图重写查询的限制条件,并给出重写方法,在此基础上,提出了一种利用多个实视图重写查询的优化选择算法,并通过实验表明,该算法进一步提高了分组聚集查询效率。     

一种空间数据仓库动态物化视图选择算法

物化视图能够有效地提高空间数据仓库的查询效率,但由于空间操作的复杂性,传统数据仓库中物化视图的选择算法不能很好地应用于空间数据仓库。为了在存储空间约束下选择查询进行物化,并动态调整物化视图集,以适应用户查询的时变性和即席查询,提出了空间物化视图选择算法SMVS。实验结果表明该算法是有效可行的,不仅能够提高查询性能,而且解决了查询响应性能随用户查询分布变化而下降的问题。     

Incremental Design of a Data Warehouse

A data warehouse (DW) can be seen as a set of materialized views defined over remote base relations. When a query is posed, it is evaluated locally, using the materialized views, without accessing the original information sources. The DWs are dynamic entities that evolve continuously over time. As time passes, new queries need to be answered by them. Some of these queries can be answered using exclusively the materialized views. In general though new views need to be added to the DW.In this paper we investigate the problem of incrementally designing a DW when new queries need to be answered and possibly extra space is allocated for view materialization. Based on an AND/OR dag representation of multiple queries, we model the problem as a state space search problem. We design incremental algorithms for selecting a set of new views to additionally materialize in the DW that: (a) fits in the extra space, (b) allows a complete rewriting of the new queries over the materialized views, and (c) minimizes the combined new query evaluation and new view maintenance cost. Finally, we discuss methods for pruning the search space so that efficiency is improved.     

数据仓库中的实视图的选取

数据仓库设计中一个重要问题就是选取视图进行实体化。论文给出实视图代价估算模型,利用遗传规则,提出实视图选取的方法和策略。经实验证明,该算法达到了良好的效果,效率高。