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。     

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。     

数据仓库的集合刷新维护算法

本文提出了一种版本控制集合刷新算法ＶＳＲＡ,它采用增量维护和批处理思想,首先根据原始数据的变化集合,计算出实体化视图的刷新集合,然后据此集合实体化视图,同时利用版本控制保持数据仓库与当前数据库状态的一致性,达到对数据仓库联机维护的目的。ＶＳＲＡ不但减少了数据仓库与数据库之间的通信开销,而且提高了实体化视
视图的刷新效率。严格的版本控制使用户可以随时使用数据仓库进行联机分析处理（ＯＬＡＰ）,并得到正确一     

基于时间戳的实化视图多版本维护

实化视图的一致性维护是数据仓库联机维护的关键问题.本文分析了基于三层数据仓库体系结构的3VWQ算法中潜在不一致性的原因,给出了三层结构的改进方法并引入时间戳作为中间版本实化视图的一致性维护标记;提出一种基于时间戳的补偿算法,实现了增量查询维护过程中不一致更新的本地补偿,从而在保证较好性能的同时解决了维护查询过程中的一致性问题.     

数据仓库的联机维护与下查

提出了一种三层数据仓库体系结构,引入了“数据仓库基库”概念,不权使得传统数据库能够更容易地融入数据仓库系统,而且增强了整个系统的伸缩性。在此基础上,提出了３ＶＷＱ（Ｔｈｒｅｅ－Ｖｅｒｓｉｏｎ Ｗｉｔｈｏｕｔ Ｑｕｉｅｓｃｉｎｇ）算法来解决数据仓库的联机维护问题及其对下查的支持。该算法采用版本控制和补偿思想来协调数据库和数据仓库之间的数据更新,从而保证了联机维护与下查的一致性。     

数据仓库联机维护技术的研究与实现

针对数据仓库联机维护技术提出了一种三层维护体系结构TMA,在其中引进了“数据仓库基库”概念,利用版本控制思想提出了对单视图和多视图的联机维护算法,并实现了一个原型验证系统。     

数据仓库保证任务一致性的多版本实视图维护

本文在3vwq算法的版本控制和补充思想的基础上，提出利用实现图的相关性和通过灵活的版本控制解决用户查询时的任务一致性问题和视图维护的多版本问题。     

数据仓库中多视图环境下的联机维护

数据仓库的视图联机维护是指数数据仓库中的实体化视图实时地与信息源中的数据库仑保持一致,同时不影响前端用户对数据仓库的正常使用。为了解决多视图环境中视图联机维护与下钻查询的一致性问题,文中在数据仓库体系结构中引入了“基库”模型,并提出了相应的视图维护算法３ＶＰＡ。     

一种数据仓库联机维护算法

数据仓库通常以离散的方式进行刷新,这样就不能向用户提供连接的查询服务。文章提出了一种适合数据仓库联机维护的算法－ＳＴＮＬ算法,它消除了２ＶＮＬ,ＭＶＮＬ等联机维护算法需要对元组暂时锁定的缺点,并且更容易实现。     

数据仓库中基于实体化辅助视图的视图增量维护

为了加快对大量数据的查询处理速度，通常在数据仓库以实视图方式存储数据，当基础数据发生变化时，这些实视图也必须随着更新，因而视图自维护和一致性维护成为数据仓库的重要问题。本文提出利用视图计算的中间结果创建辅助视图，在数据仓库中进行实体化，采用有效的增量维护算法计算实视图的精确变化，实现数据仓库视图自维护。     

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。     

数据仓库视图的一致性维护

数据仓库是分布、自治的数据源的数据集合,其基本结构可用图1描述: 图1中,监视器是很关键的部件,它在相应的数据源收集感兴趣的数据并向数据仓库发送,其功能是:既能识别数据流的变动并通知数据仓库,又能计算出数据源的快照间的差异。     

一种数据仓库联机维护的集合刷新算法

提出了一种版本控制集合刷新算法（VSRA）.它采用增量维护、版本控制和批处理机制保证数据仓库的联机维护和数据一致性.VSRA不仅减少了数据库和数据仓库之间的通信流量,而且提高了实体化视图的刷新效率.用户可以随时使用VSRA进行联机分析处理,并能得到正确的结果.     

数据仓库中物化视图维护算法的分析和比较

随着数据源的更新,数据仓库中的物化视图必须得到及时的更新维护.而如何对物化视图进行高效的更新,以满足用户对查询响应速度和查询结果一致性、时新性的要求,这是数据仓库技术中非常复杂和重要的工作,也是一个迫切需要解决的关键性技术问题.以物化视图更新维护问题为主要研究对象,通过对现有各种维护算法深入的研究和分析,系统地进行了比较和总结,最后指出了谊问题深入研究的方向.     

数据仓库中实现化视图的一致性维护虎法—ECA算法的实现

数据仓库系统中的视图不仅仅是一个逻辑上的概念,同时也是物理存在的,当数据源上的内容发生变化时,我们必须相应地修改数据仓库中的数据,以保证二者数据的一致性,本文详细介绍了单数原实化视图的一致性维护算法－ECA算法的实现方法。     

数据仓库联机维护算法STNL的改进

为了提高数据仓库维护与查询时的效率,关键是要实现数据仓库维护与用户操作的并行性,本文在对几种联机维护算法的基本思想和关键技术分析的基础上,对数据仓库维护算法STNL提出了改进。     

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。     

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。     

数据仓库联机维护中一致性问题的研究

数据仓库是存储供查询和决策分析用的集成化信息仓库,它的信息来源于不同地点的数据库或其他信息源.实体化视图是数据仓库中存储的主要信息实体,当原始数据发生变化时,数据仓库中的实体化视图也必须作相应的更新维护.在数据仓库实体化视图的联机维护过程中,由于联机分析处理（On-line Analytical Process,简称OLAP）查询的介入,会产生数据不一致的问题.文章提出了一种MVCA（multiversion compensating algorithm）算法来解决这一问题.MVCA采用版本控制方法,利用补偿思想和应答机制协调数据库和数据仓库之间的更新维护操作,达到保证数据一致的目的.最后,文章通过一个典型示例说明了该算法在实际中的具体应用.