用ASP与MDX实现数据仓库的远程查询

本文首先介绍了ASP技术与MDX查询语言,然后简述了数据仓库远程查询方式的优点与远程查询的模型,最后给出了对税务数据仓库的远程查询的实现。     

一种用于搜索可能响应查询的候选实化视图的索引

1 引言实化视图是存储了实际数据的视图,在响应查询时如果能直接利用实化视图,那么就可以避免相应的重新计算,从而提高查询性能。对一个复杂查询,一个实化视图往往只能替代查询的一部分(子表达式),在构造一个重写查询时,这种视图替代过程将被多次调用。当实化视图的数量很多时,如果每次视图替代都要把所有视图检查一遍,那将花费大量时间,从而降低利用视图响应查询的效果。     

在数据仓库中使用实视图优化查询

数据仓库中存放的是大量的实视图,文章利用实视图技术来优化查询。在分析传统优化查询方法的基础上,对其进行改进和扩展,给出了在数据仓库中使用实视图进行优化查询的方法和策略,以有效提高数据仓库的查询处理速度。     

一种利用实化视图快速响应查询的技术

实化视图可以显著改进查询处理的性能,针对拥有大量实化视图的实际系统,提出了层次索引和视图合并两种方法来有效减少可能被利用的实化视图的搜索空间,还提出了实用的启发式算法以找出较优重写查询。实验表明,所给算法可用来快速地响应查询。     

对查询优化重写QRA算法的一种改进

数据仓库系统中利用物化视图可以提高查询效率,但是,过分使用物化视图重写查询有时不一定能起到提高查询性能这一预期目的.针对QRA算法的不足并结合左深度处理树技术提出一种改进算法,通过实验结果表明由改进算法优化后查询的性能更优.     

多数据源数据仓库的一致性维护算法——Strobe算法的改进

数据仓库是一个集成了多个分布式、自治或异构数据源上的信息的数据储藏室,以支持用户的查询和分析。该文介绍了DM3数据仓库实现多数据源实化视图一致性维护的策略,分析了产生视图不一致性的原因和解决办法,以及改进后的一致性维护算法:Strobe算法和T-Strobe算法。     

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。     

实视图选择中的查询分布统计

研究了在系统运行过程中统计查询分布的方法,分析了直接统计时可能遇到的困难,为此提出了查询泛化的疗法,并给出查询泛化的两种算法,对将实视图选择理论用于数据仓库工程实践有一定的参考价值。     

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。     

数据仓库中新型动态实视图选择调整算法

现有的静态实视图选择算法存在搜索空间太大、时间复杂度高以及未考虑查询的概率和分布等诸多缺点,并且当源数据发生变化时,这种变化不能立刻反映到数据仓库,不适合在线运行。针对上述问题在候选视图生成算法和IGA算法的基础上,对算法进行了动态调整,从而得出了新型物化视图动态调整算法CNUMV。经实验证明该算法降低了视图的搜索空间和时间复杂度,更重要的是该算法考虑到了各视图之间相互依赖关系对视图收益的影响,从而使算法能够动态地在线调整,并且用实验证明了CNUMV算法的优越性,达到了预期的目的。     

数据仓库中多数据源物化视图的一种有效更新算法

数据仓库中存储着大量的汇总数据以支持查询和相关决策的制定,这些汇总数据常常是定义在若干数据源上的物化视图．当数据源发生变化时,物化视图也需要相应的更新,这必然给数据仓库带来庞大的开销,因而如何有效地对物化视图进行更新成为一个非常重要的问题．利用BinPartition算法可以使计算费用达到最低,随后证明了该算法的正确性并分析了其时间复杂性．     

实例化视图选择算法PBC

在数据仓库中,如何选择实例化视图是一个重要的问题。针对一类特定的数据立方体,该文提出了一个基于代价策略的实例化视图选择算法。通过对一个实际数据集的分析,发现在数据立方体中有很多父子视图具有相同的体积,其原因是用于产生数据立方体的基本关系的属性之间存在着密切的联系。显然,对这类数据立方体不能像算法PBS那样按照体积的大小来选择要实例化的视图。为此,设计了算法PBC,不但可以快速地给出满足条件的实例化视图集,而且可以准确地找到具有最短平均响应时间的实例化视图集,避免了在用户给出过大的参数时,实例化一些无益于缩短查询响应时间的视图。实验结果表明,算法PBC是有效的。     

基于遗传算法的物化视图优化方法

物化视图是提高数据仓库执行效率的有力方法,但是物化视图的保存会占用存储空间。本文把查询需要扫描的物化视图或事实表的空间大小作为查询时间开销,以查询的时间开销和物化视图的存储开销作为衡量标准建立代价估算模型,设计基于遗传算法的物化视图优化算法。目的是使系统在物化视图方面的存储开销和查询时间开销的和最小。试验结果表明算法可行。     

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。     

优化MDX查询语句提高OLAP系统性能的研究

简要地介绍了MDX的基本概念，详细地分析影响MDX查询执行性能的因素，给出优化MDX查询语句的方法以及测试结果。     

实视图选择研究

定义了数据仓库领域的视图选择问题,并讨论了与该问题相关的代价模型、收益函数、代价计算、约束条件和视图索引等内容;介绍了3大类视图选择方法,即静态方法、动态方法和混合方法,以及各类方法的代表性研究成果;最后展望未来的研究方向.     

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。     

国产数据仓库管理系统DM-DW的设计

数据仓库能集成多个异构数据源上的信息，以支持决策分析。本文介绍了在国产数据库管理系统DM3基础上设计的数据仓库管理系统DM－DW的三层体系结构、元数据的管理、抽取引擎的主要功能和采用的关键技术：实化视图的内部表示，实化视图增量维护及优化、监视器的监视方式及策略。