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。     

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。     

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。     

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。     

数据仓库环境中可扩展的动态物化视图选择方法

数据仓库通常要对大量的数据进行运算,以精简的结果来回答用户的查询,这一特点使得物化视图技术在数据仓库中尤为重要.然而现有支持物化视图自动选择的方法是静态的,它违背了联机分析处理(OLAP)和决策支持系统(DSS)的动态本质.本文提出了可扩展的动态物化视图方法,通过将整个物化视图选择问题(MVS)分解为三个阶段,降低了问题的复杂度,提高了物化视图的有效性.通过动态调整,物化视图能即时适应查询需求.算法复杂度分析证明了方案的可扩展性.动态调整算法模拟实验验证了方案具有很好的自适应性.     

数据仓库中物化视图的选择

物化视图是数据仓库中提高查询效率的有力方法，物化视图的选择一直是数据仓库领域的研究热点。通过对星型模型的研究，根据对数据仓库的常用查询及其执行概率，设计出一个候选视图的算法，并详细介绍了线性代价模型，在该模型和候选视图算法基础上，参照文献[4]提出一个改进的物化视图选择贪心算法。     

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。     

数据仓库物化视图选择的混合算法

物化视图是提高数据仓库的查询响应能力以高效支持决策分析的重要手段，但物化视图集选选择是一个复杂问题。结合启发式算法的快速收敛能力和遗传算法的全局优化能力的两层物化视图求解方案提供了物化视图选择问题求解的可行途径。     

基于网络的数据仓库动态增量维护算法与模型

提出数据仓库动态增量维护算法和模型．文中阐述了动态增量维护算法、模型以及利用该算法对数据仓库视图的维护技术，并以基于网络的数据仓库为例，描述了动态增量维护算法在数据仓库系统中的实现技术．本算法与技术对数据仓库技术的发展及应用有着重要的理论意义和实用价值。     

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.     

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。     

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。     

数据仓库构建过程中数据整合技术的研究

在分析数据仓库及数据整合技术的相关理论基础上,综合当前主要的数据整合技术的优缺点,提出了一种结合物化视图、日志等技术的数据整合技术方案,并将该方案应用于业务综合管理系统中,取得了较好的效果。     

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.     

数据仓库中物化视图选择算法的分析和比较

物化视图的选择一直是数据仓库领域的研究热点。介绍了目前存在的多种典型的静态和动态选择算法,对各种算法的性能、时间复杂度等进行了分析和比较,并给出了一个优化的物化视图选择算法,最后还分析了多种混合选择方法,指出该方法是物化视图选择问题的一个新的研究方向。     

Consistency Algorithms for Multi-Source Warehouse View Maintenance

A warehouse is a data repository containing integrated information for efficient querying and analysis. Maintaining the consistency of warehouse data is challenging, especially if the data sources are autonomous and views of the data at the warehouse span multiple sources. Transactions containing multiple updates at one or more sources, e.g., batch updates, complicate the consistency problem. In this paper we identify and discuss three fundamental transaction processing scenarios for data warehousing. We define four levels of consistency for warehouse data and present a new family of algorithms, the Strobe family, that maintain consistency as the warehouse is updated, under the various warehousing scenarios. All of the algorithms are incremental and can handle a continuous and overlapping stream of updates from the sources. Our implementation shows that the algorithms are practical and realistic choices for a wide variety of update scenarios.     

Incremental maintenance of object-oriented data warehouses

Incremental maintenance of data warehouses has attracted a lot of research attention for the past few years. Nevertheless, most of the previous work is confined to the relational setting. Recently, object-oriented data warehouses have been regarded as a better means to integrate data from modern heterogeneous data sources. However, existing approaches to incremental maintenance of data warehouses do not directly apply to object-oriented data warehouses. In this paper, therefore, we propose an approach to incremental maintenance of object-oriented data warehouses. We focus on two primary issues specifically. First, we identify six categories of potential updates to an object-oriented view and propose an algorithm to find potential updates from the definition of the view. Second, we propose an incremental view maintenance algorithm for maintaining object-oriented data warehouses. We have implemented a prototype system for incremental maintenance of object-oriented data warehouses. Performance evaluation has been conducted, which indicates that our approach is correct and efficient.     

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.     

多维数据实视图的动态选择

提出了多维数据中实视图的动态选择方案.其基本思想是由系统跟踪查询的分布情况,并据此动态地调整实视图集合.具体实现了该方案,并证明了在一定条件下,单次选择算法的效果与最优效果的差具有一定的上限.实验结果表明,动态方案的效果优于已有的其他选择方案.     

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。