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数据仓库中物化视图选择算法的研究

作　者: 钟静华
导　师: 冯少荣
学　校: 厦门大学
专　业: 计算机应用
关键词: 数据仓库物化视图静态选择动态调整
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
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内容摘要

数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的且随时间不断变化的数据集合,用来支持管理人员的决策。它维护着海量的数据,所支持的查询形式复杂,通常需要访问大量数据,而一个决策支持系统必须对查询做出快速响应。因此如何高效的管理如此之多的数据是数据仓库面临的其中一个难题,而物化视图是解决这个问题的重要手段,但是它需要额外的系统空间来存储,并且需要牺牲系统的代价来维护(maintenance),因此,选择哪些视图加以物化是一个重要的研究主题。本文的研究内容就是分别从静态和动态两方面,考虑物化视图的选择问题。物化视图的静态选择算法是基于查询分布概率已经由用户提供,或这些查询在综合数据上是均匀分布的前提下。本文在第三章中首先介绍了三种常用的物化视图静态选择算法,并分析了它们的优缺点;其次提出了优化的代价模型,其中不仅考虑了查询代价,而且还考虑了更新代价;最后在改进的代价模型基础上,提出了物化视图的遗传选择算法(Genetic Algorithm on Materialized View,简称GAMV),该算法属于静态选择算法。由于在实际应用中,用户查询均匀分布的假设常常不能成立,由用户来提供查询分布概率也是强人所难的,所以引入了物化视图的动态调整。在第四章中,首先介绍了物化视图的动态调整方案的研究现状,并分析其优缺点;其次根据用户查询的多样性特征,提出了基于粗糙集聚类的物化视图动态调整算法(Rough Set Clustering-Based Materialized View Dynamic Adjustment Algorithm,简称RSCMVDA),该算法是在对物化视图进行粗糙集聚类的基础上,进行动态调整,它不仅可以满足用户查询多样性需求,也可以考虑到维的层次关系因素;最后通过实验得出结论,随着用户查询集合的增加,采用GAMV算法和RSCMVDA算法相结合的做法,会比单纯采用遗传算法更加优化,这是因为随着查询集合的增大,用户查询分布情况发生显著变化的概率比较高。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-10
第一章引言  10-13
  1.1 数据仓库研究背景  10-11
  1.2 本文研究内容  11-12
  1.3 本文组织  12-13
第二章数据仓库概述  13-38
  2.1 数据仓库的定义及特点  13-16
  2.2 数据仓库的体系结构  16-18
  2.3 基本概念  18-23
    2.3.1 维及其层次  18-19
    2.3.2 事实数据  19
    2.3.3 主题  19
    2.3.4 粒度  19-20
    2.3.5 数据立方体  20-22
    2.3.6 视图  22
    2.3.7 元数据  22-23
  2.4 联机分析处理概述  23-28
    2.4.1 OLAP 的定义  23-24
    2.4.2 OLAP 的特性  24-25
    2.4.3 OLAP 系统的类型  25-27
    2.4.4 OLAP 的多维数据分析  27-28
  2.5 多维数据模型  28-34
    2.5.1 多维数据模型的分类  28-32
    2.5.2 在ROLAP 上实现多维数据模型  32-34
  2.6 数据仓库的物理设计  34-38
    2.6.1 索引的结构及其用途  34-35
    2.6.2 物化视图及其研究现状  35-38
第三章物化视图的静态选择算法  38-50
  3.1 面向数据仓库的查询  38-39
  3.2 多维数据格  39-40
  3.3 物化视图的选择问题  40-41
  3.4 代价模型  41
  3.5 现有的物化视图选择算法  41-44
    3.5.1 Greedy 算法  42-43
    3.5.2 BPUS 算法  43
    3.5.3 PBS 算法  43-44
  3.6 物化视图的遗传选择算法  44-50
    3.6.1 遗传算法的一般结构  44-45
    3.6.2 视图的二进制表示  45-46
    3.6.3 适应性函数  46-47
    3.6.4 遗传算子  47-48
    3.6.5 修正算法  48-50
第四章物化视图的动态调整算法  50-65
  4.1 动态调整算法的引入  50
  4.2 现有的动态调整算法  50-51
  4.3 基于粗糙集聚类的物化视图动态调整算法  51-65
    4.3.1 算法概述  51-52
    4.3.2 基于粗糙集的物化视图聚类  52-58
    4.3.3 动态调整物化视图的时机  58-59
    4.3.4 动态调整算法  59-62
    4.3.5 实验结果  62-65
第五章结束语  65-66
参考文献  66-69
研究生期间发表的论文和参加的项目  69-70
  发表过的论文:  69
  参加过的项目:  69-70
致谢  70

数据仓库中物化视图选择算法的研究

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