數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中物化視圖選擇和維護(hù)算法研究與改進(jìn).pdf

1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)作為一個(gè)數(shù)據(jù)集合，具有面向主題、集成、反映歷史變化、相對(duì)穩(wěn)定的特點(diǎn)，它的內(nèi)容來(lái)自各種異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)的集成數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的本質(zhì)是一個(gè)非常大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，但是面向主題的數(shù)據(jù)組織方式不同于普通數(shù)據(jù)庫(kù)。作為決策支持?jǐn)?shù)據(jù)模型的物理實(shí)現(xiàn)，運(yùn)行之上的應(yīng)用主要有聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘。
　　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的查詢?cè)桨l(fā)困難，是基于它龐大的數(shù)據(jù)量和復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，且即席查詢耗用時(shí)間很長(zhǎng)。物化視圖技術(shù)就是為了提高查詢分析效率，它的思想是把查詢結(jié)果提前計(jì)算出來(lái)并

2、以視圖形式物理存儲(chǔ)。在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，物化哪些視圖需要考慮存儲(chǔ)和查詢代價(jià)以及視圖維護(hù)代價(jià)等因素。本文使用多維數(shù)據(jù)格組織視圖，并提出了查詢維護(hù)代價(jià)模型，即滿足給定存儲(chǔ)空間限定條件下選取查詢代價(jià)與維護(hù)代價(jià)之和最小的物化視圖集。通過(guò)預(yù)處理算法得到候選視圖集，然后根據(jù)代價(jià)模型計(jì)算出候選視圖集合中視圖的代價(jià)。改進(jìn)了基于遺傳算法的物化視圖選擇算法，采用一種混合策略的選擇算子，并根據(jù)適應(yīng)度集中程度自適應(yīng)調(diào)整種群的交叉概率。和經(jīng)典遺傳算法比較，改進(jìn)算法不僅

3、降低了搜索視圖的成本，而且還使得數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的查詢效率加快。
　　物化視圖雖然有效地提高了系統(tǒng)對(duì)用戶查詢響應(yīng)速度，但也帶來(lái)了物化視圖的維護(hù)問(wèn)題。物化視圖中的內(nèi)容是查詢基礎(chǔ)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的，這些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)自其他獨(dú)立的異構(gòu)數(shù)據(jù)源，如果數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)源端發(fā)生變化，物化視圖中的數(shù)據(jù)也應(yīng)作相應(yīng)改變，和原始數(shù)據(jù)保持同步。如何保證兩者內(nèi)容的同一性，成了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)研究領(lǐng)域中非常關(guān)鍵和難以解決的技術(shù)問(wèn)題。本文在分析現(xiàn)有常用物化視圖維護(hù)算法的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了基