數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中主題搜索和實(shí)化視圖技術(shù)的研究.pdf

1、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)DW(Data Warehouse)的目的是要建立一種體系化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)環(huán)境，將分析決策所需的大量數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)的操作環(huán)境中分離出來(lái)，使分散的、不一致的操作數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成集成的、統(tǒng)一的信息，企業(yè)內(nèi)不同單位的成員都可以在此單一的環(huán)境之下，通過(guò)運(yùn)用其中的數(shù)據(jù)與信息，發(fā)現(xiàn)全新的視野和新的問(wèn)題、新的分析與想法，進(jìn)而發(fā)展出制度化的決策系統(tǒng)，并獲取更多經(jīng)營(yíng)效益。當(dāng)前數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)研究的熱點(diǎn)問(wèn)題主要有：主題的設(shè)定；實(shí)化視圖的選擇；實(shí)化視圖的維護(hù)；聯(lián)機(jī)分析處理

2、OLAP(On-Line Analyticprocessing)；聯(lián)機(jī)數(shù)據(jù)挖掘OLAM(On-Line Analytic and Mining)；查詢優(yōu)化等等。 首先，本文提出了一種新的主題搜索算法SSVC(Subject SearchingBased on Characteristic Value)。該算法能夠比較客觀的搜索出最具有主題特征的表。該方法通過(guò)和需求分析得到的主題進(jìn)行比較，判斷需求分析和設(shè)計(jì)的客觀性，幫助設(shè)計(jì)人員更

3、有效的設(shè)計(jì)主題。另外，還可以對(duì)未知的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行快速分析，找出最具有數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)主題特征的表，有效的輔助數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)人員確定主題事實(shí)表。 其次，提出了一個(gè)新的選擇實(shí)化視圖的價(jià)值模型，并在該模型的基礎(chǔ)上提出了實(shí)化視圖選擇算法PBPUS。該算法通過(guò)預(yù)處理得到候選視圖集合，這樣做的原因是縮小實(shí)化視圖選擇的空間。在維數(shù)很多的情況下，可以大大減少視圖代價(jià)的計(jì)算量；然后根據(jù)新的價(jià)值模型計(jì)算出候選視圖集合中視圖的代價(jià)，利用改進(jìn)的BPUS算法選出

4、應(yīng)該被實(shí)化的視圖。新的價(jià)值模型通過(guò)考慮視圖的查詢頻度和更新頻度，再結(jié)合時(shí)間因素和空間因素，對(duì)原有的價(jià)值模型進(jìn)行了改進(jìn)。該算法與原有算法相比，降低了視圖搜索的時(shí)間，減少了實(shí)化視圖更新維護(hù)的代價(jià)，提高了實(shí)化視圖的查詢效率。 再次，提出了基于時(shí)間戳的動(dòng)態(tài)視圖維護(hù)算法TS-DMV(DynamicMaintenance Technique of Materialized View Based on Time Stamp)。該技術(shù)采用版本鏈