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基于物化视图的树模式XML查询应答重写技术的研究

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基于物化视图的树模式XML查询应答重写技术的研究

作者：易凌云北京工业大学

学位级别：硕士

随着互联网的不断发展，XML在数据库领域发挥着越来越重要的作用。当前对XML数据的查询需求也不断增强，为此，W3C提出了XQuery语言，作为XML查询语言标准。XQuery和XML数据的关系类似SQL与关系数据库的关系。XQuery很好地结合了XML数... 详细信息

随着互联网的不断发展，XML在数据库领域发挥着越来越重要的作用。当前对XML数据的查询需求也不断增强，为此，W3C提出了XQuery语言，作为XML查询语言标准。XQuery和XML数据的关系类似SQL与关系数据库的关系。XQuery很好地结合了XML数据的半结构化特性，能够从XML文档中提取出各种复杂的查询模式，然后重构为用户所需的新的XML文档结构。由于XML数据的半结构化特征和各种XML查询的多样性，XML数据查询的效率经常难以满足应用的需求。物化视图是提高查询效率的有效方法，许多研究通过利用物化视图与查询本身的包含关系来减少对源数据的访问，从而优化查询，有效解决XML查询效率低下的问题。但是目前大多数研究只能处理一些简单的、单一返回节点的XPath查询和物化视图的应答关系，结构更为丰富和灵活的XML查询语言，如XQuery，则难以被完全支持。本文提出了一个基于物化视图的树模式查询请求应答算法，来处理多返回节点的树模式查询应答问题，从而判断用树模式表示的物化视图能否应答原查询。该算法不仅能处理XPath查询之间的应答关系，同时还能处理树模式下多返回节点的XQuery查询，从而放宽判断查询包含关系的语句限制，增加查询处理能力。在此基础上，本文进一步提出了多返回节点树模式查询重写算法，构建出用在物化视图数据集上查询的补偿表达式。实验表明了该算法的正确性和有效性。

关键词： XML树模式查询物化视图包含重写

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数据仓库中物化视图的增量维护研究

数据仓库中物化视图的增量维护研究

作者：邹庆南京航空航天大学

学位级别：硕士

数据仓库拥有海量的数据,对其进行复杂查询速度往往较慢。物化视图作为一种有效地手段,通过预计算的方法,能够有效地提高查询速度,及时响应用户请求。为了能保证与数据源的一致性,当数据源发生变化时,物化视图需要进行及时地维护。聚集... 详细信息

数据仓库拥有海量的数据,对其进行复杂查询速度往往较慢。物化视图作为一种有效地手段,通过预计算的方法,能够有效地提高查询速度,及时响应用户请求。为了能保证与数据源的一致性,当数据源发生变化时,物化视图需要进行及时地维护。聚集查询作为数据仓库和联机分析处理中的关键查询,其计算效率直接影响到整个系统的性能。通过将聚集查询的结果保存到物化视图中,可以有效地提高聚集查询的效率。本文着重研究了影响物化视图维护的聚集函数的性质,根据不同函数的特点,分别提出了各自的增量(或近似增量)的维护算法或方案,主要从以下三个部分研究了物化聚集视图的增量维护:第一部分,针对分布性聚集函数和代数性聚集函数,提出的基于工作区函数的模型,利用该模型,可以解决很多复杂的、具有良好工程价值的聚集函数在物化视图中如何实现增量维护,同时对用户自定义的函数提供了良好的支持;第二部分,针对排名函数,通过简单地增加一定地辅助空间,近似实现了增量维护,有效地提高了排名查询的效率;第三部分,针对中值函数,利用辅助度量集字段和移动窗口技术,以空间的代价换来了视图维护效率的提高。

关键词：数据仓库物化视图聚集查询增量维护

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数据仓库中物化视图选择策略

计算机工程与设计 2007年第13期28卷 3056-3059页

作者：林小静薛永生厦门大学计算机系福建厦门361005

为了提高决策支持和OLAP查询的响应效率,数据仓库多采用物化视图的思想。因此,物化视图的选择策略是数据仓库研究的重要问题之一。其目标是选出一组存储、维护代价与查询代价的总和为最小的物化视图。提出一个以MVPP(mul-ti-view proces... 详细信息

为了提高决策支持和OLAP查询的响应效率,数据仓库多采用物化视图的思想。因此,物化视图的选择策略是数据仓库研究的重要问题之一。其目标是选出一组存储、维护代价与查询代价的总和为最小的物化视图。提出一个以MVPP(mul-ti-view processing plan)为视图选择的搜索空间的物化视图选择新算法——VSMF(views selection base on multi-factor)算法。该算法在存储空间约束下同时实现多查询最优化和视图维护最优化。

关键词：数据仓库物化视图选择策略维护策略存储空间约束

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数据仓库中物化视图的动态选择策略研究

数据仓库中物化视图的动态选择策略研究

作者：张红东华大学

学位级别：硕士

数据仓库中存储着海量数据,支持的查询形式复杂,如何达到查询的高效性是数据仓库面临的难题之一,物化视图是解决这一难题的重要手段。但是,物化视图带来了存储空间和视图维护的开销,必须在响应时间和资源开销二者之间进行权衡,选择出恰... 详细信息

数据仓库中存储着海量数据,支持的查询形式复杂,如何达到查询的高效性是数据仓库面临的难题之一,物化视图是解决这一难题的重要手段。但是,物化视图带来了存储空间和视图维护的开销,必须在响应时间和资源开销二者之间进行权衡,选择出恰当的物化视图集合。因此,物化视图的选择问题成为当前数据仓库领域的一个研究热点。本文主要针对物化视图选择问题展开研究,物化视图选择的主要问题是如何使查询处理和物化视图维护代价之和最小,可从两方面解决此问题:一方面是为候选视图集构造搜索空间;另一方面是优化物化视图选择算法。本文在MVPP(Materialized—View Processing Plan)的基础上提出了一种为物化视图选择构造搜索空间的新方法IMVPP(Improved MVPP),它通过计算输入查询的公共子表达式来构造搜索空间,计算出的公共子表达式能被其它的查询共享,并可对输入查询进行重写,有利于缩减视图搜索空间,提高查询效率。物化视图的选择策略分为静态和动态两种。其中,静态选择策略均假设查询在综合数据上是均匀分布的,或者用户可以提供其查询分布概率,而实际上随着数据仓库系统的运行,查询请求的动态变化会导致部分物化视图收益下降,从而使得物化视图集的总收益下降。这些问题必须通过动态选择策略加以解决,它根据系统中实际发生的查询类型的分布选择物化视图,即在运行过程中不断地收集查询,并根据已收集到的查询来选择物化视图,当发现已有的物化视图不再适合新的查询集合时,根据新的查询集合重新选择物化视图。现有的大部分视图选择策略没有考虑用户查询的特点,从而存在一些缺陷,本文对多用户多窗口视图选择策略进行了改进,提出了一种基于IMVPP的面向用户的物化视图动态选择策略DSUOMV(dynamic selection algorithm ofuser-oriented materialized view),包括候选视图选择算法CVSA(candidate viewsselection algorithm)、窗口动态空间分配算法DSAW(dynamic spface allocating inwindows)、窗口内面向用户的物化视图选择算法UMVS(user-oriented materializedview selection)、窗口内物化视图的动态调整算法DMVW(dynamic modulation ofmaterialized views in window)等。此策略充分考虑了用户查询的多样性和动态性,根据用户查询的特征把他们分成不同的群体,并为不同的群体分配不同的视图选择窗口。用户窗口空间的分配通过DSWA算法进行调整,窗口内使用UMVS算法选择合适的视图进行物化,同时使用DMVW算法判断用户查询分布是否变化来决定是否对物化视图进行动态调整。从实验数据和比较分析可以看出,以上算法具有一定的优越性。

关键词：数据仓库物化视图动态选择搜索空间面向用户

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数据仓库物化视图一致性维护研究

数据仓库物化视图一致性维护研究

作者：姜全胜山东大学

学位级别：硕士

数据仓库是计算机信息化不断发展的产物,它将大量用于事务处理的数据库数据进行清理、抽取和转换,并按决策主题的需要重新进行组织,以达到快速有效支持决策的目标。物化视图的联机一致性维护技术是数据仓库联机维护技术研究中的一个热... 详细信息

数据仓库是计算机信息化不断发展的产物,它将大量用于事务处理的数据库数据进行清理、抽取和转换,并按决策主题的需要重新进行组织,以达到快速有效支持决策的目标。物化视图的联机一致性维护技术是数据仓库联机维护技术研究中的一个热门问题。在数据仓库物化视图研究领域应用较多的是对物化视图的一致性维护问题,并且大部分研究都是基于视图定义在关系表主键的假设基础上而进行的,其中应用较为成熟的是ECA-Key算法和ECA-Key补偿算法,这两种算法在查询时直接利用源数据库关系,避免了查询时数据库与数据视图的不一致性。但是ECA-Key算法只在视图定义带有源关键字并且更新查询的发出与接收的顺序保持一致时算法才成立,由于数据仓库物化视图应用的复杂化,网络环境下更新操作的频繁性和顺序上的不确定性,即由于业务分布、介质及网络通信等方面的原因,数据仓库收到的查询计算结果,和它向各数据源发出的计算查询顺序并不一定一致,从而引起更新维护后数据的不一致,这导致了ECA-Key算法和ECA-Key补偿算法应用面的狭窄,并逐渐显现出其弊端。并且算法ECA-Key采用对物化视图完全备份的方式进行,增加了维护与数据写回的开销。为了解决以上问题,本文分析了ECA-Key.算法的应用示例,并在此基础上提出了关系数据表的扩展模式,在扩展模式上提出了物化视图更新算法Expansion(包括源数据库端的Expansion-DB算法和数据仓库端的Expansion-DW算法),算法的基本思想是将普通数据表定义进行模式上的扩展,用扩展字段记录更新操作进行的顺序与操作的类型,并根据一定的规则对源数据库的操作进行判断,然后对数据仓库物化视图端进行必要的修改操作,源数据库端和数据仓库端采用查询通知和反馈确认的方式进行,从而保证了视图维护事务的数据一致性。在介绍了算法思想之后给出了扩展模式下更新算法Expansion的应用示例,证明了算法的正确性。最后讨论了物化视图自维护方面的问题,给出了物化视图自维护的概念,讨论了物化视图自维护的特点,分析了物化视图自维护的判断依据,简单提出了物化视图自维护算法的基本思想,并给出了物化视图进行简单自维护的条件和物化视图向自维护方向的简单扩充。

关键词：物化视图一致性维护数据表扩展模式物化视图自维护

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数据仓库中物化视图的选择和维护研究

数据仓库中物化视图的选择和维护研究

作者：潘小燕苏州大学

学位级别：硕士

物化视图是一种针对联机分析处理（OLAP）操作中可能的动作进行的一种预处理,数据仓库针对事实表数据进行的诸如选择、投影、连接等各种预处理,即建立物化视图。由于物化视图对于数据查询性能的优化使得物化视图中的选择问题成为了数据... 详细信息

物化视图是一种针对联机分析处理（OLAP）操作中可能的动作进行的一种预处理,数据仓库针对事实表数据进行的诸如选择、投影、连接等各种预处理,即建立物化视图。由于物化视图对于数据查询性能的优化使得物化视图中的选择问题成为了数据仓库中关键问题之一,也是当前数据仓库研究领域中的一个热点。但是,物化视图在提高查询性能的同时,对额外的存储空间以及视图维护的开销的增加也带来了不少问题,本文对物化视图的选择和维护做了深入研究和大量实验,并取得了以下结果: 1.介绍物化视图在国内外研究动态与发展趋势,还列举了一些物化视图选择和物化视图维护的一些相关算法,并对各算法的优缺点进行了分析。 2.提出了自己的选择算法——多因子视图选择算法,该算法克服了已有算法,包括YKL算法和IMDVSA算法的不足。通过实验,我们证明了我们的算法在实际开销上的优势。 3.提出了视图重计算代价最小化方案和基本算法,解决了物化视图的结构维护问题,从而有效地提高了物化视图的维护效率,保证了物化视图中数据的有效性和及时性。

关键词：数据仓库物化视图视图选择视图维护

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基于查询聚类的物化视图动态选取策略研究

基于查询聚类的物化视图动态选取策略研究

作者：张江中国民航大学

学位级别：硕士

随着信息时代的到来,数据仓库被广泛使用,然而对数据仓库进行联机分析处理等操作非常耗时,为此,物化视图技术应运而生。物化视图指的是将数据仓库中可能的查询结果预先进行物理存储,以提高数据仓库的查询响应性能。但在一定的存储空间内... 详细信息

随着信息时代的到来,数据仓库被广泛使用,然而对数据仓库进行联机分析处理等操作非常耗时,为此,物化视图技术应运而生。物化视图指的是将数据仓库中可能的查询结果预先进行物理存储,以提高数据仓库的查询响应性能。但在一定的存储空间内,物化所有视图是不切实际的。因此,本文研究重点是在某一存储空间限定内选择价值较高的视图进行物化,以提升数据仓库的响应性能。主要工作内容如下:数据仓库在运行期间积累了大量的用户查询记录,这些记录直观反应了用户对数据的关注点,因此,本文提出一种基于关联规则挖掘的属性字段相似性计算方法,基于属性字段相似性计算方法,提出一种查询语句相似性计算方法,进而将查询语句聚类,生成候选物化视图集。当候选物化视图的数量较多时,在某个特定存储资源限定内,只能对部分视图进行物化。此外,多维数据集固有的稀疏性导致部分候选物化视图物化价值较小,基于上述描述,本文提出一种适用于等尺寸视图集的物化效益模型。将候选视图对应子视图的用户查询频数与候选视图记录数的差值相结合,计算候选视图集中各个视图的效益值,进而选出最价值较高的视图进行物化。考虑到数据仓库时变性的特点,本文提出一种物化视图动态调整策略,定期收集用户查询语句并将其聚类,生成候选视图集。根据效益模型衡量候选视图集中视图的效益值。在一定存储空间限制内,利用某种淘汰规则动态对视图进行调整。基于全国航空公司机票结算数据的实验表明,该策略使数据仓库在不同阶段保持了较高的查询响应性能。

关键词：数据仓库物化视图动态选择查询聚类属性字段相似性

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达梦数据库物化视图的设计与实现

达梦数据库物化视图的设计与实现

作者：宁亮华中科技大学

学位级别：硕士

物化视图是一种将代价大、重复次数多的查询预先计算出来并用于回答用户查询的优化手段,在分析型应用环境中能够非常有效地提升数据库系统的响应速度。为了满足联机分析处理(Online Analytical Processing, OLAP)、数据挖掘等分析性应... 详细信息

物化视图是一种将代价大、重复次数多的查询预先计算出来并用于回答用户查询的优化手段,在分析型应用环境中能够非常有效地提升数据库系统的响应速度。为了满足联机分析处理(Online Analytical Processing, OLAP)、数据挖掘等分析性应用环境的要求,达梦(Da Meng, DM)数据库管理系统需要支持物化视图功能。要实现对物化视图的支持,必须解决好视图维护和利用物化视图对用户查询进行优化这两个关键问题,并提供一个适合达梦数据库管理系统的实现方案。针对分析性应用环境下物化视图引用的关系的变化量小的特点,采用增量的方式对物化视图进行维护比重新执行一次视图内容的效率要高很多。为了在达梦数据库管理系统中实现物化视图的增量维护,并保证增量维护机制的正确性,为SPJ查询中的选择、投影、连接操作引出了8条的等价增量推导规则。为了实现对分组聚集操作的维护,引入了两个专用附加操作符来更新由插入和删除操作所带来的聚集结果的变化。利用关系代数理论对所给的增量维护机制的正确性进行了证明。为了利用物化视图优化用户查询,首先利用系统中定义的物化视图生成所有与原查询等价的重写查询,然后在所生成的等价查询中选择一条代价最小的查询作为最终查询。查询重写的过程分为对关系乘积、选择条件、分组属性列表和输出部分的重写4个阶段构成,为每个阶段定义了一个等价重写子过程,并对等价重写的正确性进行了证明。在实现的过程中,对达梦数据库管理系统的框架进行了扩充和修改。引入了物化视图对象并添加了物化视图定义器用于执行与物化视图相关的DDL(Data Definition Language)语句,维护保存物化视图元数据的数据字典。添加了查询重写索引管理模块,将系统中的物化视图的定义用一棵称为查询重写索引(Query Rewrite Index, QTI)的多路搜索树组织起来,引入了利用物化视图进行查询重写的模块,对查询重写索引进行遍历生成所有可能的等价查询,利用代价估算器对等价查询的执行代价进行估算。修改了数据更新语句的查询计划,当对物化视图所依赖的关系中的元组进行修改时,首先获取增量数据保存到增量辅助表中,然后依次对物化视图和基表进行修改。

关键词：物化视图增量维护增量推导规则辅助表查询重写查询重写索引

面向关系数据库关键字查询的物化视图维护方法研究

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面向关系数据库关键字查询的物化视图维护方法研究

作者：李华东北大学

学位级别：硕士

在关系数据库上进行关键字查询已成为近来数据库领域的研究热点。然而,若针对每个查询都重新执行,查询代价很高。鉴于物化视图能够有效地提高查询效率,本文把关键字查询的中间结果和Top-k结果物化为视图,并通过维护视图来维护关键字查... 详细信息

在关系数据库上进行关键字查询已成为近来数据库领域的研究热点。然而,若针对每个查询都重新执行,查询代价很高。鉴于物化视图能够有效地提高查询效率,本文把关键字查询的中间结果和Top-k结果物化为视图,并通过维护视图来维护关键字查询结果。已有研究工作大多都是面向SQL的物化视图维护,已有增量维护方法存在近似维护且只面向单视图最优维护的问题,并且针对关键字Top-k查询结果维护研究较少且维护效率低。针对已有问题,主要从以下三个部分开展研究：第一部分,研究基于公共表达式的多视图生成算法。从相关度高的几个候选网络中选择公共表达式,利用Huffman树把关键字查询路径存储为二叉树,每一个中间结果物化为视图存储,同时在视图中增加辅助列。通过实验验证了方法可提高查询效率。第二部分,研究高效而准确的视图维护方法。接第一部分研究内容,基于Huffman树,对与查询关键字无关数据的修改操作,提出基于溯源信息快速更新视图方法;对与查询关键字有关数据的修改操作,即面向删除与插入操作,提出基于溯源信息的精确的增量维护视图方法。通过实验验证本文提出的两种视图维护方法可有效地提高维护效率且准确率提高至100%。第三部分,研究高效率的维护关键字查询Top-k结果。针对与关键字无关的修改,提出了近似的快速维护视图方法;与关键字相关的数据修改,在第二部分提出的基于溯源信息精确的增量维护算法基础上,对Top-k结果进行维护,并且在维护的过程中考虑一些优化条件,进一步提出了优化的Top-k’视图增量维护算法。通过实验验证本文提出方法可有效地提高Top-k结果的维护效率和查询效率。

关键词：关键字查询物化视图 Huffman树公共表达式视图维护数据溯源