论文部分内容阅读
提出了一种基于马尔可夫预测模型的数据仓库缓存管理策略.将Chunk作为缓存的基本粒度单位,通过收集用户已提交的查询,利用马尔可夫模型预测下一步用户将要访问的视图区域的概率分布,并在此概率分布的基础上提出了基于预测风险的缓存淘汰算法.实验结果表明,算法缓存命中率高,有效地缩短了OLAP查询的响应时间,提升了系统的整体性能.