【摘 要】
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OLAP系统中的视图物化操作,要求快速、可靠而精确。许多视图大小估算技术利用特定的统计假设,其误差可能较大。基于概率的估算方法在速度方面可能较慢,但是在估算大视图时精
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OLAP系统中的视图物化操作,要求快速、可靠而精确。许多视图大小估算技术利用特定的统计假设,其误差可能较大。基于概率的估算方法在速度方面可能较慢,但是在估算大视图时精确度和可靠度较高,而且使用内存较少。论文中介绍了几种基于散列的视图大小估算方法,并进行了实验加以分析对比。实验结果表明,修正算法(Adaptive Counting)不管视图大小如何均提供精确的估算,而且当增大存储预算时仍可保持较快的估算速度。
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