【摘 要】
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随着互联网时代的到来,大量的信息呈现到用户面前,从大量数据中提取、检索、查询、制定商业策略的信息就显得越来越重要,传统的数据库系统已经不能满足这种需求,数据仓库技术
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随着互联网时代的到来,大量的信息呈现到用户面前,从大量数据中提取、检索、查询、制定商业策略的信息就显得越来越重要,传统的数据库系统已经不能满足这种需求,数据仓库技术应运而生。数据仓库技术引入了实视图概念,实视图通过物理上预先存储查询所需的数据,大大提高了查询速度。本论文就是在研究实视图技术的基础上,研究怎样通过重写查询,进而实现查询优化。本文首先对实视图技术进行了研究,实视图的选择、维护技术都与查询技术紧密相关。数据仓库中存放的大量的实视图,可以使用户快速得到查询结果。要想真正利用好实视图来优化查询,就要先做好准备工作,在数据仓库中选择合适的视图加以实体化,来减少总的查询响应时间和视图维护的代价,并在原始数据发生变化时做好实视图的维护工作。接着在研究木桶算法的基础上,对使用视图重写连接查询给出了改进的木桶算法。改进后的算法为公共变量创建了增强的木桶,确保了只生成有效的候选解决方案,因此消除了原先必要的指数级的连接查询包含测试。尤其当数据源非常多的时候,该算法确保了系统能有效的进行查询重写,减少了对用户的响应时间,提高了伸缩性并且使系统处理大量的信息成为了可能。并给出了算法有效性和完全性的证明。当查询和视图都包含内置谓词成为通用连接查询时,为了更快响应用户查询,对使用视图重写通用连接查询提出了基于目标的算法。该算法在查询约束只包含特征变量的时候更有效,极大的减少了查询响应时间,优化了用户查询。
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