【摘 要】
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针对传统的物化视图选择(materialized view selection,MVS)算法评价指标单一(仅评价物化时间,过度追求物化视图的查询命中率)会导致超高维度时的维度灾难以及物化视图集频繁
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1403000),北京市自然科学基金(L191012)
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针对传统的物化视图选择(materialized view selection,MVS)算法评价指标单一(仅评价物化时间,过度追求物化视图的查询命中率)会导致超高维度时的维度灾难以及物化视图集频繁抖动的问题,本文提出了一种基于带权图的多维大数据模型优化算法(multi-dimensional big data model optimization,MMO),通过引入平均查询时延和膨胀率评价指标,基于带权图模型找出物化视图集的最优解。实验结果表明,本文算法在综合评分、平均查询时延、膨胀率方面均优于粒子群算法
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