数据仓库中物化视图的增量维护研究

摘要

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。