实视图论文-张举,耿海军

实视图论文-张举,耿海军

导读:本文包含了实视图论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:数据仓库,实视图选择,遗传算法

实视图论文文献综述

张举,耿海军[1](2019)在《一种高效的实视图选择算法》一文中研究指出数据往往被存储在分布式的数据源中,当需要对数据做查询操作时,就无法像查询单数据源那样有效率.联机分析处理(OLAP)被提出,并用来克服这个问题.在这个过程中,为了提高OLAP的查询效率,采用了将视图实体化的技术,即将综合性的复杂的查询结果放入实视图中,再将OLAP查询与实视图相互关联起来.但是,实视图需要占据大量的物理存储空间,而当数据源一旦更新时,为了与底层数据源保持一致,必须对实视图进行相应的更新维护,从而产生实视图的维护代价,因此实视图选择必须在提高查询响应速度和资源限制二者之间做出一定的权衡.文章提出了一种算法,可以在对维护代价一定条件约束下,使得查询代价达到最小的算法.经过实验,该算法不仅计算复杂度较小,而且维护成本较低.(本文来源于《太原师范学院学报(自然科学版)》期刊2019年03期)

林子雨,邹权,林琛,赖永炫,郑炜[2](2012)在《基于视图树的实视图动态选择》一文中研究指出为用户缓存实视图可以有效提高其OLAP查询的性能.但是,已有的缓存管理策略由于没有考虑用户在进行OLAP分析时的数据访问特性,在处理实视图动态选择问题时无法获得好的性能.提出了视图路径和视图树的概念,并以视图树作为客户端缓存中的实视图组织方式.提出了"逆路径增长法"来快速计算新到达查询的视图路径,提高了查询的响应速度.对于视图树的动态调整问题,以"保留路径"为参照,设计了合理有效的视图替换策略.实验证明,该方法能够比已有的动态选择方法取得更好的性能.(本文来源于《计算机研究与发展》期刊2012年10期)

贺晓旭[3](2012)在《实视图技术在农业生产数据仓库中的应用研究》一文中研究指出数据仓库是在数据库已经大量存在的情况下,为了进一步挖掘数据资源和满足决策支持的需要而产生的,它并不是所谓的“大型数据库”,而是为支持企业决策而特别设计和建立的数据集合。数据仓库技术是基于信息系统业务发展的需要,从数据库系统技术发展而来,最终逐步独立出来的一系列新的应用技术。其中的实视图技术是提高数据仓库性能的一项重要技术,它通过对常用的查询结果进行预先存储,从而大大加快了查询响应的时间。实视图包括两项重要的技术:实视图选择和实视图维护。实视图选择技术是利用选择算法从候选的视图集合中选择出合适的视图将之实体化。当数据源发生更新时,为了与底层数据源保持一致,系统就要调用维护算法进行实视图的维护。因此,本文的研究内容主要围绕实视图选择和实视图维护来展开。本文的研究内容主要包括以下几个方面:1.本课题的应用研究是依托“农产品数量安全智能分析与预警关键技术支撑系统及示范”项目来展开的,首先要构建一个农业生产数据仓库。第一步是数据库及数据仓库的框架设计,包括数据表结构的设计,维及度量的划分,中间表结构的设计等;第二步是数据清洗,从数据源中挑选出本课题需要的数据,并将这些数据以一种统一的格式有效地组织起来,存储到中间表里;第叁步是ETL过程,运用自己开发的ETL工具,将存储在中间表中的数据装载进数据库,然后通过SQL Server提供的SSAS工具建立数据仓库。2.对传统的实视图选择算法进行了分析和总结,传统选择算法复杂度高、查询响应速度慢。为了克服上述缺点,本文提出了一种基于遗传算法的改进型实视图选择算法来解决查询代价约束下的实视图选择问题。该算法通过在遗传过程中动态改变交叉概率和变异概率,既保持了群体的多样性,又保证了遗传算法的收敛性,有效地提高了遗传算法的优化能力,从而避免了“进化停滞”问题的产生。同时该算法增加了对遗传过程中无效解的处理,避免无效循环产生的“进化停滞”问题,大大提高了实视图选择的效率。3.对传统的实视图维护算法进行了分析和总结,传统维护算法存在更新异常问题,为了克服上述缺点,本文提出了一种基于ECA算法的改进型实视图维护算法,实验证明该算法很好地解决了更新异常问题,保证了数据的一致性。4.将理论研究成果应用到农业生产数据仓库中,从而证明改进后的实视图选择算法和实视图维护算法的实用价值。(本文来源于《首都师范大学》期刊2012-04-16)

陈佳,李敏[4](2012)在《关联规则挖掘中一种实视图选择策略》一文中研究指出关联规则挖掘是数据挖掘问题中一个典型任务。其挖掘响应时间是数据挖掘系统中重要的问题之一。为了高效解决这一问题,给出了关联规则实视图的概念以及相应的代价模型;提出了针对数据挖掘环境的实视图选择算法,以便在存储空间约束的条件下,取得较好的查询性能。实验结果表明,该算法能有效地选取实视图,从而大大提高关联规则挖掘算法的效率。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2012年24期)

谭兵,许娇阳,王俊贤,任洪庆[5](2010)在《基于语义约束的实视图自维护方法》一文中研究指出在实化视图自维护方法的基础上,提出了一种新的算法。该算法使用源表之间的语义约束优化视图增量计算表达式,减少了增量查询的个数和访问源表副本的次数,从而降低了访问数据库的开销,提高了增量计算的效率。同时,给出了实验证明。(本文来源于《微计算机应用》期刊2010年10期)

陈佳[6](2010)在《数据仓库中基于演化计算的实视图查询优化》一文中研究指出数据仓库是一个面向主题的、集成的、不可更新的且随时间不断变化的数据集合,主要用于有效地支持决策支持查询。随着数据仓库的规模不断增加,这种涉及大量数据的复杂决策查询是非常耗时的。数据处理的低效意味着资源的浪费,因此,较高的数据查询效率对数据仓库来说是很重要的,是数据仓库系统设计的一大系统目标。为了提高查询性能,一种有效的方法就是使用辅助数据回答查询。在现代数据仓库系统中,一种常用的辅助数据就是实视图:将用户常用的查询或最可能的查询模式计算出来的结果或者中间结果的物理存储。有了实视图,基本上不再需要对原始数据进行处理,而只需要在实视图的基础上进行一些简单的计算便可以完成复杂的查询。在使用实视图提高查询效率的时候,必须解决两个重要的问题:实视图选择和实视图最优重写。本文就这两个问题进行分析研究并提出了详细的解决方案。实视图选择:实视图选择就是针对一个查询集,在给定的某些资源约束下选择一个视图集进行实化,使得该查询集的查询响应时间最小。首先,全面分析了数据仓库系统中实视图选择的特点、难点以及传统实视图选择方法的弊端之后,系统地介绍了分布估计算法的特性、方法,并采用分布估计算法从“宏观”层面上对群体建立数学模型来解决实视图选择问题;同时,提出两种混合遗传算法GEDA和BMUTGA,在后代的产生过程中同时利用全局统计信息以及局部信息来克服GA和EDAs的缺点,从而更有效地解决复杂的实视图选择问题。通过实验来验证所引入的UMDA以及所提出的GEDA和BMUTGA算法的求解质量和求解效率。测试数据及来自TPC-D的基准测试数据以及多种模拟数据集。实验结果表明,在不同的空间约束,不同的查询分布和视图大小分布下,本文所引入和提出的算法优于经典遗传算法。实视图最优重写:实视图最优重写问题就是对于给定的一个用户查询Q和实视图集V,找到Q的一个最优(等价)重写R。首先,与传统的查询优化进行了对比,全面分析了数据仓库中实视图最优查询重写的特点、难点以及传统的使用实视图最优查询重写方法的弊端之后,系统地介绍了启发式方法和遗传程序设计的特性,并分析了用启发式方法和遗传程序设计有效地解决利用实视图最优查询重写问题的可能性。其次,提出了两种新颖的基于实视图最优查询重写的算法BSHS以及SRGP来解决这个问题,主要贡献如下:(1)这两种算法基于包-集语义,这种语义被广泛的应用于当今的关系型数据库。在这个语义下,基本关系并不包含重复元组,而查询结果可能包含重复元组;(2)本文的算法不仅能处理合取(选择-连接-投影)查询还可以处理聚集(SUM/COUNT)查询;(3)所提出的算法不仅可以使用多个实视图重写还可以使用单个实视图重写,从而保证所产生的重写的近似最优性。通过模拟数据集,从求解质量和运行时间两个方面对算法进行了比较,验证了本文提出的启发式方法BSHS以及基于规则的遗传程序设计SRGP的有效性。(本文来源于《武汉大学》期刊2010-10-01)

陈佳,李嵩[7](2010)在《一种基于实视图的自适应查询优化系统框架》一文中研究指出提出一种基于实视图的自适应查询优化系统SAQOS,能根据用户查询模式、查询特征以及各种约束条件自适应地选择实视图,并利用实视图进行查询重写得到最优的重写查询,从而提高查询性能.该系统将视图选择与重写机制有机地结合在一起,既考虑了两者的交互性,又考虑了独立性.其框架具有很强的灵活性和可扩充性.(本文来源于《武汉大学学报(工学版)》期刊2010年02期)

葛学彬,周丽娟,王林爽,石倩[8](2010)在《数据仓库中新型动态实视图选择调整算法》一文中研究指出现有的静态实视图选择算法存在搜索空间太大、时间复杂度高以及未考虑查询的概率和分布等诸多缺点,并且当源数据发生变化时,这种变化不能立刻反映到数据仓库,不适合在线运行。针对上述问题在候选视图生成算法和IGA算法的基础上,对算法进行了动态调整,从而得出了新型物化视图动态调整算法CNUMV。经实验证明该算法降低了视图的搜索空间和时间复杂度,更重要的是该算法考虑到了各视图之间相互依赖关系对视图收益的影响,从而使算法能够动态地在线调整,并且用实验证明了CNUMV算法的优越性,达到了预期的目的。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2010年08期)

赵尉晶[9](2009)在《基于ROLAP的数据仓库实视图选取算法研究》一文中研究指出数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的且随时间不断变化的数据集合,用来支持管理人员的决策。它是面向查询、分析用户的,其中存储着大量的多维历史数据。用户提交的查询语句通常是需要搜索大量的数据、涉及到多个数据表的复杂的连接查询语句。面对这种复杂请求,数据仓库必须给予快速响应。实视图技术就是提高数据仓库查询响应性能的有效方法。然而实视图需要占用系统空间来存储,并且需要花费系统代价来维护。因此,在有限的空间内选取一个适当的实视图集来提高数据仓库的查询响应性能就成了一个重要的研究课题。它通常需要先使用静态实视图选取算法得到一个实视图集合,然后再使用动态实视图选取算法对生成的集合进行动态调整,以保持它的时效性。本文分别从静态和动态两个方面对实视图选取算法做出改进。前者在引入接收概率的基础上,提出基于改进型遗传算法的静态实视图选取算法。它依一定的概率来接受适应度变低的个体,这样可以给遗传算法一个跳出局部最优的机会。此外,它在个体进行遗传操作之后立即计算其适应度,并对其进行处理,使得算法能够沿着指定的方向进行搜索。实验结果表明,该算法不仅解决了经典遗传算法的“早熟”问题,而且避免了经典遗传算法盲目搜索的不足。后者在给出实视图相似度的基础上,提出基于聚类的动态实视图选取算法。它首先对实视图进行聚类,然后对聚类后的实视图集进行动态调整,从而消除了动态选取算法的“抖动”性。实验结果表明,该算法不仅从整体上提高了查询响应的性能,而且降低了更新实视图时所花费的计算代价。(本文来源于《中国石油大学》期刊2009-05-01)

林子雨,杨冬青,王腾蛟,宋国杰[10](2009)在《实视图选择研究》一文中研究指出定义了数据仓库领域的视图选择问题,并讨论了与该问题相关的代价模型、收益函数、代价计算、约束条件和视图索引等内容;介绍了3大类视图选择方法,即静态方法、动态方法和混合方法,以及各类方法的代表性研究成果;最后展望未来的研究方向.(本文来源于《软件学报》期刊2009年02期)

实视图论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

为用户缓存实视图可以有效提高其OLAP查询的性能.但是,已有的缓存管理策略由于没有考虑用户在进行OLAP分析时的数据访问特性,在处理实视图动态选择问题时无法获得好的性能.提出了视图路径和视图树的概念,并以视图树作为客户端缓存中的实视图组织方式.提出了"逆路径增长法"来快速计算新到达查询的视图路径,提高了查询的响应速度.对于视图树的动态调整问题,以"保留路径"为参照,设计了合理有效的视图替换策略.实验证明,该方法能够比已有的动态选择方法取得更好的性能.

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

实视图论文参考文献

[1].张举,耿海军.一种高效的实视图选择算法[J].太原师范学院学报(自然科学版).2019

[2].林子雨,邹权,林琛,赖永炫,郑炜.基于视图树的实视图动态选择[J].计算机研究与发展.2012

[3].贺晓旭.实视图技术在农业生产数据仓库中的应用研究[D].首都师范大学.2012

[4].陈佳,李敏.关联规则挖掘中一种实视图选择策略[J].计算机工程与应用.2012

[5].谭兵,许娇阳,王俊贤,任洪庆.基于语义约束的实视图自维护方法[J].微计算机应用.2010

[6].陈佳.数据仓库中基于演化计算的实视图查询优化[D].武汉大学.2010

[7].陈佳,李嵩.一种基于实视图的自适应查询优化系统框架[J].武汉大学学报(工学版).2010

[8].葛学彬,周丽娟,王林爽,石倩.数据仓库中新型动态实视图选择调整算法[J].计算机工程与应用.2010

[9].赵尉晶.基于ROLAP的数据仓库实视图选取算法研究[D].中国石油大学.2009

[10].林子雨,杨冬青,王腾蛟,宋国杰.实视图选择研究[J].软件学报.2009

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