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实化视图重新演算算法与实现

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毕业论文范文题目：实化视图重新演算算法与实现，论文范文关键词：实化视图重新演算算法与实现
实化视图重新演算算法与实现毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：数据仓库是为响应高层查询与分析(如决策支持和数据挖掘)而建立的一个数据库系统，它是实化视图的集合，实化视图存储于分配给数据仓库的物理空间中，并响应所有对数据仓库的查询请求。建好数据仓库后的重要课题就是如何对它有效地维护，尤其是下层数据源产生更新后，数据仓库的实化视图怎样与之保持一致就成了一个迫切的问题。就目前的研究现状来看，主要有两种方法：增量式实（此处忽略..）化视图维护方法和自维护方法。视图自维护方法通过在数据仓库中复制所有或部分源关系的数据，从而使维护数据仓库实化视图时不需要访问数据源。然而，实化视图仍必须从数据源获得必要的信息，大多数更新操作不能使用实化视图可自维护来演算，而且它增加了空间复杂性并导致信息冗余上升。因而通常更实际的情况是用增量式维护方式来更新实化视图。增量式实化视图维护方法实化基（本文此处忽略..）本关系中的相关数据子集成为实际的视图，并且依靠这个本地数据来处理用户查询，当收到数据源产生更新后，对实化视图进行增量式重演算维护，如ECA算法、Strobe算法、OLEC算法等。OLEC算法克服了ECA算法和Strobe算法的缺点，它不需要额外的本地补偿操作，视图增量提交时也不需要数据仓处于静止状态。我们的目标是致力于构建一个通用的可嵌入现有M（文章此处忽略..）IS系统和分布式数据库系统的数据仓库引擎，以最小代价将它们提升为数据仓库系统，进而进行高层的数据应用开发。在这篇论文中，我们为数据仓库系统中的视图维护与一致性提出一个新的方法，称为PMDVM算法。它通过CORBA和JAVA技术来实现，以WHIPS数据仓库原型为基础，我们赋予OLEC算法并行处理并发更新的能力，也对WHIPS原型作了一定的改进，并（略..）且集中了几种不同的算法，包括相关性检测算法和视图自维护算法。当收到更新后，PMDVM方法首先用相关性对其检查，对不相关更新直接抛弃；对相关更新对其进行并发增量视图维护或自维护机制检查，对满足自维护的更新通过查询辅助视图（而不是查询数据源）来避兔网络传输和使实化视图与底层的数据源保持一致，对必须进行并发增量视图维护的更新由POLEC来处理。

以上为本篇毕业论文范文实化视图重新演算算法与实现的介绍部分。

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