基于多维护策略的物化视图选择方法
数据库的物化视图与查询优化技术
数据库的物化视图与查询优化技术物化视图是数据库管理系统中一项重要的查询优化技术，它能够提高查询性能和降低数据库系统的负载。
本文将详细介绍物化视图的概念、优势、使用场景以及相关的查询优化技术。
物化视图是一种预先计算和存储的查询结果集，这意味着数据库系统不需要每次查询时都重新计算查询的结果，而是直接使用物化视图。
物化视图可以是单个表或者基于多个表的结果集，它们存储在磁盘上并通过索引进行访问，以提高查询性能。
物化视图一般会定期刷新，以保持与基础数据的一致性。
使用物化视图可以带来多方面的优势。
首先，物化视图可以大大提高查询性能，特别是对于复杂的查询，它们可以在查询执行之前就将结果存储起来，以避免查询时的计算开销。
其次，物化视图可以提高系统的扩展性和并发性，因为它们减少了对基础数据的直接访问，从而减少了锁定和竞争。
此外，物化视图还可以帮助减少网络流量，提高数据库的响应速度，尤其是在分布式系统中。
物化视图适用于多种场景。
首先，当查询需要大量计算时，物化视图可以提前计算结果并存储，避免每次查询时的计算负担。
此外，当查询经常需要访问多个表时，物化视图可以将这些表的结果集合并成一个更简单的查询。
另外，当查询需要多次运行时，物化视图可以减少运行时间，提高查询效率。
在使用物化视图时，还有一些查询优化技术可以进一步提高性能。
首先是物化视图选择的优化技术，这涉及到确定哪些视图应该物化以及何时刷新。
视图选择需要综合考虑查询的频率、复杂度和基础数据的变化情况。
另外，查询重写也是一项常用的查询优化技术，它可以将复杂的查询转换为使用物化视图的简单查询。
查询重写可以通过手动方式或者使用查询重写引擎自动完成。
除了物化视图之外，数据库还有其他的查询优化技术可以提高性能。
索引是最常见的一种技术，它使用数据结构来加速查询的速度。
索引可以提供快速的数据定位和过滤，从而减少查询所需的IO开销。
另外，查询优化器也是一项重要的技术，它根据查询的数据和计算复杂度来选择最优的执行计划。
数据仓库中物化视图选择策略
（ ｅａｔ ｎ ｏ ｕｅ Ｓ ｉ ｃ，Ｘｉ ｎ ｎｖｒｉ，Ｘｉ ｎ３ １０ ，Ｃ ｉ ） Ｄ ｐｒ ｍｅｔ ｆ ｍｐ ｔ ｃｅ ｅ ｏＣ ｒ ｎ ａ ｉｅｓｙ ｍｅ Ｕ ｔ ａ ０ ５ ｈｎ ｍｅ ６ ａ
Ａ ｓ ａｔ ｔ ｆ ａ ｒ ｌｅ ｉ ｓ ｒ ｓ ｒ ｅ ａ ａ ｈｕｅｏ ｔ ｒｏｅ ｆｆｃ ｎｙ ｍ ｌ ｎ ｇ ｅ ｓ ｎｓ ｐ￣ｏ ｂｔ ｃ ｒ ：Ａｓ ｔ ａｚｄ ｅ ｅ ｔ ｅ ｉｔ ｔｗ ｒ ｏｓ ｆｒ ｅ ｕ ｓ ｏ ｆｉ ｔ ｐ ｍｅｔ ｃｉ － ｐｏ ｒ ｅｏｍ ｅ ｉ ｖ ｗ ａ ｏ ｄｎｈ ｄ ａ ｅ ｉ ｐ ｐ ｅ ｅ ｌｉ ｅ ｉ ｄ ｉｏ ｕ ｈ ｉ ｎ
上 查 询 频 率 的 Ｆ ＵＳ Ｐ 。
当前 ， 据仓 库领域 的一个研 究热点就是物化视 图的选 数
择 问题 。 化 视 图 是 指 将 查 询 视 图 预 先 计 算 并 以表 的 形 式 存 物 储 在数据仓库 中， 执行 Ｏ Ａ 当 Ｌ Ｐ查 询 时 ， 直 接 从 物 化 视 图 中 可 获 取查 询 结 果 ， 免 了对 底 层 数 据 作 复 杂 的综 合 操 作 ， 而 有 避 从
物化视图使用大全
物化视图使用大全物化视图是包括一个查询结果的数据库对象，它是远程数据的的本地副本，或者用来生成基于数据表求和的汇总表。
物化视图存储基于远程表的数据，也可以称为快照。
对于复制，物化视图允许你在本地维护远程数据的副本,这些副本是只读的。
如果你想修改本地副本，必须用高级复制的功能。
当你想从一个表或视图中抽取数据时，你可以用从物化视图中抽取。
对于数据仓库，创建的物化视图通常情况下是聚合视图，单一表聚合视图和连接视图。
物化视图可以查询表，视图和其它的物化视图。
一、关于物化视图日志：查询物化视图日志文件格式：desc mlog$_lzwmvtest;创建物化视图时默认指定物化视图中存在主键，如果不指定，那么创建的物化视图日志文件的基表必须存在主键，否则会报错Demo:对一个表test创建日志：create materialized view log on test;那么会报：表'LZWMVTEST'不包含主键约束条件这种情况下，就必须指定日志文件结构比如：create materialized view log on test with rowid（具体的针对日志内容方面的在另外一个专题里说明，这里就简述到此）二、关于生成数据和刷新：1>生成数据两大选项：build immediate build deferredBuild immediate:在创建物化视图的同时根据主表生成数据Bulid deferred:在创建物化视图的同时，在物化视图内不生成数据，如果此时没有生成数据，以后可以采取：EXEC DBMS_MVIEW.Refresh(‘MV_name’,’C’)，注意必须使用全量刷新，默认是增量刷新，所以这里参数必须是C，因为之前都没有生成数据，所以必须全量。
2>关于刷新²刷新方式：complete fast forceComplete :完全刷新整个物化视图，相当于重新生成物化视图，此时即时增量刷新可用也全量刷新ØFast:当有数据更新时依照相应的规则对物化视图进行更新（此时必须创建物化视图日志（物化视图日志记录了数据更新的日志），关于日志的说明，参照“物化视图日志文件介绍”）ØForce:当增量刷新可用则增量刷新，当增量刷新不可用，则全量刷新（此项为默认选项）不过从实际情况出发，应该尽量不使用默认选项，可以考虑使用增量刷新，对大表特别有效，大表全量更新速度是非常慢的，特别是在存在索引的情况下（在创建物化视图语句中，可能某些限制查询的条件，导致了增量刷新无法使用，这个是需要注意的，具体是哪类语句导致fast刷新不可用，有待总结…..）²刷新时间：on demand on commit start with/ nextOn demand:在需要刷新时进行刷新（人工判断）On commit:在基表上有提交操作时，进行更新Start with:指定首次刷新的时间（一般指定的是当前时间，不过也可以在创建物化视图时不生成数据，则可以考虑在指定的时间刷新，从而生成数据）Next:刷新的周期时间三、基于主键的物化视图和ROWID的物化视图的说明创建物化视图日志时，指定了记录更新的原则即with 后面的primary 或者rowid 或者object id等等，后面，默认是以primary key为记录更新，在物化视图内也是以此为更新的原则。
2022年云南大学计算机科学与技术专业《数据库原理》科目期末试卷A(有答案)
2022年云南大学计算机科学与技术专业《数据库原理》科目期末试卷A（有答案）一、填空题1、在SELECT命令中进行查询，若希望查询的结果不出现重复元组，应在SEL ECT语句中使用______保留字。
2、在SQL Server 2000中，某数据库用户User在此数据库中具有对T 表数据的查询和更改权限。
现要收回User对T表的数据更改权，下述是实现该功能的语句，请补全语句。
_____UPDATE ON T FROM User；3、主题在数据仓库中由一系列实现。
一个主题之下表的划分可按______、______数据所属时间段进行划分，主题在数据仓库中可用______方式进行存储，如果主题存储量大，为了提高处理效率可采用______方式进行存储。
4、数据模型是由______________、______________和______________三部分组成。
5、从外部视图到子模式的数据结构的转换是由______________实现；模式与子模式之间的映象是由______________实现；存储模式与数据物理组织之间的映象是由______________实现。
6、安全性控制的一般方法有____________、____________、____________、和____________视图的保护五级安全措施。
7、数据仓库主要是供决策分析用的______，所涉及的数据操作主要是______，一般情况下不进行。
8、在RDBMS中，通过某种代价模型计算各种查询的执行代价。
在集中式数据库中，查询的执行开销主要包括______和______代价。
在多用户数据库中，还应考虑查询的内存代价开销。
9、以子模式为框架的数据库是______________；以模式为框架的数据库是______________；以物理模式为框架的数据库是______________。
10、已知系（系编号，系名称，系主任，电话，地点）和学生（学号，姓名，性别，入学日期，专业，系编号）两个关系，系关系的主码是______________，系关系的外码是______________，学生关系的主码是______________，外码是______________。
超市数据仓库中物化视图的选择与调整策略
ｖ ｗ ｅｅｔｎ ａ ｄａｄｎ ｍｃａｊｓ ｎ ａｇｒｈ ａ ｅ ｎｒｉ ｄａｃｒｉｇｔ ｃａｇ ｆｈ ｕｒ． ｉ ｓｓｌｃｏ ，ｎ ｙａ ｉ ｄｕｔ ｔ ｏ ｔｍ ｈｓ ｅ ｓ ｃｏｄ ｈ ｎｅｏ ｅｑ ｅｙ ｅ ｉ ｍｅ ｉ ｌ ｂ ａｅ ｎ ｏ ｔ Ｋｅｗｏｄ ｙ ｒｓ Ｄ ｔ ｗ ｅ ｏｓ Ｍ ｔ ａｚｄｖ ｗ Ｓｌｃ ｏ ｌ ｒｈ Ａ ｊｓ ｅｔ ｇｒｈ ａ ａ ｈｕｅ ａ ｒ ａ ｒ ｌｅ ｉ ｅ ｔｎａ ｏ ｔｍ ｅ ｉ ｉ ｅ ｅｉ ｇｉ ｄｕｔ ｎ Ｍ ｏ ｔ ｍ ｉ ｍ
如下 ：
ｍ ｄ Ｔｍ （ｉ ｅ ，ａ ， ｏ ｔ，ｕｒ ｒｙａ） ／ 时间维表 ｉｅ ｔ ｉ ｄ ｙｍ ｎ ｑ ａ ｅ，ｅ ｈ Nhomakorabea ｒ ／
— —
Ｉ ｍ（ｔ ｅ ｉ ｍｎｍ ， ｐ ） ／ 商品维表 ｔ ｉｍ ｉ ｔ ａ ｅ ｔ ｅ ｅ ｄ，ｅ ｙ ／
— —
Ｓｏｅ ｓ ｏｒｅ ， ｒ ｔｃ ｙ ／ 分店维表 ｔｒ（ｔ ｉ ｓ ｅ ， ｔ） ／ ｄ ｔｅ ｉ
超 市数 据 仓 库 中物 化 视 图 的选 择 与 调 整 策 略
姜 合 杨春花 耿玉水
（ 东 轻 工业 学 院计 算 机科 学 与技 术 系 山 东 济 南 ２ ０ ０ 山 ５ １０）
摘
要
物化视 图选择是数据仓 库研 究领 域的一个重要课题 ， 其选 择策略直 接影响 到数据仓 库的查询 效率。通过对 超市数据仓
题， 涉及到 时间 、 商品 、 分店 、 顾客 四个维 表和一个 销售 事实 表 ，
１ 引 言
在超市数据库 中 ， 保存 了大量销售数据 ， 这些数据蕴涵着许 多有用 的信息 ， 充分利用这些 数据 为超市 领导提供 及 时可靠 的
物化视图选择的一种两阶段优化算法
１物 化视 图选 择 问题描述
数据 仓库 的星型模 型 由一个装 载大 量数据的 事实表和 多 的响应速 度 。把视 图进行 物化存储 既需要 占用大量 的磁盘空 个维表构成 。事实表和维表之间 以外键 的方式相连 接 ， 事实表 间， 又需要 耗费大量 的系统资 源以对 其进 行维护 ， 以如何选 由用 户关心 的度量值和 每个维表 的主键组 成 。举 一个 简单的 所
０ 引言
算法 收敛 速度 决的特点 ， 速找到一个最佳 的局 部最优 。然 后 快
执 数据仓库和联机分析处理 （ Ｌ Ｐ 是现代决策支持 系统的 从这个局 部最优 出发 ， 行模拟退火算法进行搜索寻优 。这种 ＯＡ） 两阶 段优化算 法的思 想已经在 关系数据 库的查询 优化以及神 核心部分 ， 已经 成为数据 库领 域的热 点。Ｏ Ａ Ｌ Ｐ是数据仓 库系
。
通过研 究和 实验 ， 出了一种结合迭代改进算 法和模拟退 火算法的两阶段 优化算法 ， 提 用于解决物化视 图的选择 。理
பைடு நூலகம்
论分析和 实验结果表 明， 该算法有效地 解决 了传统模拟退 火算法收敛过慢 的缺点 ， 并且其 解的质 量逼近经典贪婪算法。
关键词 ：物化视 图选择 ；两阶段 优化算法 ；模 拟退火算法 ；贪婪 算法
计 算 机 时代 ２ １ ００年 第 ７ 期
・ｌ ５・
物化 视 图选 择 的 一种 两 阶段 优化 算 法
徐海 涛 。吴 昊 （ 州 电子科技 大学软 件 工程 学院 ，浙 江 杭 州 ３ ０ ３ ） 杭 １０ ７
摘
一
要 ：物化 视 图是 数据 仓库 中提 高查 询效 率的有 效方 法 ， 化视 图选择 问题 是数 据仓库 设计 时期 最重要 的决 定之 物
Oracle物化视图的用法与总结
Oracle物化视图的⽤法与总结物化视图（material view）是什么？物化视图是包括⼀个查询结果的数据库对象，它是远程数据的的本地副本，或者⽤来⽣成基于数据表求和的汇总表。
物化视图存储基于远程表的数据，也可以称为快照（类似于MSSQL Server中的snapshot，静态快照）。
对于复制，物化视图允许你在本地维护远程数据的副本，这些副本是只读的。
如果你想修改本地副本，必须⽤⾼级复制的功能。
当你想从⼀个表或视图中抽取数据时，你可以⽤从物化视图中抽取。
对于数据仓库，创建的物化视图通常情况下是聚合视图，单⼀表聚合视图和连接视图。
（这个是基于本地的基表或者视图的聚合）。
物化视图，说⽩了，就是物理表，只不过这张表通过oracle的内部机制可以定期更新，将⼀些⼤的耗时的表连接⽤物化视图实现，会提⾼查询的效率。
当然要打开查询重写选项；Material View的主要作⽤1. 实现两个数据库之间的数据同步，可以存在时间差。
2. 如果是远程链接数据库的场景时，提⾼查询速度。
（由于查询逻辑复杂，数据量⽐较⼤，导致每次查询视图的时候，查询速度慢，效率低下）物化视图的刷新⽅式和⽅法1. 刷新的⽅式FastCompleteFource2. 刷新的⽅法DBMS_REFRESH.RefreshDBMS_MVIEW.RefreshEXEC DBMS_MVIEW.refresh('BXJ_OBJECTS_MV_T1'，'C');EXEC DBMS_REFRESH.refresh('REP_MVIEWGROUP');物化视图的刷新⽅式和⽅法(1).在源数据库建⽴mview log⽇志⽂件create materialized view log on w_1 ;----注：(TEST为表名或者视图名，关于视图上建⽴物化视图，见基于视图的物化视图----创建物化视图语句：(2).在统计数据建⽴materializad view 语法Create materialized view MV_TEST----MVTEST为物化视图名Build immediate----创建时⽣成数据对应的是build deferredRefresh fast----增量刷新On commit----在基表有更新时提交，这⾥该句对视图⽆效With rowid----这⾥创建基于rowid的物化视图，对应的是 primary keyAsSelect * from TEST;----⽣成物化视图数据语句或者 CREATE MATERIALIZED VIEW MV_TableNameBUILD IMMEDIATE --创建时⽴即刷新REFRESH FORCE --如果可以快速刷新则进⾏快速刷新，否则完全刷新ON DEMAND --刷新⽅式START WITH SYSDATE --第⼀次刷新时间NEXT SYSDATE+1/12 --刷新时间间隔AS SELECT 1 id ‘A’ name FROM dual;(3).调⽤时进⾏刷新dbms_refresh.refresh('W_1')创建物化视图CREATE MATERIALIZED VIEW bxj_objects_mv_t1 REFRESH FAST AS SELECT * FROM apps.bxj_objects_t1;CREATE MATERIALIZED VIEW bxj_objects_mv_t2 REFRESH FORCE AS SELECT * FROM bxj_objects_t2;CREATE MATERIALIZED VIEW bxj_objects_mv_t3 REFRESH COMPLETE AS SELECT * FROM bxj_objects_t3;ON DEMAND和ON COMMIT物化视图的区别ON DEMAND和ON COMMIT物化视图的区别在于其刷新⽅法的不同，ON DEMAND顾名思义，仅在该物化视图“需要”被刷新了，才进⾏刷新(REFRESH)，即更新物化视图，以保证和基表数据的⼀致性;⽽ON COMMIT是说，⼀旦基表有了COMMIT，即事务提交，则⽴刻刷新，⽴刻更新物化视图，使得数据和基表⼀致。
物化视图
备注：实际创建过程中，基表需要有主键约束，否则会报错（ORA-12014）。
另外，创建物化视图时子查询不能出现在select部分,但是可以出现在from,where部分;
查询重写(Query Rewrite)：包括ENABLE QUERY REWRITE和DISABLE QUERY REWRITE两种。分别指出创建的物化视图是否支持查询重写。查询重写是指当对物化视图的基表进行查询时，Oracle会自动判断能否通过查询物化视图来得到结果，如果可以，则避免了聚集或连接操作，而直接从已经计算好的物化视图中读取数据。默认为DISABLE QUERY REWRITE。
在建立物化视图的时候可以指定ORDER BY语句，使生成的数据按照一定的顺序进行保存。不过这个语句不会写入物化视图的定义中，而且对以后的刷新也无效。
2、ON DEMAND物化视图物化视图的创建本身是很复杂和需要优化参数设置的，特别是针对大型生产数据库系统而言。但Oracle允许以这种最简单的，类似于普通视图的方式来做，所以不可避免的会涉及到默认值问题。也就是说Oracle给物化视图的重要定义参数的默认值处理是我们需要特别注意的。物化视图的特点：
ON DEMAND物化视图的特性及其和ON COMMIT物化视图的区别，即前者不刷新(手工或自动)就不更新物化视图，而后者不刷新也会更新物化视图，——只要基表发生了COMMIT。
创建定时刷新的物化视图(指定物化视图每天刷新一次)：
SQL> create materialized view mv_name refresh force on demand start with sysdate next sysdate+1;
create materialized view 指标 -回复
create materialized view 指标-回复创建物化视图（Materialized View）是在数据库中提高查询性能的一种有效方法。
本文将介绍什么是物化视图，为什么需要物化视图，如何创建和使用物化视图。
最后，我们还将讨论在创建物化视图时需要注意的一些问题和考虑因素。
物化视图是一个预先计算和存储的查询结果集，以表的形式在数据库中存在。
物化视图是基于表的，可以被查询，并且返回查询结果。
与普通视图不同，物化视图存储了实际数据，并在更新数据时自动重新计算。
这样，查询可以直接从物化视图中获取结果，而无需执行复杂的计算。
这大大提高了查询性能和响应时间。
为什么需要物化视图？主要有以下几个原因：1. 提高查询性能：物化视图提供了预先计算和存储的结果，减少了查询时需要执行的计算量，从而显著提高了查询性能。
2. 支持离线查询：物化视图存储了查询结果，所以即使数据库断开连接，仍然可以查询物化视图中的数据。
这对于需要离线查询的应用场景非常有用。
3. 减少数据库开销：通过使用物化视图，可以减少数据库服务器的负载，降低系统的开销。
4. 支持复杂查询：物化视图允许在视图中进行聚合、连接和过滤等操作，以便进行更复杂的查询。
下面是一些在创建物化视图时需要考虑的步骤和要点：1. 确定需求：首先，需要明确为什么需要创建物化视图，以及它将用于哪些查询。
这有助于确定物化视图的设计和更新策略。
2. 选择物化视图类型：有多种类型的物化视图可供选择，包括单表、多表和带有聚合函数的视图。
根据需求选择最适合的类型。
3. 定义物化视图结构：根据查询需求，定义物化视图的查询结构，包括所需的列、过滤条件和排序方式。
4. 创建物化视图：使用CREATE MATERIALIZED VIEW语句创建物化视图。
在创建过程中，需要指定物化视图的名称、基表、查询语句和刷新策略等信息。
5. 刷新物化视图：物化视图的数据是预先计算和存储的，因此需要定期刷新以保持数据的准确性。
数据仓库中物化视图维护算法的分析和比较
现 了物 化 视 图 的 维 护 问 题 由 于 数 据 仓 库 中 的 数 据 来 代
计 需要通 过增量 维护 或重新 计算 的方 法对 相关 的物 算 时． 化 视 图进 行 更 新 ． 保 证 系 统 内 数 据 的 一 致 性 ． 也 以 这 机
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自其他 独立 的数据源 ． 当这些 数据 源 的数 据发 生变 化
维普资讯
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竺 竺 竺
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数 据仓 库 中物化视 图维护算 法 的分析 和 比较
朱 文 ， 毛 琴 辉 ， 薛 燕 ， 苏 森 ， 张 柏 礼
（． １ 南京 理工 大学 理学 院， 京 ２ ０ ９ 南 １ ０ ４；２ 东南 大学计 算机科 学 与工程 学院 ， ． 南京 ２ ０ ９ １ ０ ６）
是敷 据仓 库技 术 中非 常复 杂和 重要 的工 作 ． 是一 个迫 切 需要 解决 的关犍 性技 术 问题 也
以 物 化 视 图 更 新 维 护 问 题 为 主 要 研 究 对 象 ． 通 过 对 现 有 各 种 雏 护 算 法 深 入 的 研 究 和 分
析 ． 系统 地 进 行 了 比 较 和 总 结 ． 后 指 出 了 该 问题 深 入 研 究 的 方 向 。 最 关 键 词 ：敷 据 仓 库 ：物 化 视 图 ；视 图 维 护
摘பைடு நூலகம்
要 ：随 着 敷 据 源 的 更 新 ， 据 仓 库 中的 物 化 视 图 必 须 得 到 及 时 的 更 新 维 护 。而 如 何 对 物 化 视 敷 图进 行 高 效 的 更 新 。 满 足 用 户 对 查 询 响 应 速 度 和 查 询 结 果 一 致 性 、 时 新 性 的 要 求 ． 以 这
操 作 是 相 当 耗 时 ： 而 决 策 应 用 要 求 系 统 必 须 及 时 快 然
数据仓库中物化视图选择算法的分析和比较
数据仓库中物化视图选择算法的分析和比较潘小燕(泰州师范高等专科学校，江苏泰州225300)教育教学B裔要]物化视图是数据仓库中提高查询效率的有力方法，物化视图的选择一直是数据仓库领域的研究热点。
本文是对物化视图选择算法深入研究的基础上进行的总结：首先对目前存在的各种算法进行比较全面和细致的介绍和比较，然后就目前仍然存在的问题进行讨论。
并着重论述了动态选择算法这—研究热点的解决策略和实现算法。
哄键词]数据仓库；物化视闺；选择算法数据仓库是一个以大型数据管理信息系统为基础的、附加在这个数据库系统之上的、存储了从企业所有业务数据库中获取的综合数据的，并能利用这些纺合数据为用户提供经过处理的有用信息的应用系统。
数据仓库的重点与要求是能够准确、安全、可靠地从数据库中取出数据，经过加工转换成有规律信息之后，再供管理^员进行分析。
物化视图(M a t e ri a|i z edV i ew s)，或者称为实视图，被广泛应用于数詹仓库和联机分析处理等各项应用。
在数据仓库的海量数据的背景下，—个复杂的查询可能需要数分钟，甚至数小时，：j芒法满足及时响应即席查询和联机分析处理等应用中的用户查询的要求。
物化视图针对可能的复杂查询，对数据仓库中的原始数据进行投影、连接、分组等预处理，并将结果存储到数据库中。
相对数据量庞大的原始数据，物化视图通i由苑寸算，大大减少了爱f[j娼量，所以能够快速地响应复杂查询。
物化视图，成为影响决策分析系统性能的重要问题。
由于物化视图需要额外的空间存储，并考虑查询效率和更新效率，而这些因素之间会相互影响、相互制约，所以物化视图的选择问题(M V S，M at er j a l i ze dV j e w s S e Ie ct i on)是数据仓库中一个重要的研究骶本文是对物化视图选择算法深入研究的基础上进行的总结：首先对目前存在的各种算法进行比较全面和细致的介绍和比较，然后就目前仍然存在的问题进行讨论，并着重论述了动态选择算法这一研究热点的解决策略和实现算法。
物化视图的使用方法
物化视图的使用方法ORACLE中的物化视图物化视图是包括一个查询结果的数据库对像，它是远程数据的的本地副本，或者用来生成基于数据表求和的汇总表。
物化视图存储基于远程表的数据，也可以称为快照。
物化视图可以查询表，视图和其它的物化视图。
通常情况下，物化视图被称为主表（在复制期间）或明细表（在数据仓库中）。
对于复制，物化视图允许你在本地维护远程数据的副本,这些副本是只读的。
如果你想修改本地副本，必须用高级复制的功能。
当你想从一个表或视图中抽取数据时，你可以用从物化视图中抽取。
对于数据仓库，创建的物化视图通常情况下是聚合视图，单一表聚合视图和连接视图。
本篇我们将会看到怎样创建物化视图并且讨论它的刷新选项。
在复制环境下，创建的物化视图通常情况下主键，rowid,和子查询视图。
1.主键物化视图：下面的语法在远程数据库表emp上创建主键物化视图SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW mv_emp_pkREFRESH FAST START WITH SYSDATENEXT SYSDATE + 1/48WITH PRIMARY KEYAS SELECT * FROM emp@remote_db;Materialized view created.注意：当用FAST选项创建物化视图，必须创建基于主表的视图日志,如下:SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON emp;Materialized view log created.2.Rowid物化视图下面的语法在远程数据库表emp上创建Rowid物化视图SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW mv_emp_rowidREFRESH WITH ROWIDAS SELECT * FROM emp@remote_db;Materialized view log created.3.子查询物化视图下面的语法在远程数据库表emp上创建基于emp和dept表的子查询物化视图SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW mv_empdeptAS SELECT * FROM emp@remote_db eWHERE EXISTS(SELECT * FROM dept@remote_db dWHERE e.dept_no = d.dept_no)Materialized view log created.REFRESH 子句[refresh [fast|complete|force][on demand | commit][start with date] [next date][with {primary key|rowid}]]Refresh选项说明:a. oracle用刷新方法在物化视图中刷新数据.b. 是基于主键还是基于rowid的物化视图c. 物化视图的刷新时间和间隔刷新时间Refresh方法-FAST子句增量刷新用物化视图日志（参照上面所述）来发送主表已经修改的数据行到物化视图中.如果指定REFRESH FAST子句，那么应该对主表创建物化视图日志SQL> CREATE MATERIALIZED VIEW LOG ON emp;Materialized view log created.对于增量刷新选项，如果在子查询中存在分析函数，则物化视图不起作用。
DSSMV----多维数据物化视图的动态选择策略
本课题得到福建省自然基金资助(A0310008)和福建省高新技术研究开放计划重点项目资助(2003H043)。
黄宗毅 硕士，主要研究方向为数据仓库、数据挖掘、分布式数据库等。
薛永生 教授，主要演就方向为数据仓库理论与应用、分布式数据库、数据仓库、数据挖掘等。
翁 伟 硕士，主要研究方向为数据仓库、数据挖掘。
文 娟 硕士，主要研究方向为数据仓库、数据挖掘。
DSSMV----多维数据物化视图的动态选择策略黄宗毅 薛永生 翁伟 文娟 蔡劲 (厦门大学计算机科学系 福建 厦门 361005)（dafeihuang@ ）摘 要 提出了多维数据中物化视图的动态选择策略---DSSMV ，其中包括候选视图选择算法CVSA 、改进的BPUS 算法---IGA 算法、物化视图集调整算法MAVM 和物化视图的动态调整算法DMAVM 。
该策略削减算法的搜索空间，降低算法的复杂度，同时通过改进BPUS 算法，并增加调整算法从而提高了物化视图集对查询的响应性能，该策略还通过定时地判断查询视图类型分布是否变化来决定是否进行物化视图的动态调整，从而避免了物化视图集“抖动”的发生。
通过分析和实验对比可以看到，该算法通过定时地执行可以显著降低管理员的工作的复杂度，保持物化视图集具有较好的响应性能。
关键词 物化视图；OLAP ；动态选择；多维数据；数据仓库Dynamic Selection Strategy of Materialized Views of Multi-Dimensional DataHuang Zongyi ，Xue Yongsheng ，Weng Wei ，Wen Juan ，Cai Jin(Department of Computer Science, Xiamen University, Xiamen 361005, China)Abstract This paper presents DSSMV(Dynamic Selection Strategy of Materialized Views),an approachcomposed of four algorithms: CVSA （Candidate Views Selection Algorithm ）,IGA(The Improved Greedy Algorithm),MAVM(Modulation Algorithm of View Materialization),DMAVM(Dynamic Modulation Algorithm of View Materialization). CVSA is in charge of producing candidate view set, which is proven to be sufficient and necessary for selecting the best set of materialized views. IGA and MAVM are based on the Greedy Algorithm. DMAVM used the sample space to judge whether it is necessary to change the view set and restrain the number of views at very low cost. The comparative experiment indicates that DSSMV can be employed by the static algorithms to reduce effectively the amount of views beforehand, and the cost of static algorithms on space and time can be cut down to fit for online demand.Key words materialized view ；OLAP( Online Analytical Processing)；dynamic selection ；multi-dimensionaldata ；data warehousing1 引言从某种角度看, 数据仓库是一组视图的集合。
数据库查询优化中的物化视图与索引选择
数据库查询优化中的物化视图与索引选择在进行数据库查询优化时，物化视图与索引的选择是至关重要的因素。
物化视图和索引是改善数据库性能的两种常见技术手段，但在选择使用哪种技术时，需要对数据库的结构和查询需求进行仔细分析。
本文将探讨在数据库查询优化中如何合理选择物化视图与索引，以提高查询效率。
一、物化视图物化视图是根据查询结果缓存数据的一种技术。
通过事先计算并存储查询结果，可以避免执行时的繁琐计算操作，在一些频繁查询且结果变化不频繁的场景中具有较高的性能优势。
下面是一些使用物化视图的情况：1. 复杂查询：当一个复杂查询需要多表关联和聚合计算时，采用物化视图可以减少查询时间。
2. 查询结果使用频繁：如果某个查询结果被频繁使用，物化视图可以避免重复计算，提高查询效率。
3. 数据变化频率低：如果数据变化频率较低，可以避免物化视图数据和实际数据不一致的问题。
4. 实时性要求低：如果对查询结果的实时性要求不高，可以使用物化视图提前计算结果，定期刷新。
在使用物化视图时，需要注意以下几点：1. 物化视图创建与维护会占用一定的存储空间和资源。
因此，在选择物化视图时，需要权衡查询速度和资源消耗之间的平衡。
2. 物化视图的选择应该基于实际查询需求来进行。
对于经常查询的模式，创建物化视图能够加快查询速度。
而对于很少使用的查询，创建物化视图可能会浪费资源。
3. 物化视图的刷新频率需要根据数据的变化情况进行调整，以保持数据的一致性。
二、索引选择索引是数据库中用于快速查找和访问数据的一种数据结构。
索引能够大大提高数据库的查询效率，但过多或不合适的索引也会对数据更新、插入和删除操作产生一定的性能影响。
下面是一些选择索引的情况：1. 频繁查询的字段：对于那些频繁进行查询的字段，建立索引可以加速查询速度。
例如，对于一个经常使用的用户ID字段，可以在该字段上建立索引。
2. 外键字段：在进行表关联查询时，经常会使用外键字段进行关联操作。
为外键字段建立索引能够提高表关联查询的效率。
数据仓库中物化视图选择算法的分析和比较
数据仓库中物化视图选择算法的分析和比较林巧【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2012(021)006【摘要】物化视图的选择一直是数据仓库领域的研究热点.介绍了目前存在的多种典型的静态和动态选择算法,对各种算法的性能、时间复杂度等进行了分析和比较,并给出了一个优化的物化视图选择算法,最后还分析了多种混合选择方法,指出该方法是物化视图选择问题的一个新的研究方向.%The selection of materialized view has always been a research hotspot in data warehouse domain. Somerepresentative static and dynamic selection algorithms on the current are introduced. Performance and time complexityof these algorithms are analyzed and compared, then an optimization selection algorithm of materialized view is given.Finally some hybrid selection method that to be a new research direction of materialized view selection problem areanalyzed.【总页数】5页(P258-262)【作者】林巧【作者单位】浙江师范大学数理与信息工程学院,金华321004【正文语种】中文【相关文献】1.数据仓库中物化视图的遗传选择算法 [J], 邓蓓;刘嘉勇2.数据仓库中物化视图维护算法的分析和比较 [J], 朱文;毛琴辉;薛燕;苏森;张柏礼3.数据仓库中视图选择算法的分析与比较 [J], 孟跃红;张虹4.数据仓库中两种数据模型的分析比较 [J], 何秉姣5.数据仓库中物化视图选择算法的分析和比较 [J], 潘小燕因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
物化视图的维护策略研究与应用的开题报告
物化视图的维护策略研究与应用的开题报告一、选题背景物化视图是一种数据存储和查询技术，通过对原始数据进行加工和衍生，生成一个虚拟的表格，使得数据查询更加高效、快速。
物化视图在大数据处理和数据仓库应用中得到广泛应用，因此对物化视图的维护策略进行研究和应用是十分重要的。
二、研究内容本文主要对物化视图的维护策略进行研究和应用，涉及以下几个方面：1. 物化视图的定义和分类：介绍物化视图的概念、作用和种类，有助于深入理解物化视图的本质和实现方式2. 物化视图的维护方式：介绍物化视图的维护方式和常用工具，包括手动刷新、定期刷新和增量刷新等，分析各种方式适用的场景和优缺点。
同时，也研究物化视图的刷新策略和频率，以保证数据的时效性和准确性。
3. 物化视图的性能优化策略：介绍优化物化视图性能的方法，包括增加索引、优化SQL语句、重构物化视图等，通过对物化视图的性能瓶颈进行分析，提出相应的优化建议，以提高查询效率和响应速度。
4. 物化视图的应用案例：选取一个真实的数据仓库应用场景，展示物化视图的应用效果和优势，同时也介绍如何使用物化视图进行数据查询和分析。
三、研究意义通过对物化视图的维护策略进行研究和应用，可以实现以下目标：1. 提高数据查询效率和响应速度：物化视图可以极大地加快数据查询和分析速度，而维护策略的优化和应用可以进一步提高查询效率和响应速度，为数据分析提供更加高效的支持。
2. 降低数据仓库的运营成本：在数据仓库中，物化视图的存储和维护是需要一定成本的，因此对物化视图的维护策略进行优化和应用，可以降低数据仓库的运营成本，提高企业的盈利能力。
3. 增强数据分析的可靠性和准确性：通过优化物化视图的维护方式和性能，可以保证数据的准确性和时效性，从而提高数据分析的可靠性和准确性，为企业的决策提供更加科学和精准的支持。
四、研究方法本文采用文献调研和案例分析相结合的方式来探究物化视图的维护策略。
具体研究方法如下：1. 进行文献调研，收集相关的理论知识和实践经验，从而深入理解物化视图的本质和应用。
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要 的决策之 一。本文提 出的物化视 图选择 方法 目标是选择 合适 的视 图进 行物 化 ， 使得 查询 处理的 总代 价和物 化视 图
的维护代 价最低 ， 出 了物化视 图收益模型 ， 提 并在此基础 上基 于视 图的多维护 策略提 出了物化视 图选择 的方 法： 于 基
ａ． ｅｃ ｍｐ ｒｔｖ ｘ ｅ ｉ ｎ ｎ ｉａｅ ｈ ｔｔｅ ｅａｇ ｒｔｍ ｓａｅｅｆ ｉｎ ｎ ｅ ｓｂｅ ｒபைடு நூலகம்Ｔｈ ｏ ａ ａｉｅｅ ｐ ｒｍｅ ｔｉｄｃ ｔｓｔ ａ ｈ ｓ ｌｏ ｉ ｈ ｒ ｆｉ ｅ ｔａ ｄ ｆａ ｉｌ． ｃ
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增量和重计算的物化视 图选择 算法 Ｉ ＭＶＳ 基 于增量 策略 的物化视 图选择 算法 Ｉ Ｒ 、 ＭＶＳ和基 于重计算策略的物化视 图
选择 算法 Ｒ ＭＶｓ和基 于增 量策略的物化后代视 图选择算法 Ｉ ＭＤＶＳ 理论 分析和 实验表 明这些算法是有效 可行 的。 ，
关键词
物化视 图， 收益模 型 ， 多查询优化 ， 增量 策略 ， 重计 算策略
Ａｐ ｒ ａ ｈ ｓ ｆ ｒＳ ｌｃ ｉ ｇ Ｖｉｗｓ ｔ ａ ｅ ｉ ｌ ｅ Ｂ ｓ ｄ Ｏ ｕ ｔ Ｍ ａ ｎ ｅ ａ ｃ ｔ ａ ｅ ｙ ｐ ｏ ｃ ｅ ｏ ｅ ｅ ｔ ｅ ｏ Ｍ ｔ ｒａ ｉ ａ ｅ ｎ Ｍ ｌｉ ｎ ｚ － ｉ ｔｎ ｎ ｅ Ｓ ｒ ｔｇ Ｃ ａ －ｕ ＸＵＥ Ｙ ｎ － ｈ ｎ Ｚ ＵＩ ｏＪ ｎ， Ｘｉ 。 ｏ ｇＳ ｅ ｇ ＨＡＮＧ Ｄ ｎ — ｈ ｎ ＨＵＡＮＧ Ｚ ｎ — ｏ ｇＺ ａ ｏ ｇＹｉ
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