[发明专利]物化视图选择和优化方法及装置有效
| 申请号： | 201710801784.1 | 申请日： | 2017-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN107729365B | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 谭杰;白熹微;黄学文;刘承宝;李亚宁 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所;大连理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/28 | 分类号： | G06F16/28;G06F16/25 |
| 代理公司： | 11482 北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 宋宝库;王世超 |
| 地址： | 100080 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及计算机数据处理领域，提出了一种物化视图的选择和优化方法，旨在解决海量数据环境下物化视图的选择、优化和更新问题。该方法包括：获取数据库的信息，根据信息从数据库中获得的带有聚集函数的分组数据，并生成分组数据集合；分解分组数据的非分布式聚集函数，生成分组数据的分组数据元，得到分组数据元集合；将具有相同的数据维度、聚集操作表达式的分组数据元确定为同一分组数据族；建立每个分组数据族所对应的统计二叉树模型，由此建立面向物化视图优化的最小线性规划模型，得到优化的物化视图集合，基于物化视图集合，重构分组数据，依据与物化视图相关的事实表的变化，更新物化视图。该方法能够在海量数据的统计分析中快速响应。 | ||
| 搜索关键词： | 物化 视图 选择 优化 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种物化视图选择和优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/n步骤1：获取与数据库相关的数据库信息，根据所述数据库信息从所述数据库中获得带有聚集函数的分组数据，并生成分组数据集合；其中，所述分组数据集合包括各分组数据的查询频率，所述信息包括分组数据的聚集函数的聚集操作表达式；/n步骤2：分析所述数据库中的事实表和维度表，获得各所述分组数据的数据维度和数据粒度；/n步骤3：分解所述分组数据集合中分组数据的非分布式聚集函数，生成分布式聚集函数；/n步骤4：解析所述分组数据集合中的每组分组数据，生成所述分组数据的分组数据元，得到分组数据元集合；/n步骤5：将所述分组数据集合中的具有相同的数据维度、相同的聚集操作表达式的分组数据元规划为同一分组数据族；/n步骤6：建立每个分组数据族所对应的统计二叉树模型，并基于所述统计二叉树模型建立面向物化视图优化的最小化综合线性规划模型，得到优化的物化视图集合；/n步骤7：基于物化视图选择和优化得到的优化物化视图集合，重新构造所述分组数据集合中的每一组分组数据；/n步骤8：依据与物化视图相关的所述数据库中的事实表的变化，对所述物化视图的数据作同步变化。/n
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