面向关系数据库关键字查询的物化视图维护方法研究

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究背景

1．2 国内外研究现状

1．2．1 关键字查询

1．2．2 物化视图的维护方法

1．2．3 数据起源的研究现状

1．3 本文研究内容

1．4 本文研究思路及组织结构

第2章 相关概念与技术

2．1 关键字查询

2．1．1 查询方法分类

2．1．2 评分与排序

2．2 物化视图

2．2．1 物化视图定义

2．2．2 视图维护

2．2．3 视图调整

2．2．4 视图选择

2．2．5 物化视图的更新模式

2．3 数据起源追踪

2．3．1 数据起源作用

2．3．2 标注法

2．3．3 逆查询

2．3．4 科学工作流中应用

2．4 本章小结

第3章 基于公共表达式的多视图生成算法

3．1 相关概念

3．2 问题描述

3．3 基于公共表达式的多视图生成算法

3．3．1 选择公共表达式

3．3．2 Huffman树存储溯源信息

3．3．3 基于公共表达式的多视图生成算法

3．4 实验结果与分析

3．4．1 实验环境

3．4．2 关键字查询性能比较实验

3．4．3 视图存储空间代价比较

3．5 本章小结

第4章 基于溯源信息的多视图维护策略

4．1 与查询无关的修改的视图维护—定位修改

4．2 面向删除与插入操作的视图维护

4．2．1 调整候选网络的元组集合

4．2．2 增量维护视图

4．2．3 基于溯源信息的精确增量维护算法

4．3 算法分析

4．4 实验结果与分析

4．4．1 评价标准

4．4．2 关键字查询结果维护性能比较实验

4．5 本章小结

第5章 Top-k视图增量维护

5．1 Top-k查询和物化视图

5．2 问题描述

5．3 Top-k'视图策略

5．4 na?ve增量维护算法

5．5 优化的Top-k'视图增量维护算法

5．5．1 优化条件

5．5．2 近似的快速维护Top-k'视图算法

5．5．3 优化的Top-k'视图增量维护算法

5．5．4 kmax和kmin取值分析

5．6 实验结果与分析

5．6．1 与关键字无关的数据修改时视图的维护效率

5．6．2 与关键字相关的数据修改时视图的维护效率

5．7 本章小结

第6章 总结与展望

6．1 本文的主要贡献与结论

6．2 未来工作

参考文献

致谢

攻硕期间参加的项目及发表的论文