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数据仓库环境下的物化视图选择研究

摘要第1-9页
ABSTRACT第9-10页
第一章 绪论第10-20页
   ·研究背景及意义第10-11页
   ·研究现状及发展趋势第11-17页
     ·数据仓库、OLAP 及物化视图技术第11-12页
     ·物化视图选择算法研究现状第12-16页
     ·物化视图选择算法发展趋势第16-17页
   ·研究内容与思路第17-18页
   ·论文的组织结构第18-20页
第二章 物化视图选择问题相关研究第20-31页
   ·问题描述第20-21页
   ·视图联系模型第21-25页
     ·格模型第21-23页
     ·MVPP 模型第23-24页
     ·AND/OR DAG 模型第24-25页
   ·代价模型第25-27页
     ·查询代价第25-26页
     ·存储代价第26页
     ·维护代价第26-27页
   ·现有的物化视图选择算法第27-30页
     ·Greedy & BPUS 算法第27-28页
     ·PBS 算法第28-29页
     ·DynaMat 算法第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第三章 改进BPUS 的物化视图选择算法第31-52页
   ·算法背景第31页
   ·MQMVS 算法第31-41页
     ·候选视图筛选算法CMVS第32-35页
     ·查询视图选择算法QMVS第35-38页
     ·维护视图选择算法MMVS第38-41页
   ·算法实验分析第41-51页
     ·算法理论分析第41-44页
     ·选择过程仿真分析第44-47页
     ·查询维护性能分析第47-51页
   ·本章小结第51-52页
第四章 静态物化视图动态优化算法第52-64页
   ·背景介绍第52-53页
   ·视图访问概率统计模型VAF第53-55页
   ·动态视图索引算法DVI第55-60页
   ·算法实验分析第60-62页
   ·本章小结第62-64页
第五章 物化视图选择算法在数据仓库开发中的应用第64-72页
   ·多维模型设计第64-65页
   ·物化视图选择设计第65-68页
   ·分析展现设计第68-71页
   ·本章小结第71-72页
第六章 总结与展望第72-74页
   ·本文工作总结第72-73页
   ·下一步工作展望第73-74页
致谢第74-75页
参考文献第75-81页
作者在学期间取得的学术成果第81-82页
附录A 攻读硕士学位期间参加科研情况第82页

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