Optimized Generation and Maintenance of Materialized View using Adaptive Mechanism

Data Warehouse is storage of enormous amount of data gathered from multiple data sources, which is mainly used by managers for analysis purpose. Hence to make this data available in less amount of time is essential. Using Materialize view we can have result of query in less amount of time compared to access the same from base tables. To materialize all of the views is not possible since it requires storage space and maintenance cost. So it is required to select materialized view which minimizes response time of query and cost of maintenance. In this paper, effective approach is suggested for selection and maintenance of materialize view. DOI: 10.17762/ijritcc2321-8169.15050

Clustering-Based Materialized View Selection in Data Warehouses

Materialized view selection is a non-trivial task. Hence, its complexity must be reduced. A judicious choice of views must be cost-driven and influenced by the workload experienced by the system. In this paper, we propose a framework for materialized view selection that exploits a data mining technique (clustering), in order to determine clusters of similar queries. We also propose a view merging algorithm that builds a set of candidate views, as well as a greedy process for selecting a set of views to materialize. This selection is based on cost models that evaluate the cost of accessing data using views and the cost of storing these views. To validate our strategy, we executed a workload of decision-support queries on a test data warehouse, with and without using our strategy. Our experimental results demonstrate its efficiency, even when storage space is limited

Avaliação de algoritmos para a selecção de vistas materializadas em ambientes de data warehousing

A competição no mundo empresarial obriga a uma monitorização mais apertada de todas as variáveis envolvidas nas actividades de negócio. Com o objectivo de suportar o processo de tomada de decisão em factos, e não apenas na intui-ção dos agentes de decisão, surgiram os sistemas de suporte à decisão. Estes sistemas são hoje uma ferramenta chave no processo de tomada de decisão, pois conciliam e integram toda a informação disponível numa única plataforma tec-nológica. Assim, todas as técnicas de optimização do desempenho desses siste-mas são bem-vindas. De entre as diversas técnicas disponíveis, este trabalho concentra-se na materialização de vistas como método de optimização do pro-cessamento de interrogações. A materialização de vistas consiste na antecipação do processamento e armazenamento dos tuplos resultantes do processamento da sua definição numa tabela. De facto, o tempo de reposta a uma interrogação é menor, se as operações intermédias como selecções, projecções, junções e a-gregações se encontrarem já armazenadas numa tabela. Desta forma, o tempo de resposta limita-se ao varrimento da vista materializada. Este artigo apresenta um estudo preliminar para o desenvolvimento de um sistema de gestão de vistas materializadas em ambientes de data warehousing. Neste trabalho comparam-se, basicamente, os comportamentos de dois algoritmos de selecção de vistas materializadas: o BPUS e o A*, ambos algoritmos de procura exaustiva (deter-minísticos)

Research on Materialized View Selection

定义了数据仓库领域的视图选择问题,并讨论了与该问题相关的代价模型、收益函数、代价计算、约束条件和视图索引等内容;介绍了3大类视图选择方法,即静态方法、动态方法和混合方法,以及各类方法的代表性研究成果;最后展望未来的研究方向.Definition of view selection issue in the field of data warehouses is presented, followed by the discussion of related problems, such as cost model, benefit function, cost computation, restriction condition, view index, etc. Then three categories of view selection methods, namely, static, dynamic and hybrid methods are discussed. For each method, some representative work is introduced. Finally some future trends in this area are discussed.Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60473051 (国家自然科学基金); the National High-Tech Research and Development Plan of China under Grant Nos.2007AA01Z191, 2006AA01Z230 (国家高技术研究发展计划(863)