静态物化视图的动态cache优化算法

针对静态物化视图集动态适应能力的不足,提出一种动态cache优化算法dco(dynamiccacheoptimization).它在保持静态算法获取最优物化集能力的基础上,将cache机制直观、快速的动态特性结合进来,以提高数据仓库的动态自适应性能.在cache机制具体实现中提出了一种新颖的空间申请方法,可以充分利用系统剩余空间提高查询响应性能.实验结果在表明算法有效、可行的同时,也显示出该算法可以在一定程度上克服静态物化集存在的空间-性能饱和效应(space-performancesaturationeffect,简称spse),使通过增加物化空间进一步提高数据仓库对查询的响应速度成为可能.