Web仓储中视图变化频率的自适应估测

物化视图的刷新是Web仓储进行系统维护的一项主要任务,而基础数据变化频率则是刷新方案中的重要因素.在已有文献中,研究者已经给出一些关于基础数据变化规律的算法和估测器.虽然这些估测器取得了不错的效果,然而他们却忽略了这些估测器都有一定的适用范围,超出这个范围则效果急剧下降.在此,基于泊松过程进行分析,对估测器的适用范围进行了讨论,根据估测结果的偏离值和有效性对估测公式进行参数调整,同时根据估测值的大小不断调整数据源的访问频率和次数,从而使数据源访问模式和估测器互相适应,使估测器在最佳估测范围内获得估测值.实验结果表明,与已有文献中的方法相比,新提出的自适应估测算法能够取得更好的效果