Abstrakt. Materialiserat visningsval är en icke-trivial uppgift. Därför måste dess komplexitet minskas. Ett omdömesgillt val av åsikter måste vara kostnadsdrivet och påverkat av den arbetsbörda som systemet medför. I detta dokument föreslår vi en ram för materialiserat val av syn som utnyttjar en data mining teknik (klustering), för att bestämma kluster av liknande frågor. Vi föreslår också en vy sammanslagning algoritm som bygger en uppsättning av kandidatvyer, samt en girig process för att välja en uppsättning vyer för att materialisera. Detta urval baseras på kostnadsmodeller som utvärderar kostnaden för att få tillgång till data med hjälp av vyer och kostnaden för att lagra dessa vyer. För att validera vår strategi utförde vi en arbetsbelastning av beslutsstödfrågor på ett testdatalager, med och utan att använda vår strategi. Våra experimentella resultat visar dess effektivitet, även när lagringsutrymmet är begränsat.
Även i REF, en ram för materialiserad visning urval har föreslagits som utnyttjar kluster för att bestämma kluster av liknande frågor.
Clustering-Based Materialized View Selection in Data Warehouses
{'venue': 'Lecture Notes in Computer Science', 'journal': 'Lecture Notes in Computer Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}