En viktig fråga i datalager utveckling är valet av en uppsättning vyer för att materialisera för att påskynda OLAP frågor, med tanke på vissa utrymme och underhåll tidsbegränsningar. Befintliga metoder ger goda resultat, men deras höga genomförandekostnader begränsar deras tillämplighet för stora problem. I detta dokument utforskar vi tillämpningen av randomiserade, lokala sökalgoritmer för att visa urvalsproblem. Effektiviteten hos de föreslagna teknikerna utvärderas med hjälp av syntetiska datauppsättningar, som täcker ett brett spektrum av data- och frågefördelningar. Resultaten visar att randomiserade sökmetoder ger nära optimala lösningar på begränsad tid, att de är robusta mot data och frågeskew. Dessutom kan de enkelt anpassas för olika versioner av problemet, inklusive samtidig förekomst av storlek och tidsbegränsningar, och visa urval i dynamiska miljöer. De föreslagna heuristikerna skala väl med problemstorlek, och är därför särskilt användbara för verkliga lager, som behöver analyseras av många affärsperspektiv.
Det tillvägagångssätt som föreslås i REF använder simulerade glödgningsalgoritmer för att ta itu med problemet med val av vy.
View Selection Using Randomized Search
{'venue': 'DKE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}