面向關系數據庫關鍵字查詢的物化視圖維護方法研究.pdf

1、在關系數據庫上進行關鍵字查詢已成為近來數據庫領域的研究熱點。然而，若針對每個查詢都重新執(zhí)行，查詢代價很高。鑒于物化視圖能夠有效地提高查詢效率，本文把關鍵字查詢的中間結果和Top-k結果物化為視圖，并通過維護視圖來維護關鍵字查詢結果。
　　已有研究工作大多都是面向SQL的物化視圖維護，已有增量維護方法存在近似維護且只面向單視圖最優(yōu)維護的問題，并且針對關鍵字Top-k查詢結果維護研究較少且維護效率低。針對已有問題，主要從以下三個部分開

2、展研究：
　　第一部分，研究基于公共表達式的多視圖生成算法。從相關度高的幾個候選網絡中選擇公共表達式，利用Huffman樹把關鍵字查詢路徑存儲為二叉樹，每一個中間結果物化為視圖存儲，同時在視圖中增加輔助列。通過實驗驗證了方法可提高查詢效率。
　　第二部分，研究高效而準確的視圖維護方法。接第一部分研究內容，基于Huffman樹，對與查詢關鍵字無關數據的修改操作，提出基于溯源信息快速更新視圖方法;對與查詢關鍵字有關數據的修改操作

3、，即面向刪除與插入操作，提出基于溯源信息的精確的增量維護視圖方法。通過實驗驗證本文提出的兩種視圖維護方法可有效地提高維護效率且準確率提高至100％。
　　第三部分，研究高效率的維護關鍵字查詢Top-k結果。針對與關鍵字無關的修改，提出了近似的快速維護視圖方法;與關鍵字相關的數據修改，在第二部分提出的基于溯源信息精確的增量維護算法基礎上，對Top-k結果進行維護，并且在維護的過程中考慮一些優(yōu)化條件，進一步提出了優(yōu)化的Top-k'視圖