物化视图增量保持的改进算法

对于定义在若干基本表上的物化视图，当基本表发生变化时，物化视图也需要相 应地更新，如何有效地进行物化视图的增量保持是一个非常重要的问题。文章提出了一种在 O(nlogn)时间内构造最优Delta传播树的二分贪心算法，并给出了算法正确性证明。

OODB中连接视图的物化和增量保持技术

提出了一个实现 OODB中连接视图物化和增量保持的算法 .基本思想是扩充了文献 [1]中的 OODB模型 ,使其便利于连接视图的物化和增量保持 ,为每个类中的对象增加一个视图标识 ,用来标记该对象是否在相应视图中 ,以减少连接运算 .最后 。

基于快速排序和huffman树的物化视图增量保持算法

物化视图是一种提高查询响应的有效方法,其核心问题在于如何与基表保持数据同步。目前已经有很多算法用于物化视图增量保持,各算法的效率不同,因此也出现了很多提高物化视图增量保持效率的算法。在构造最优Delta传播树的BinPartition算法的基础之上提出了一种基于快速排序和huffman树的物化视图增量保持算法,并通过实验证明了该算法可以提高物化视图增量保持的效率。

OODB中连接类视图的物化和增量保持技术

目前，对数据库视图的物化和增量保持技术已有很多讨论，但对ＯＯＤＢ视图的物化和增量保持基本上局限于ＩＳＡ关系由单个类导出视图的范围内，而对于由两个或多个类通过连接操作导出的视图这一范围尚无涉及，该文提出了基于这一范畴的视图物化和增量保持的一种数据模式和基于该模式的增量保持技术。

数据库连接类视图的物化和增量保持技术

目前 ,对数据库视图的物化和增量保持技术已有很多讨论 ,但基本上局限于ISA关系由单个类导出视图的范围内 ,而对于由两个或多个类通过连接操作导出的视图这一范围尚无涉及 。