一种基于查询聚类的物化视图动态调整策略

为了提高数据仓库的查询响应性能,避免视图集频繁调整引发的＂抖动性＂,提出了一种基于查询聚类的物化视图动态调整策略,运用关联规则挖掘方法计算属性字段相似性,进而计算查询语句相似性,并对一个查询周期内的查询语句集进行聚类,产生候选视图集,根据效益模型计算候选视图的效益,再运用物化视图动态调整算法生成物化视图.在航空公司机票结算数据集上的实验结果表明,在单机环境和分布式环境下,较基准算法相比,所提出的方法均能显著提升数据仓库的查询响应性能,尤其是对高频查询语句的响应性能.