信息集成中的实化视图增量计算方法研究与实现

"面向信息集成的实化视图增量计算方法与实现" 在当前的信息时代，数据集成成为处理大规模异构数据的重要手段，而实化视图作为数据集成系统中的一个重要组成部分，能够提供预计算的结果，从而提高查询效率。实化视图的在线维护通常涉及到增量维护，即当底层数据发生变化时，需要及时更新视图以反映最新的数据状态。这篇由暨南大学硕士研究生完成的学位论文深入探讨了面向信息集成的实化视图增量计算方法及其实现。 论文首先指出了实化视图增量计算过程中存在的问题。由于视图通常是多个基表的复杂查询结果，当这些基表独立发生变化时，传统的增量计算方法可能会导致计算结果的偏差。为解决这个问题，论文提出了一种新的视图增量计算策略。该策略通过保存基表的副本以及相应的增量表，可以在计算过程中补偿各基表独立变化带来的差异，确保计算出的视图增量是准确的。 此外，论文还研究了如何利用基表间的主键和引用完整性约束来优化增量计算过程。在存在这些约束的情况下，某些增量元组对最终视图增量的影响可以被忽略。因此，论文提出了一种方法，可以减少访问基表的次数，降低计算量，并缩短增量计算的时间。这不仅提升了计算效率，也减少了对系统资源的占用。 关键词所强调的"信息集成"是指将来自不同源的数据整合在一起，提供统一的数据视图；"查询视图"是用户查询数据时的抽象视角，通常是对多个表的复杂查询结果；"增量计算"是关注如何仅计算新产生的或改变的数据，而不是重新计算整个视图；"基表"是构成视图的基础数据表；"增量表"用于记录基表的变化，以便于增量计算。 这篇论文对实化视图增量计算的研究，对于提升数据集成系统的性能和准确性具有重要的理论价值和实际意义。它提供的方法可以有效应对大数据环境下的实时查询需求，有助于构建更加高效、可靠的信息集成系统。