数据仓库拥有海量的数据,对其进行复杂查询速度往往较慢。物化视图作为一种有效地手段,通过预计算的方法,能够有效地提高查询速度,及时响应用户请求。为了能保证与数据源的一致性,当数据源发生变化时,物化视图需要进行及时地维护。聚集查询作为数据仓库和联机分析处理中的关键查询,其计算效率直接影响到整个系统的性能。通过将聚集查询的结果保存到物化视图中,可以有效地提高聚集查询的效率。本文着重研究了影响物化视图维护的聚集函数的性质,根据不同函数的特点,分别提出了各自的增量(或近似增量)的维护算法或方案,主要从以下三个部分研究了物化聚集视图的增量维护:第一部分,针对分布性聚集函数和代数性聚集函数,提出的基于工作区函数的模型,利用该模型,可以解决很多复杂的、具有良好工程价值的聚集函数在物化视图中如何实现增量维护,同时对用户自定义的函数提供了良好的支持;第二部分,针对排名函数,通过简单地增加一定地辅助空间,近似实现了增量维护,有效地提高了排名查询的效率;第三部分,针对中值函数,利用辅助度量集字段和移动窗口技术,以空间的代价换来了视图维护效率的提高。