【摘 要】
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现有的静态实视图选择算法存在搜索空间太大、时间复杂度高以及未考虑查询的概率和分布等诸多缺点，并且当源数据发生变化时。这种变化不能立刻反映到数据仓库，不适合在线运行。
【基金项目】
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北京市教委科技发展计划项目Grant No.KM200810028016~~
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现有的静态实视图选择算法存在搜索空间太大、时间复杂度高以及未考虑查询的概率和分布等诸多缺点，并且当源数据发生变化时。这种变化不能立刻反映到数据仓库，不适合在线运行。针对上述问题在候选视图生成算法和IGA算法的基础上，对算法进行了动态调整。从而得出了新型物化视图动态调整算法CNUMV。经实验证明该算法降低了视图的搜索空间和时间复杂度，更重要的是该算法考虑到了各视图之间相互依赖关系对视图收益的影响，从而使算法能够动态地在线调整，并且用实验证明了CNUMV算法的优越性，达到了预期的目的。
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