일반적으로 뷰라고 불리는 데이타 큐브의 일부를 실체화하여 저장하는 방법은 데이타 웨어하우스에서 많이 사용되는 기술이다. 유는 집계 함수로 정의되는 질의의 결과이다. 본 논문에서는 세분화된 뷰의 개념을 소개한다. 세분화된 뷰란 각 타원별로 정해진 구간에서의 집계 함수 결과이다. 이때 각 차원 별로 나누는 구간은 질의의 접근 형태를 기준으로 설정된다. 세분화된 뷰의 표현 및 선택을 위하여 AND-OR 큐브 그래프와 4ND-OR 최소 비용 그래프를 정의한다. 그리고, 이 구조체들을 이용하여 세분 화된 뷰 실체화 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 평가한다.
Precomputation and materialization of parts. commonly called views of a data cube is a common technique in data warehouses The view is defined as the result of a query which is defined through aggregate functions In this paper we introduce the concept of fine granule view. The fine granule view is the result of a query defined through aggregate functions and the range on each dimension, where the subdivision of each dimension is based on queries access patterns. For the representation and selection of fine granule views to materialize, we define the ANO-OR cube graph and AND-OR minimum cost graph. With these structures, we propose a fine granule view materialization method. And through experiments, we evaluate the performance of the proposed method.
