데이터 웨어하우스에서는 질의를 빠르게 처리하기 위해 실체화 뷰(materialized view)가 흔히 사용된다. 실체화 뷰는 그의 정의에 포함된 데이터 소스들이 변경되면 이를 반영하기 위해 갱신되어야 한다. 실체화 년의 갱신은 많은 부하를 야기하므로, 실체화 뷰를 효율적으로 갱신하는 것은 매우 중요한 문제이다. 실체화 뷰의 효율적인 갱신 방법에 대해서는 이미 많은 연구가 있어왔지만, SPJ(Select-Project-Join) 형태로 정의된 실체화 뷰를 효율적으로 갱신하는 방법은 충분히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 데이터 소스들에 대한 접근 비용을 최소화함으로써 SPJ 실체화 뷰를 효율적으로 점진적으로 갱신하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 동적 계획법 알고리즘을 사용하여 최적의 갱신 방법을 찾는다. 마지막으로, 다양한 성능 평가 실험을 통해 제안하는 방법이 우수한 성능을 가지고 있음을 보인다.
In the data warehouse environment, materialized views are typically used to support efficient query processing. Materialized views need to be updated when source data change. Since the update of the views need impose a significant overhead, it is essential to update the views efficiently. Though various view maintenance strategies have been discussed in the past, the efficient maintenance of SPJ materialized views has not been sufficiently investigated. In this paper, we propose an efficient incremental view maintenance method for SPJ materialized views that minimizes the total accesses to data sources. The proposed method finds an optimal view maintenance strategy using a dynamic programming algorithm. We also present various experimental results that shows the efficiency of our proposed method.
