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用于OLAP的視圖大小估算算法比較與分析

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　　OLAP系統(tǒng)中的視圖物化操作，要求快速、可靠而精確。許多視圖大小估算技術(shù)利用特定的統(tǒng)計(jì)假設(shè)，其誤差可能較大?；诟怕实墓浪惴椒ㄔ谒俣确矫婵赡茌^慢，但是在估算大視圖時(shí)精確度和可靠度較高，而且使用內(nèi)存較少。論文中介紹了幾種基于散列的視圖大小估算方法，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)加以分析對(duì)比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，修正算法（Adaptive Counting）不管視圖大小如何均提供精確的估算，而且當(dāng)增大存儲(chǔ)預(yù)算時(shí)仍可保持較快的估算速度。
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