用于OLAP的视图大小估算算法比较与分析

　　OLAP系统中的视图物化操作，要求快速、可靠而精确。许多视图大小估算技术利用特定的统计假设，其误差可能较大。基于概率的估算方法在速度方面可能较慢，但是在估算大视图时精确度和可靠度较高，而且使用内存较少。论文中介绍了几种基于散列的视图大小估算方法，并进行了实验加以分析对比。实验结果表明，修正算法（Adaptive Counting）不管视图大小如何均提供精确的估算，而且当增大存储预算时仍可保持较快的估算速度。