当采用实视图来提高OLAP系统效率时，由于实视图往往并不恰巧是一个完整的格节点，即实视图是多维数据切片(MRFs)，所以系统中会出现大量有重叠数据的实视图，这不仅占用了过多的存储空间，也使得系统根据已有实视图响应用户提交的多维查询变得复杂。以往的实视图动态选择算法没有考虑这种情况的处理。 为此，本文提出了实视图进行合并的算法。该算法包括如何判断同一结点的两个实视图之间是否有重叠数据，在何种情况下，有重叠数据的实视图需要合并，如何合并，合并后的一些处理等。 本文把实视图合并算法结合到一个简化但是完整的OLAP系统，通过该OLAP系统实现实视图合并算法。本文介绍了OLAP系统的基本概念：维、层次、属性和度量值等；提出了一个简单的OLAP模型，提出并实现了该OLAP模型到格模型转换的算法；提出了多维查询语句的内部表示，提出了一个简单的OLAP系统框架，讨论并实现了多维查询语句的在该系统框架下的执行流程等；讨论和实现了通过格模型对实视图进行索引和管理的实视图框架。 在数据仓库和OLAP系统中，提高多维查询语句执行效率，是一个十分重要的问题，实视图是实现该目的的一个常用手段。本文将实视图合并算法和实视图动态选择算法结合在一起，是对实视图动态算法性能上的一种增强，能够提高多维查询语句执行效率。本文的重点是讨论实视图合并算法，因此选择了目前比较先进的基于单位空间频率动态实视图选择算法，以此为基础实现了实视图合并算法，并通过实际数据的运行说明这个算法的有效性和先进性。