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为了解决大容量物理存储条件下数据仓库的物化视图选择问题，提出一种面向查询集覆盖的物化视图选择算法．首先给出了一些概念和定义，然后从视图集的多维数据格中抽取和裁剪出候选视图集，并定义视图物化的效益模型，最后在存储容量的限制下逐步淘汰收益最小的应答查询的冗余视图，得到覆盖所有查询的最优物化视图集．实验结果表明，该算法在较大物理存储条件下的物化视图选择效率优于以往算法，且能够消除物化视图在应答查询时存在的时延＂抖动”现象，应答用户查询的平均时间也大为缩短．