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首先给出了一种面向对象的实视图模型--对象视图模型,可以在数据仓库中描述复杂对象,并有利于前端工具OLAP的实现.然后在此基础上提出了对象视图模型增量维护算法--OMVIMA,该算法能够有效地实现从数据源到数据仓库中对象(数据)的增量抽取和加载等维护工作.最后给出了算法的性能和效率分析,并通过应用实例证明了该算法比基于纯关系实视图的实现方法具有更高的效率.