데이터 웨어하우스는 의사 결정에 필요한 정보의 제공을 위해 데이터를 통합 요약하여 저장하는 시스템이다. 대부분의 데이터 웨어하우스에서는 대량의 데이터에 대한 요약 정보를 데어터 웨어하우스 내부에 형성(materialized) 뷰의 형태로 저장한다. 이 때 뷰가 정의된 데이터가 변화하면 뷰는 이를 반영하기 위해 갱신되어야 한다. 뷰에 대한 갱신 작업이 일어나는 동안은 보통 데이터 웨어하우스에 대한 사용이 제한되거나 질의 처리의 속도가 저하될 수 있다. 따라서 이러한 갱신 작업을 효율적으로 수행하는 것은 매우 중요한 문제가 된다. 이미 뷰의 효율적인 갱신 방법에 대해서는 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나 뷰가 여러 개의 데이터 소스에 의해 정의된 경우, 둘 이상의 데이터 소스에 대한 변화를 효율적으로 뷰에 반영하는 방법에 대해서는 아직 많은 연구가 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 여러 개의 데이터 소스에 의해 정의된 형성 뷰에서 둘 이상의 데이터 소스에 변화가 일어난 경우 뷰를 효율적으로 갱신하는 방법에 대해 논의한다. 그리고 TPC-D 데이터를 사용한 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법들보다 성능이 우수하다는 것을 보인다.