数据流上的预测聚集查询处理算法

实时数据流未来趋势的预测具有重要的实际应用意义.例如,在环境监测传感器网络中,通过对感知数据流进行预测聚集查询,观察者可以预测网络覆盖的区域在未来一段时间内的平均温度和湿度,以确定是否会发生异常事件.目前的研究工作多数集中在数据流上当前数据的查询,数据流上预测查询的研究工作还很少.采用多元线性回归方法,给出了数据流上的聚集值预测模型,提出了一种数据流预测聚集查询处理方法.当预测失败的次数大于预先给定的阈值时,给出了一种预测模型自动调整策略,以降低预测误差.还提出了滑动窗口的更新周期、数据流的流速对预测精度影响的数学模型.理论分析与实验结果表明,提出的预测聚集查询处理算法具有较高的性能,并且能够返回满足用户精度要求的预测查询结果.在实验中,采用TPC-H国际标准测试数据和TAO(tropical atmosphere ocean)测量的海洋表面空气温度数据来构造数据流.     

数据流多连续查询优化技术

根据数据流连续达到、大小无界和实时性强的特点,引出数据流多连续查询的基本概念.针对多连续查询的特点和用户的需求,将多连续查询优化技术分为单流多查询和多流多查询.详细论述了单流过滤型多连续查询优化技术和基于共享的多流多连续查询优化技术,通过全面系统地分析每种优化算法的基本思想,得出每种查询技术的优缺点及适用场合.     

路网数据流的预测聚集查询新方法研究

时空数据流的聚集查询技术已经成为数据库领域的研究热点。到目前为止,还没有一种有效的全时态聚集索引适用于非欧氏空间的路网数据流聚集查询。实现路网数据流的全时态聚集查询,必须解决:(1)路网的非欧氏空间特性问题;(2)路网上移动对象的重复计数、非均匀分布以及预测聚集问题。Sketch RR-tree解决了非欧氏空间特性和重复计数问题;为解决非均匀分布问题,借鉴草图划分思想,提出动态草图索引结构DynSketch:采用AMH智能划分Sketch RR-tree,使每个划分区域内车辆均匀分布,以提高聚集查询质量;同时,基于DynSketch,结合ES预测模型,提出了路网数据流的预测聚集查询算法。     

空间文本数据流上连续查询评估技术综述

空间文本数据流上连续查询(CQST)在基于位置的服务中应用广泛,其在不断更新的数据流上,持续监控满足空间和文本约束的结果.为了将数据流中的对象尽快匹配给CQST,在CQST上构建高效的过滤技术是关键.CQST查询评估方法——为查询选取恰当的空间文本索引,构建高效的过滤策略提升索引的空间文本过滤性能,为数据流中到来的对象...     

数据流上多滑动窗口聚集查询的优化算法

在数据流的查询处理中,聚集查询是一种常用的查询类型.系统经常需要在同一个数据源上处理多个聚集查询,而单独地执行每个查询会导致严重的可扩展性问题和性能问题,因此实现相似查询之间的资源共享变得至关重要.针对多个具有不同时间窗口的聚集查询,本文提出了一种优化的窗口聚集算法OPWA(Optimized Paired Window Aggregation).先根据各时间窗口参数对聚集查询进行分组,使得相似查询可以同步调度;再采用paired技术对数据流进行分割.一方面减少了时间切片的数目,降低了空间的需求;另一方面同步地执行相似查询,减少了系统的计算开销.实验表明OPWA具有较好的性能.     

基于滑动窗口的数据流连续J-A查询的处理方法

数据流滑动窗口连接聚集连续查询(简记J-A查询)是经常使用的一类查询.这类查询的直观处理方法是创建查询操作树,以流水线的方式计算查询结果.这种方法需要在主存中保存滑动窗口连接的结果,查询处理的主存空间开销为O(α×β),其中(,(为参加连接两个滑动窗口的大小.在数据流的查询处理中,内存是最重要的计算资源.提出了两种滑动窗口J-A连续查询处理算法--IC算法和TC算法,使得查询处理的空间开销降为Ο(α+β).理论分析和实验结果表明,所提出的算法具有更高的效率.     

基于滑动窗口的数据流压缩技术及连续查询处理方法

基于滑动窗口的连续查询处理是数据流研究领域的一个热点问题．已有的研究工作均假设滑动窗口内的数据能够全部保存在主存中,若滑动窗口内的数据量超过了可用主存空间,已有的查询处理方法则无法正常工作．提出两种数据流上的滑动窗口压缩技术,有效地降低了滑动窗口的存储空间需求．同时,给出了基于压缩滑动窗口的连续查询处理算法,理论分析和实验结果表明,这些算法具有很好的性能,能够满足数据流连续查询处理的实时性要求．     

分布式数据流连接查询算法

分布式处理是数据流管理系统发展的必然趋势。文章研究了分布式数据流的连接查询，提出DM3Join算法，它由2部分组成：一是通过分解并发的连接请求，合并相同的连接谓词，形成分布式查询操作算子；二是数据流在各分布式代理(Agent)中流转实现部分连接，并在查询引擎处组合成最终结果。DM3Join算法采用了一种类似路由表的结构执行窗口连接，由于可以共享中间结果，算法只需扫描数据1遍。分析和实验证明，该连接算法是高效的。     

基于Multi-Bloom Filters的数据流聚集查询

针对数据流上任意时闯段的历史数据的聚集查询问题,提出基于BF技术的概要存储模型MBF。采用全局比特位向量提供数据元素的快速插入和查找,结合动态分配的局部计数器向量存储不同时间段下的历史数据,使MBF支持不同时间粒度上历史数据的有效存储和高效查询,给出历史时间跨度较大情况下MBF的压缩方法以及MBF模型的参数最优化设置。理论分析证明,MBF具有较大的灵活性,能有效支持时间范围内历史数据元素的近似聚集查询。     

OIQ-tree:一种支持大规模空间文本数据流上连续k近邻查询的索引

空间文本数据流上连续k近邻查询(Continuous k-nearest neighbor Queries over Spatial-Textual data streams,CkQST)能在空间文本对象组成的数据流上检索并实时更新k个包含指定关键字的空间邻近对象,是空间文本数据流上连续查询(Continuous Qu...     

REPS:一种高效的容错并行概率流Skyline查询方法

概率数据流的并行Skyline查询作为当前大数据分析的一个重要方面,在诸多实际应用中发挥着重要作用。针对并行概率流Skyline查询过程中因发生故障而导致查询结果不准确和查询中断等问题,提出了一种基于复制的容错并行Skyline查询方法REPS。该方法选择参与并行处理的计算节点作为副本节点,并采用层次-循环式数据副本放置策略,选择优先级高的副本恢复数据来保证数据恢复的高效性;同时将故障检测、丢失数据恢复和查询过程恢复贯穿于整个查询更新过程中,以减少容错处理的额外通信和计算开销,并实现快速的容错并行查询。实验结果表明,REPS方法不仅在无故障发生和单个节点失效时具有较高的查询处理效率,而且对于多节点失效情形,仍然能够保持较高的查询处理速率且满足查询需求。     

在线RFID多复杂事件查询处理技术

在线无线射频识别(radio frequency identification,RFID)数据流上的复杂事件处理技术是一个新的课题。现有研究工作仅是针对单一的复杂事件查询,没有考虑多复杂事件同时查询的处理策略。在复杂事件语言SASE(stream-based and shared event processing)的基础上设计了专门针对多查询的自动机及相关的优化技术,解决了RFID数据流上多复杂事件查询的问题。实验结果表明,算法在查询数量较大时,时间与空间上较传统算法有更好的表现。     

基于概率模型的数据流预测查询算法

挖掘在线数据流的变化趋势并预测未来时间窗口上的可能值,可以为许多时间敏感的应用提供重要决策支持.通过将数量可能无限的流数据元素映射到离散的且数量有限的流数据状态空间,不断变化的流数据变化趋势可以模拟成连续的流数据状态变化的过程,进而在很小的时间与空间代价下,数据流状态变迁的趋势动态存储在状态变迁图中.通过分析状态变迁图中的流数据变迁的统计规律,数据流上未来时刻的可能值可以应用马尔可夫模型在线连续预测.     

多数据流滑动窗口并发连接方法

提出一种多数据流滑动窗口连接方法M3Join及其实现架构Roujoin. Roujoin由一个连接路由表和多个连接区组成,其内容根据并发连接请求设置,先将新元组插入缓冲区,然后根据其路由标记查找连接路由表进入合适的连接区执行连接或输出给用户.如果产生连接元组,则更改其路由标记后送回连接路由表,并反复迭代直到没有连接元组.由于共享中间结果,在处理多个并发查询时只需扫描流元组一遍.实验结果表明M3Join具有良好的性能,能够满足并发连接查询处理的需求.     

Continuous Query Processing of Spatio-Temporal Data Streams in PLACE

The tremendous increase in the use of cellular phones, GPS-like devices, and RFIDs results in highly dynamic environments where objects as well as queries are continuously moving. In this paper, we present a continuous query processor designed specifically for highly dynamic environments (e.g., location-aware environments). We implemented the proposed continuous query processor inside the PLACE server (Pervasive Location-Aware Computing Environments); a scalable location-aware database server developed at Purdue University. The PLACE server extends data streaming management systems to support location-aware environments. These environments are characterized by the wide variety of continuous spatio-temporal queries and the unbounded spatio-temporal streams. The proposed continuous query processor includes: (1) New incremental spatio-temporal operators to support a wide variety of continuous spatio-temporal queries, (2) Extended semantics of sliding window queries to deal with spatial sliding windows as well as temporal sliding windows, and (3) A shared-execution framework for scalable execution of a set of concurrent continuous spatio-temporal queries. Experimental evaluation shows promising performance of the continuous query processor of the PLACE server. This work was supported in part by the National Science Foundation under Grants IIS-0093116, IIS-0209120, and 0010044-CCR.