基于数据流滑动窗口的降载技术研究

摘要

数据流应用的快速发展促进了数据流管理系统的研究。滑动窗口聚集查询和连接查询在数据流管理系统中应用广泛，主要功能是对数据流进行连续查询，产生实时的查询结果。数据流的到达速率超过系统资源的承受能力时，系统会出现性能下降甚至瘫痪现象。为解决数据到达高峰期系统出现的过载问题，降载技术是一种行之有效的方法。
　　在深入分析数据流降载技术关键问题的基础上，提出了三种基于数据流滑动窗口查询处理的降载算法。理论分析和实验结果表明，所提出的算法对数据流降载问题的处理具有较高的有效性和实用性。本文的主要工作和贡献总结如下。
　　首先，通过对数据流连续查询网络中的滑动窗口聚集查询之间的相互关系进行分析和研究，提出了一种对窗口进行随机采样的降载策略，并给出了相应的滑动窗口聚集查询降载算法。
　　其次，结合实际应用背景，将表示单个数据流元组重要性大小的语义引入滑动窗口聚集查询降载算法，设计了一种称为半哈希表SHT的数据流滑动窗口存储结构，把重要性大小不同的数据元组映射到不同的元组链表中，执行降载操作时，丢弃相对不重要的元组，使参与数据流滑动窗口聚集查询运算的元组具备较大的重要性。
　　最后，通过对已有数据流滑动窗口连接查询降载算法进行分析，提出了一种同时考虑数据流元组连接属性值的分布特征和元组重要性语义的降载算法，弥补了已有降载算法仅考虑连接属性值分布特征的不足，增强了算法的实用性。

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第1章 绪论

1.1 研究背景

1.2 数据流降载技术

1.3 课题研究内容

1.4 论文组织结构

第2章 基础知识概述

2.1 数据流的特点和定义

2.2 数据流查询的研究内容

2.3 降载相关数据流分析方法

2.4 数据流查询的应用领域

2.5 降载技术在数据流系统中的应用

2.6 本章小结

第3章 数据流滑动窗口聚集查询降载算法设计

3.1 窗口模型

3.2 滑动窗口聚集查询

3.3 降载问题的提出

3.4 滑动窗口聚集查询WSLS降载算法

3.5 滑动窗口聚集查询语义降载算法

3.6 本章小结

第4章 数据流滑动窗口连接查询降载算法设计

4.1 问题定义与描述

4.2 降载关键问题处理

4.3 滑动窗口连接查询语义降载算法

4.4 本章小结

第5章 算法的实验验证和分析

5.1 实验环境

5.2 窗口采样降载算法WSLS实验

5.3 元组重要性语义降载算法LSWIS实验

5.4 滑动窗口连接查询降载算法实验

5.5 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果

致谢

作者简介