Korrelera komplexa händelser över levande och arkiverade dataströmmar, som vi kallar mönsterkorrelationsfrågor (PCQs), ger många fördelar för domäner som behöver realtidsprognoser av händelser eller identifiering av orsaksberoenden, medan hantering av data i hög grad och i massiva mängder, som i finansiella eller medicinska inställningar. Befintligt arbete har fokuserat antingen på komplexa händelser bearbetning över en enda typ av strömkälla (dvs. antingen live eller arkiverade), eller på enkla ström korrelation frågor (t.ex., levande händelser trigering en databas lookup). I detta dokument fokuserar vi specifikt på recencybaserade PCQ:er och ger tydliga, användbara och optimala semantik för dem. PCQs tar upp ett antal utmaningar i optimering av datahantering och frågebehandling, som vi tar itu med i inställningen av DejaVu komplexa händelsebehandlingssystem. Mer specifikt föreslår vi tre kompletterande optimeringar inklusive ny ingång buffring, frågeresultat caching, och gå med källbeställning. Dessutom fångar vi den relevanta frågebehandling kompromisser i en kostnadsmodell. En omfattande prestandastudie om syntetiska och verkliga datamängder validerar inte bara denna kostnadsmodell, utan visar också att våra optimeringar är mycket effektiva, att uppnå mer än två order magnitud throughput förbättring och mycket bättre skalbarhet jämfört med en konventionell metod.
Mönsterkorrelationsförfrågningar (PCQ) REF definierar semantiken hos en recencybaserad CEP-modell över live- och arkiverade händelseströmmar.
Efficiently correlating complex events over live and archived data streams
{'venue': "DEBS '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}