Vi anser att problemet med att optimera och köra flera kontinuerliga frågor, där varje fråga är en kombination av filter och varje filter kan uppstå i flera frågor. När filter är dyra, uppnås betydande prestandavinster genom att dela filterutvärderingar över frågor. En gemensam genomförandestrategi i vårt scenario kan antingen fastställas, där filter utvärderas i samma förutbestämda ordning för all input, eller adaptiv, där nästa filter som ska utvärderas väljs vid körning baserat på resultaten av de filter som utvärderats hittills. Vi visar att i takt med att filterkostnaderna ökar är den bästa adaptiva strategin överlägsen varje fast strategi, trots omkostnaderna för anpassningsförmåga. Vi visar att det är NP-hard att hitta den optimala adaptiv strategi, även om vi är villiga att approxima inom någon faktor mindre än ln m där m är antalet frågor. Vi presenterar sedan en girig adaptiv genomförandestrategi och visar att den approximerar den bästa adaptiva strategin till inom en faktor O(log 2 m log n) där n är antalet distinkta filter. Vi ger också en precomputation teknik som kan minska utförandet overhead av adaptiva strategier.
I REF ) föreslås en gemensam genomförandestrategi i syfte att optimera flera kontinuerliga frågor.
Optimization of continuous queries with shared expensive filters
{'venue': "PODS '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}