Många av dagens publicerings-/prenumerationssystem (pub/sub) har utformats för att klara en stor mängd abonnemang och hög ankomsthastighet (hastighet). I många nya tillämpningar (t.ex. e-handel) finns det dock en ökande variation av objekt, var och en med olika attribut. Detta leder till en mycket högdimensionell och gles databas som befintliga pub/sub-system inte längre kan stödja effektivt. I detta dokument föreslår vi ett effektivt in-minnesindex som är skalbart till volymen och uppdateringen av prenumerationer, ankomsthastigheten för händelser och variationen av subskriberbara attribut. Indexet är också extensibelt för att stödja komplexa scenarier som prefix/suffix filtrering och regelbunden uttryck matchning. Vi utför omfattande experiment på syntetiska dataset och två riktiga dataset (AOL frågelogg och Ebay produkter). Resultaten visar att vårt index är överlägset de senaste metoderna: vårt index ger order om magnituden mindre tid i indexkonstruktionen, förbrukar en liten mängd minne och utför händelsematchning på ett effektivt sätt.
OpIndex REF är en toppmodern räknebaserad metod.
An Efficient Publish/Subscribe Index for ECommerce Databases
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}