Abstract-Event matchning är en kritisk komponent i storskaliga innehållsbaserade publicerings-/prenumerationssystem. Men de flesta befintliga metoder lider av en dramatisk prestandanedbrytning när systemet skalas upp. I det här dokumentet presenterar vi TAMA (TAble MAtch), en mycket effektiv innehållsbaserad händelsematchnings- och speditionsmotor. Vi anser att områdesbaserade attributbegränsningar som används i stor utsträckning i verkliga tillämpningar. TAMA har ungefärlig matchning för att ge snabb händelsematchning mot en enorm mängd abonnemang. I detta syfte använder TAMA en hierarkisk indextabell för att lagra abonnemang. Eventmatchning i TAMA blir frågan till denna tabell, vilket är betydligt snabbare än traditionella metoder. Dessutom kan den falska positiva frekvensen av matchande händelser i TAMA justeras genom att justera storleken på matchningstabellen, vilket gör TAMA gynnsamt i praktiken. Vi implementerar TAMA som en vidarebefordringskomponent i Siena och genomför omfattande experiment med realistiska inställningar. Resultaten visar att TAMA har en betydligt snabbare händelsematchningshastighet jämfört med befintliga metoder, och endast ådrar sig en liten del av falska positiva effekter. Index Terms-Content-baserad publicering/prenumeration, ungefärlig händelsematchning, Booleskt uttryck, attributbegränsning.
Zhao och Wu REF studerar dessutom ungefärlig händelsebehandling i ett innehållsbaserat publicerings-/prenumerationssystem och föreslår en hierarkisk indextabell för att lagra prenumerationer och ge ungefärliga svar.
Towards Approximate Event Processing in a Large-Scale Content-Based Network
{'venue': '2011 31st International Conference on Distributed Computing Systems', 'journal': '2011 31st International Conference on Distributed Computing Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}