En fönsterförfrågan operatör bryter en dataström i möjligen överlappande delmängder av data och beräknar ett resultat över varje. Många strömsystem kan utvärdera fönster aggregerade frågor. De nuvarande strömsystemen saknar dock en uttrycklig definition av fönstersemantik. Till följd av detta förväxlar deras implementeringar i onödan fönsterdefinitionen med fysiska strömegenskaper. Denna förvirring komplicerar strömsystemet, och ännu värre, kan skada prestanda både när det gäller minnesanvändning och exekveringstid. För att ta itu med detta problem föreslår vi en ram för att definiera fönstersemantik, som kan användas för att uttrycka nästan alla typer av fönster som vi är medvetna om, och som lätt kan utvidgas till andra typer av fönster som kan förekomma i framtiden. Baserat på denna definition, vi utforska en en-pass frågebedömning strategi, Window-ID (WID) metod, för olika typer av fönster aggregerade frågor. WID minskar både minnesutrymme och exekveringstid avsevärt för en stor klass av fönsterdefinitioner. Dessutom, WID kan utnyttja interpunktion för att graciöst hantera störningar. Vår experimentella studie visar att WID har bättre utförande-tid prestanda än befintliga fönster aggregerade frågeutvärderingsalternativ som behåller och ombehandla tuples, och har bättre latencyaccuracy kompromisser för oordnade ingångsströmmar jämfört med att använda en fast fördröjning för att hantera störning.
För att lösa detta problem, Li et al. REF upprättade en fönsterförfrågan teknikram genom att definiera fönster semantik för att undvika intraoperator buffertar och upparbetning tuples.
Semantics and evaluation techniques for window aggregates in data streams
{'venue': "SIGMOD '05", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}