System för att behandla kontinuerliga övervakningsfrågor över dataströmmar måste vara anpassningsbara eftersom dataströmmar ofta är spruckna och dataegenskaperna kan variera över tid. I detta dokument fokuserar vi på en viss typ av anpassningsförmåga: förmågan att på ett graciöst sätt försämra prestandan genom att "lasta ut" (släppa obearbetade tupler för att minska systembelastningen) när de krav som ställs på systemet inte kan uppfyllas fullt ut med tanke på tillgängliga resurser. Fokusering på aggregeringsförfrågningar, presenterar vi algoritmer som bestämmer vid vilka punkter i en frågeplan bör ladda utläggning utföras och vilken mängd last som bör kastas vid varje punkt för att minimera graden av inkorrekt införande i frågesvar. Vi rapporterar resultaten av experiment som validerar våra analytiska slutsatser.
Så vi fokuserar på aggregeringsförfrågningar som avgör vid vilka punkter i en frågeplan belastningsutmatning bör utföras och vilken mängd belastning som bör kastas vid varje punkt för att minimera graden av inkorrekt införande i frågesvar REF.
Load shedding for aggregation queries over data streams
{'venue': 'Proceedings. 20th International Conference on Data Engineering', 'journal': 'Proceedings. 20th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}