Abstract-I detta papper studerar vi problemet med att effektivt beräkna flera aggregeringsfrågor över en dataström. För att dela beräkningen, tidigare förslag har föreslagit att ögonblickliga vissa mellanliggande aggregat som sedan används för att generera de slutliga svaren för inmatningsförfrågningar. I detta arbete gör vi ett antal viktiga bidrag som syftar till att förbättra genomförandet och skapandet av frågeplaner som innehåller mellanliggande aggregat. Dessa inkluderar: (1) en annan hashing modell, som har låga vräkningsfrekvenser, och gör det också möjligt för oss att korrekt uppskatta antalet vräkningar, (2) en omfattande modell för frågeutförande kostnader baserat på dessa uppskattningar, (3) en effektiv girig heuristic för att bygga bra lågkostnads frågeplaner, (4) bevisligen nära optimal och optimal algoritmer för att fördela tillgängliga minne till aggregat i frågeplanen när indatadistributionen är Ziff-liknande respektive Enhetlig, respektive (5) en detaljerad prestandastudie med verkliga IP-flödesdata, som visar att våra flera aggregat beräkningstekniker konsekvent överträffar den mest kända metoden.
Angående flera aggregerade frågor över ström data Naindu et al. I Ref föreslogs en ny hashmodell för uppskattning av kostnaden för mellanliggande aggregat.
Memory-constrained aggregate computation over data streams
{'venue': '2011 IEEE 27th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2011 IEEE 27th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}