Kontinuerliga frågor används för att övervaka förändringar i tid varierande data och för att ge resultat användbara för online beslutsfattande. Vanligtvis en användare vill få värdet av någon aggregation funktion över distribuerade dataposter, till exempel att veta (a) genomsnittet av temperaturer som avkänns av en uppsättning sensorer (b) värdet av index för medelstora lager. I dessa frågor anger en klient ett krav på konsekvens som en del av frågan. I detta dokument presenterar vi en billig, skalbar teknik för att svara på kontinuerliga aggregeringsfrågor med hjälp av ett innehållsdistributionsnätverk av dynamiska dataobjekt. I ett sådant nätverk av dataaggregatorer betjänar varje dataaggregat en uppsättning dataelement vid särskilda koherenser. På samma sätt som olika fragment av en dynamisk webbsida betjänas av en eller flera noder i ett innehållsdistributionsnätverk, innebär vår teknik att dela upp en klientförfrågan i sub-queries och genomföra sub-queries på omdömesgillt utvalda dataaggregatorer med sina individuella under-query incoherency gränser. Vi tillhandahåller en teknik för att få den optimala frågeplanen (dvs. uppsättning subqueries och deras valda dataaggregatorer) som uppfyller klientförfrågans krav på enhetlighet med minsta möjliga kostnad, mätt i antalet uppdaterade meddelanden som skickas från aggregatörer till kunden. För att uppskatta kostnaden för frågeutförande bygger vi en kontinuerlig frågekostnadsmodell som kan användas för att uppskatta det antal meddelanden som krävs för att uppfylla den klient som anges inkonsekventa bundet. Prestandaresultat med hjälp av verkliga spår visar att vår kostnadsbaserade frågeplanering leder till att frågor utförs med mindre än en tredjedel av det antal meddelanden som krävs av befintliga system.
I Ref-författarna föreslår man att man dividerar det imprecision som är bundet mellan de delkrav som ska utföras vid distribuerade dataaggregatorer för att minska antalet push-meddelanden från dataaggregatörerna till användarna.
Optimized query planning of continuous aggregation queries in dynamic data dissemination networks
{'venue': "WWW '07", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}