Vi anser att problemet med att tillnärma skjutfönster går samman över dataströmmar i ett databehandlingssystem med begränsade resurser. I vår modell hanterar vi resursbegränsningar genom att lägga last i form av att släppa tupler från dataströmmarna. Vi diskuterar först alternativa arkitektoniska modeller för dataströmssammanfogning, och vi undersöker lämpliga åtgärder för kvaliteten på en approximation av ett set-värderat frågeresultat. Vi betraktar sedan antalet genererade resultat tuples som kvalitetsmått, och vi ger optimala offline och snabba online-algoritmer för det. I en grundlig experimentell studie med syntetiska och verkliga data visar vi hur effektiva våra lösningar är. För applikationer med efterfrågan på exakta resultat introducerar vi en ny Archive-metric som fångar upp den mängd arbete som behövs för att slutföra anslutningen om strömmarna arkiveras för senare bearbetning.
På samma sätt studerar arbetet REF också problemet med utmatning av last samtidigt som man maximerar antalet utmatning tuples.
Approximate join processing over data streams
{'venue': "SIGMOD '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}