Detta papper introducerar Trill - en ny frågeprocessor för analys. Trill uppfyller en kombination av tre krav för en frågeprocessor för att tjäna olika stora data analytics utrymme: (1) Query Model: Trill är baserad på en tempo-relationell modell som gör det möjligt att hantera streaming och relationella frågor med tidiga resultat, över latency spektrum från realtid till offline; (2) Tyg och språk integration: Trill är arkitekt som en hög nivå språkbibliotek som stöder rika data-typer och användarbibliotek, och integreras väl med befintliga distribution tyger och applikationer; och (3) Performance: Trill's throughput är hög över latency spektrum. För streaming data, är Trills dataflöde 2-4 order av magnitud högre än jämförbara streaming motorer. För offline relationsförfrågningar, är Trills dataflöde jämförbart med en stor modern kommersiell kolumnar DBMS. Trill använder en strömmande batch-columnar data representation med en ny dynamisk sammanställning-baserad systemarkitektur som uppfyller alla dessa krav. I denna uppsats beskriver vi Trills nya design och arkitektur och rapporterar experimentella resultat som visar Trills höga prestanda i olika analysscenarier. Vi beskriver också hur Trills förmåga att stödja olika analyser har resulterat i dess antagande i många användningsscenarier på Microsoft.
Trill REF är en hög genomströmning, låg latency strömmande frågeprocessor för tidsrelationsdata, utvecklad på Microsoft Research.
Trill: A High-Performance Incremental Query Processor for Diverse Analytics
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}