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.
Semantisk utmatning av last introduceras i REF; statistiken över datavärden som anländer i inmatningsdataströmmarna används för att maximera antalet resulterande tupler.
Approximate join processing over data streams
{'venue': "SIGMOD '03", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}