Vi demonstrerar TimeRese, ett effektivt DBMS-system för sömlös integrerad förfrågan av tidigare och (förutsedd) framtida värden av tidsserier, så att användaren kan se tidigare och framtida värden som en gemensam tidsserie. Denna funktionalitet är viktig för avancerad applikationsdomän som energi. Huvudidén är att på ett kompakt sätt representera tidsserier som modeller. Med hjälp av modeller, TimeRese systemet svarar frågor ungefär på tidigare och framtida data med felgarantier (absolut fel och förtroende) en storleksordning snabbare än när du kommer åt tidsserien direkt. Dessutom stöder det effektivt exakta historiska frågor genom att endast komma åt relevanta delar av tidsserierna. Detta skiljer sig från befintliga metoder, som har tillgång till hela tidsserien för att exakt svara på frågan. För att förverkliga detta system föreslår vi en ny hierarkisk modellindexstruktur. Eftersom tidsserier i verkligheten vanligtvis uppvisar säsongsbetonat beteende, innefattar modellerna i detta index säsongsbetonadhet. För att konstruera ett hierarkiskt modellindex anger användaren säsongsbundenhetsperiod, felgarantinivåer och en statistisk prognosmetod. Allteftersom tiden fortskrider uppdaterar systemet gradvis indexet och använder det för att svara på ungefärliga och exakta frågor. TimeRese implementeras i PostgreSQL och därmed uppnå fullständig användartransparens på frågenivå. I demo visar vi den enkla uppbyggnaden av ett hierarkiskt modellindex för en realtidsserie och effekten av att variera felgarantierna på hastigheten hos ungefärliga och exakta frågor.
Vanligtvis är tidsserien består av trenden, säsongsmässiga, och felkomponenter REF.
Model-based Integration of Past & Future in TimeTravel
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}