数据流连续查询处理技术的研究

数据流查询处理技术的研究是目前数据库研究领域的热点问题.传统的数据库技术不能处理诸如网络监测、传感器网络、股票分析等应用中所生成的新型数据,即数据流.数据流作为一种新的数据形态,不同于传统的静态数据,具有连续快速、短暂易逝、规模宏大和不可预测的特点;其研究核心是在一个远小于数据规模的有限存储空间迅速获得近似查询结果.综述关于数据流查询处理技术的研究成果,主要介绍数据流模型、查询的特征、数据流近似查询操作算法的实现以及数据流系统中的查询处理方法.     

复合滑动窗口连接算法

滑动窗口是对数据流进行连续查询处理、得出近似查询结果的一种常用的数据采样技术．连续查询处理的执行方式有2类：一类是立即执行方式；一类是周期执行方式、在已有的研究工作中，基于滑动窗口的连接算法都是适用于立即执行的连续查询．提出了适用于周期执行的连续查询的复合滑动窗口连接算法，即CSWSNLJ算法和CSWSNHJ算法．理论分析和试验结果表明CSWSNHJ算法具有较好的性能．     

基于机群的并行多连接查询处理机分布算法

多连接查询优化是并行数据库系统的核心问题.基于机群的并行数据库系统中,网络通信的带宽一直是系统的瓶颈,处理机间的数据交换会大大的增加连接操作执行的时间开销.提出了基于机群的处理机分布算法,在选择分布关系的处理机集合时,充分考虑了机群系统中引起数据重分布的因素,减少了额外的通信开销;同时兼顾并行系统中的算子内并行、算子间并行和流水线并行等多种并行,便于开发机群系统的并行性.实验结果表明,该方法具有良好的性能,有助于提高并行多连接查询的执行速度.