【摘 要】
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随着计算机的应用领域不断扩大,数据的类型在不断地发生着变化,需要处理的数据量也与日俱增.从早期的单一数据,到以集合形式存在的文件和关系表数据,再到海量数据和无限数据
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随着计算机的应用领域不断扩大,数据的类型在不断地发生着变化,需要处理的数据量也与日俱增.从早期的单一数据,到以集合形式存在的文件和关系表数据,再到海量数据和无限数据流,每一种类型的数据都有不同的应用背景和处理方法.数据流这种数据形式,在多种实际应用中的广泛出现,而且对其的处理,在计算、存储和通信等方面都对成熟的数据库管理技术提出了极大的挑战.所以,数据流的处理方法越来越受到数据库研究领域的专家学者的关注.数据流的处理是实时处理,处理算法多为内存算法.而数据流无限性的特点使实际中有限的内存空间根本不能满足某些处理的需要,只能进行近似.利用滑动窗口将无限的数据流限制在有限的区间内是一种常用的数据流近似处理方法,但其仍存在内存问题.基于滑动窗口的查询处理方法都基于一个假设:"滑动窗口能够全部存储于内存中".一旦此假设不再成立,那么,一些现有的处理方法将不再正确.由此可见,内存问题是数据流处理中一个重要而亟待解决的问题.本文提出了利用基于滑动窗口的数据流压缩方法和并行处理方法,在一定情况下能够解决内存问题,提高对数据流的处理能力.首先,利用基于滑动窗口的数据流压缩技术减少数据流对内存的实际需求,提高内存的"利用率",解决了滑动窗口内存溢出的问题.提出两种基于滑动窗口的数据流压缩方法:SLZW和SALZW.并给出了在压缩的数据流滑动窗口上的连续查询处理方法.另外,利用并行处理的方法,可以提供更多的主存空间和更多的计算资源进行数据流查询处理,从而提高了数据流整体查询处理能力.文中作者给出数据流并行查询处理框架,并根据不同情况给出不同的数据流数据分发策略,以及不同分发策略下的滑动窗口连续查询的并行处理算法.理论分析和试验结果表明,这些方法都能够有效的缓解内存紧张,提高对数据流的处理能力和处理的精确性.
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