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数据流模式的数据管理关键技术研究

侯东风

  随着信息处理应用的发展,很多应用领域的数据更多呈现出“连续数据流”的形式而不是传统的静态存储结构形式。这些应用领域包括金融证券信息分析、网络传输监控、计算机网络安全、通信数据管理、Web应用,生产制造,传感器网络等等。这些应用有着大容量的数据、不可预测和突发性的数据到达等特点。这些特点给传统的数据管理手段提出了挑战性的问题。近似性和适应性是数据流处理固有的两个基本特点,在很多实际应用中,用户并不需要得到完全精确的结果,仅需要一个近似值,因此,实时给出近似查询结果是数据流处理的主要目标,而数据流处理的适应性是影响近似性的关键因素。本文在详细总结了数据流管理体系中的一系列问题的基础之上,对其中的部分关键技术进行了研究和探讨,其中包括滑窗处理模型、数据流摘要方法。研究和总结了基于滑动窗口的连续查询技术,对不能增量更新的操作处理策略进行了分析和比较。深入研究了滑动窗口模型在数据流处理中的作用和特点,并根据数据流应用中的特征,将层次划分的思想和多粒度描述引入到滑动窗口模型中来,提出了一种层次窗口模型的建模方法,对非平均的窗口划分方法展开了探讨。在层次划分思想的基础之上,对一种多分辨的数据流摘要结构进行了详细研究,基于对时间域和数值域的划分,利用一种二维结构对数据流进行描述,详细说明了在二维结构上建立和维护多分辨摘要结构的方法,并给出了估计范围查询和生成数据分布信息的方法。……   
[关键词]:数据流管理;连续查询技术;滑窗模型;层次窗口模型;多分辨摘要结构
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:国防科学技术大学2004年
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