论文摘要
随着计算机应用的飞速发展,数据流的查询处理技术逐渐成为当前数据库领域新的研究热点。在数据流的查询处理中,聚集查询是一种常用的查询类型。本文针对数据流上聚集查询操作算法进行了研究。在已有算法的基础上,采用纵向分桶的思想,提出了基于窗口和跳数的最大公约数纵向分桶的聚集查询操作算法。它实现了窗口多样化,满足大部分查询应用的需求。研究的内容主要包括多种窗口上的简单聚集操作算法和分组聚集操作算法。本文提出的聚集查询算法,将窗口划分为窗口和跳数的最大公约数大小的桶,从而计算聚集值和窗口维护都是以桶为单位,桶中不需要保存数据流中的元组,只需要保存桶的聚集值,有效的节省了查询操作的内存开销。对于简单聚集算法,我们通过利用第N次的聚集值计算第N+1次的聚集值,提高了查询的效率;对于分组聚集算法采用了散列的方法,将元组按分组属性进行散列存储。通过理论分析和试验证明,本文提出的算法具有良好的时间和空间开销。
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