数据流系统建模与分析.doc

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1、数据流系统建模与分析*本文受美国国家科学基金会资助（IIS-0118173）。MayurDatar同时受微软研究生奖学金资助。RajeevMotwani受Okawa基础研究基金的部分资助。BrianBabcockShivnathBabuMayurDatarRajeevMotwaniJenniferWidom斯坦福大学计算机科学系StanfordUniversityStanford,CA94305{babcock,shivnath,datar,rajeev,widom}@cs.stanford.edu摘要：在这篇综述中，我们讨论了对一种新的数据处理模型的需求，研究了

2、这种新模型引发的一些问题。在这种模型中，数据并不呈现为持久稳定的状态，而是以大量、连续、快速、时变的数据流形式到达。本文回顾了过去与数据流系统相关的工作，评论了当前与此相关的一些项目。另外，本文还探讨了流查询语言，查询处理中新的需求和挑战，以及算法问题。1引言近年来，一类新的数据密集型应用已经得到了广泛的认同，这类应用的特征是：数据不宜用持久稳定关系建模，而适宜用瞬态数据流（datastreams）建模。这些应用的实例包括金融服务，网络监控，安全，电信数据管理，Web应用，生产制造，传感检测等等。在这种数据流模型中，单独的数据单元可能是相关的元组（tuples），

3、例如网络测量，呼叫记录，网页访问，传感读数等产生的数据。但是，由于这些数据以大量、快速、时变（还可能是不可预知、极大的）的数据流形式持续到达，由此产生了一些基础性的新的研究问题。在上面提到的所有应用中，若把持续到达的数据简单的放到传统的数据库管理系统（DBMS）中，并在其中进行操作，是不太切实的。传统的DBMS并不是为快速连续的存放单独的数据单元而设计的，而且也并不支持“连续查询”（continuousqueries）【84】，而“连续查询”是数据流应用的典型特征。另外，现在人们都认识到，“近似性”（approximation）和“自适应性”（adaptivity

4、）是对数据流进行快速查询和其他处理（如数据分析和数据采集）的关键要素，而传统DBMS的主要目标恰恰与之相反：通过稳定的查询设计，得到精确的答案。在这篇论文中，我们分析了通用数据流管理系统（DataSteamManagementSystem:DBMS）的一些基本模型和相关的问题。我们正在开发一个斯坦福流数据管理系统（StanfordStreamDataManagement）【82】，因此，本文中还设计到我们自己的一些工作。我们希望提供一个对此领域概括性的综述，同时阐述当前与之相关的工作。（文中出现的任何大的疏漏都是我们的错误。）从第2部分开始，我们将分析数据流建模和

5、基于流的查询。在这一节，我们作一个简单的观察：流与瞬时元组只是附加关系（streamsareappend-onlyrelationswithtransienttuples），而查询是SQL对这些逻辑关系的操作。在随后的几节中，我们将讨论使模型和查询语言变得复杂的几个问题，如排序、时标以及滑动窗口。在第2节中，我们还将将给出一些具体的例子作为我们讨论的基础；在第3节，我们将回顾近年来与数据流处理明确相关的一些项目，同时，我们也看看与数据流领域相关的过去做过的其他研究，例如：主动数据库、连续查询，过滤系统，视图管理，时序数据库（sequencedatabases）等等

6、。很显然，上述各个领域已有了进行数据流处理的应用软件，但我们将会发现，如果要实现一个完整的DSMS，将会遇到许多新问题；第4节将对查询处理领域进行深入研究，揭示如下一些重要问题：l需要极大的内存来评估查询的精确性，近似查询处理技术能够处理这个问题；l滑动窗口查询技术（如，只考虑“较新的”数据流）既能当作一种“逼近（approximation）技术”也能当作一种查询语言中的可选项，因为很多应用程序都采用了滑动窗口查询；l批处理，抽样，提取大纲结构（synopsisstructurestohandle）等情况下，输入的数据流也许会使查询处理器不堪重负；l在数据流没有终

7、结的情况下，块操作码（blockingoperators）的意义及其实现；l当数据流的部分数据已经流过的情况下，注册成“持续查询”的查询需要参考数据流的历史信息；接下来的第5节将给出一种查询语言，并给出一个能解决上述问题的DSMS查询处理器的体系结构；第6节我们将分析流处理中的算法结果。我们主要关注梗概技术和建立概要结构（纲要）。我们还会涉及到滑动窗口计算，给出一些不太理想结果，讨论另外几个算法问题；最后在第7节，我们给出结论，并对这一新领域做出一些评论，同时对今后的研究方向作一个概括。2数据流模型在数据流模型中，部分或全部需处理的输入数据并不在可随机访问的磁盘或

8、内存中，但