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摘要:
目前数据流的研究成果主要集中在分析处理存储于内存中的最近一段时间内的数据流数据,忽略了对数据流历史数据的分析处理与存储管理.提出了一种数据流历史数据的存储管理及聚集查询处理方法,通过对历史数据实施多层递阶抽样存储,并在内存中建立存储数据流历史数据聚集值的HDS-Tree索引,实现对无限数据流历史数据的存储管理,有效地支持各种聚集查询同时,还给出了基于HDS-Tree的聚集查询算法的时间复杂性分析和查询误差分析.理论分析与实验结果表明,该方法可以有效地用于数据流历史数据的存储与分析.
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文献信息
篇名 数据流历史数据的存储与聚集查询处理算法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 数据流 历史数据 聚集算法 HDS-Tree
年,卷(期) 2005,(12) 所属期刊栏目 数据库技术
研究方向 页码范围 2089-2098
页数 10页 分类号 TP311
字数 10609字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 郭龙江 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 37 455 11.0 21.0
3 李建中 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 237 6003 33.0 72.0
7 张冬冬 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 10 406 9.0 10.0
8 王伟平 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 10 398 8.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
数据流
历史数据
聚集算法
HDS-Tree
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导