Muse: Multi-query Event Trend Aggregation
Muse: Multi-query Event Trend Aggregation
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Muse：多查询事件趋势聚合
DOI：
10.1145/3340531.3412138
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Rundensteiner, Elke A.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Rozet, Allison;Poppe, Olga;Lei, Chuan;Rundensteiner, Elke A.
流分析部署Kleene模式查询来检测和聚合高速率数据流上的事件趋势。尽管工作量不断增加，但大多数最先进的系统都独立处理每个查询，因此错过了节省成本的共享机会。共享事件趋势聚合带来了若干技术挑战。首先，由于复杂的嵌套和任意长的匹配，Kleene模式通常难以共享。第二，并非所有的共享机会都是有益的，因为共享Kleene模式会带来不小的开销，以确保最终聚合结果的正确性。我们提出了MUSE（多查询共享事件趋势聚合），第一个框架，共享聚合查询与Kleene模式，同时避免昂贵的趋势建设。为了找到有益的共享计划，MUSE优化器有效地从指数级大的搜索空间中选择健壮的共享候选者。我们的实验表明，MUSE增加了4个数量级的吞吐量相比，国家的最先进的方法。
Streaming analytics deploy Kleene pattern queries to detect and aggregate event trends on high-rate data streams. Despite increasing workloads, most state-of-the-art systems process each query independently, thus missing cost-saving sharing opportunities. Sharing event trend aggregation poses several technical challenges. First, Kleene patterns are in general difficult to share due to complex nesting and arbitrarily long matches. Second, not all sharing opportunities are beneficial because sharing Kleene patterns incurs non-trivial overhead to ensure the correctness of final aggregation results. We propose MUSE (Multi-query Shared Event trend aggregation), the first framework that shares aggregation queries with Kleene patterns while avoiding expensive trend construction. To find the beneficial sharing plan, the MUSE optimizer effectively selects robust sharing candidates from the exponentially large search space. Our experiments demonstrate that MUSE increases throughput by 4 orders of magnitude compared to state-of-the-art approaches.
GRETA：基于图的实时事件趋势聚合
影响因子：
2.5
作者：
Poppe, Olga;Lei, Chuan;Rundensteiner, Elke;Maier, David
通讯作者：
Maier, David
复杂事件分析：流序列模式的在线聚合
DOI：
10.1145/2588555.2593684
发表时间：
2014
期刊：
Proceedings of the 2014 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data
影响因子：
--
作者：
Yingmei Qi;Lei Cao;M. Ray;Elke A. Rundensteiner
通讯作者：
Elke A. Rundensteiner
丰富事件匹配语义下的事件趋势聚合
DOI：
10.1145/3299869.3319862
发表时间：
2019
期刊：
SIGMOD
影响因子：
--
作者：
Poppe, Olga;Lei, Chuan;Rundensteiner, Elke A.;Maier, David
通讯作者：
Maier, David