Continuous Query Processing of Spat

Continuous Query Processing of Spatio-temporal Data Streams in PLACE.
Mohamed F. Mokbel Xiaopeng Xiong Moustafa A. Hammad Walid G. Aref∗
Department of Computer Sciences, Purdue University, West Lafayette, IN 47907-1398 {mokbel,xxiong,mhammad,aref}@cs.purdue.edu
Abstract
The tremendous increase of cellular phones, GPS-like devices, and RFIDs results in highly dynamic environments where objects as well as queries are continuously moving. In this paper, we present a continuous query processor designed specifically for highly dynamic environments (e.g., location-aware environments). We implemented the proposed continuous query processor inside the PLACE server (Pervasive Location-Aware Computing Environments); a scalable location-aware database server currently developed at Purdue University. The PLACE server extends data streaming management systems to support location-aware environments. Such environments are characterized by the wide variety of continuous spatio-temporal queries and the unbounded spatio-temporal streams. The proposed continuous query processor mainly includes: (1) Developing new incremental spatio-temporal operators to support a wide variety of continuous spatio-temporal queries, (2) Extending the semantic of sliding window queries to deal with spatial sliding windows as well as temporal sliding windows, and (3) Providing a shared execution framework for scalable execution of a set of concurrent continuous spatio-temporal queries. Preliminary experimental evaluation shows the promising performance of the continuous query processor of the PLACE server.
∗ This work was supported in part by the National Science Foundation under Grants IIS-0093116, EIA-9972883, IIS9974255, IIS-0209120, 0010044-CCR, and EIA-9983249. Copyright held by the author(s). Proceedings of the Second Workshop on SpatioTemporal Database Management (STDBM’04), Toronto, Canada, August 30th, 2004.
1 Introduction
The wide spread of cellular phones, handheld devices, and GPS-like technology enables environments where virtually all objects are aware of their locations. Such environments call for new query processing techniques to efficiently support location-aware servers. Unlike traditional database servers, locationaware servers have the following distinguished characteristics: (1) Data are received from moving and stationary objects in the form of unbounded spatiotemporal streams, (2) Large number of continuous stationary and moving spatio-temporal queries, and (3) Any delay of the query response results in an obsolete answer. Consider a query that asks about the moving objects that lie in a certain region. If the query answer is delayed, the answer may be outdated where objects are continuously changing their locations. Existing techniques for handling continuous spatiotemporal queries in location-aware environments (e.g., see [3, 16, 18, 31, 34, 36, 39, 40]) focus on developing specific high level algorithms that utilize traditional database servers. In this paper, we go beyond the idea of high level algorithms, instead, we present a continuous query processor that aims to modify the database engine to support a wide variety of continuous spatio-temporal queries. Our continuous query processor is implemented inside the PLACE (Pervasive Location-Aware Computing Environments) server; currently developed at Purdue University [2, 24]. The PLACE server extends both the PREDATOR relational database management system [30] and the NILE streaming database management system [15] to support efficient continuous query processing of spatio-temporal streams. In particular, the continuous query processor of the PLACE server has the following distinguishing characteristics:
1. Incremental evaluation. The PLACE continuous query processor employs an incremental evaluation paradigm by continuously updating the query answer. We distinguish between two types of updates; namely positive and negative updates [23]. A positive/negative update
indicates that a certain object needs to be added to/removed from the query answer.
2. Spatio-temporal operators. The PLACE continuous query processor employs a new set of spatio-temporal incremental operators (e.g., INSIDE and kNN operators) that support incremental evaluation of a wide variety of continuous spatio-temporal queries.
3. Predicate-based Sliding Windows: We extend the notion of sliding windows beyond timebased and tuple-count windows to accommodate for predicate-based windows (e.g., an object expires from the window when it appears again in the stream).
4. Scalability. We use a shared execution paradigm as a means of achieving scalability in terms of the number of outstanding continuous spatiotemporal queries.
The rest of the paper is organized as follows: Section 2 highlights the challenges we faced in building the continuous query processor of the PLACE server along with the related work of each challenge. In Section 3, we present an overview of the data model and SQL language used by th

Kết quả (Việt) 1:

Xử lý truy vấn liên tục nhất dòng dữ liệu tại chỗ.Mohamed F. Mokbel Xiaopeng Nguyen Cong Giang Xiong A. Hammad Walid G. Aref∗Vùng máy tính khoa học, đại học Purdue, West Lafayette, IN 47907-1398 {mokbel,xxiong,mhammad,aref}@cs.purdue.eduTóm tắtSự gia tăng lớn điện thoại di động, thiết bị giống như GPS và RFIDs kết quả trong môi trường năng động cao, nơi mà các đối tượng cũng như truy vấn liên tục di chuyển. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một liên tục truy vấn bộ xử lý thiết kế specifically cho các môi trường năng động cao (ví dụ như, vị trí, nhận thức môi trường). Chúng tôi thực hiện bộ xử lý truy vấn liên tục đề xuất bên trong địa điểm máy chủ (phổ biến nhận thức được vị trí tính toán môi trường); một máy chủ cơ sở dữ liệu mở rộng nhận thức được vị trí hiện đang phát triển tại Đại học Purdue. Các máy chủ nơi mở rộng luồng hệ thống quản lý để hỗ trợ các vị trí, nhận thức môi trường dữ liệu. Các môi trường được đặc trưng bởi sự đa dạng trong các truy vấn nhất liên tục và suối nhất chặn. Bộ xử lý truy vấn đề xuất liên tục chủ yếu bao gồm: (1) phát triển nhà nhất gia tăng khai thác mới để hỗ trợ một loạt các liên tục nhất truy vấn, (2) mở rộng ngữ nghĩa của trượt cửa sổ truy vấn để đối phó với không gian trượt windows cũng như thời gian cửa sổ trượt, và (3) cung cấp một khuôn khổ chung thực hiện để thực hiện khả năng mở rộng của một tập hợp các đồng thời truy vấn liên tục nhất. Đánh giá sơ bộ thí nghiệm cho thấy hứa hẹn hiệu suất của bộ vi xử lý truy vấn liên tục của máy chủ nơi.∗ tác phẩm này được hỗ trợ một phần bởi Quỹ khoa học quốc gia dưới cấp II-0093116, ĐTM-9972883, IIS9974255, IIS-0209120, 0010044-CCR và EIA-9983249. Bản quyền được tổ chức bởi các author(s). Thủ tục tố tụng của hội thảo thứ hai trên SpatioTemporal cơ sở dữ liệu quản lý (STDBM'04), Toronto, Canada, ngày 30 tháng 8 năm 2004.1 giới thiệuRộng sự lây lan của điện thoại di động, thiết bị cầm tay, và giống như GPS công nghệ cho phép các môi trường nơi mà hầu như tất cả các đối tượng được nhận thức được vị trí của họ. Môi trường như vậy gọi cho các truy vấn mới xử lý kỹ thuật efficiently hỗ trợ nhận thức được vị trí máy chủ. Không giống như các máy chủ cơ sở dữ liệu truyền thống, máy chủ locationaware có đặc điểm phân biệt như sau: (1) dữ liệu nhận được từ các đối tượng chuyển động và cố định trong các hình thức chặn dòng spatiotemporal, (2) số lượng liên tục cố định và di chuyển nhất truy vấn, và (3) bất kỳ sự chậm trễ của các phản ứng truy vấn kết quả trong một câu trả lời cũ. Hãy xem xét một truy vấn yêu cầu về các đối tượng chuyển động, và nằm trong một khu vực nhất định. Nếu câu trả lời truy vấn là bị trì hoãn, câu trả lời có thể là lỗi thời mà đối tượng đang liên tục thay đổi vị trí của họ. Các kỹ thuật hiện có để xử lý liên tục spatiotemporal truy vấn trong môi trường nhận thức được vị trí (ví dụ, xem [3, 16, 18, 31, 34, 36, 39, 40]) tập trung vào việc phát triển specific thuật toán cấp cao sử dụng các máy chủ cơ sở dữ liệu truyền thống. Trong bài báo này, chúng tôi đi xa hơn ý tưởng của thuật toán cao cấp, thay vào đó, chúng tôi trình bày một bộ xử lý truy vấn liên tục nhằm mục đích thay đổi cơ sở dữ liệu để hỗ trợ một loạt các truy vấn nhất liên tục. Chúng tôi xử lý liên tục truy vấn được thực hiện bên trong các máy chủ nơi (phổ biến nhận thức được vị trí tính toán môi trường); hiện đang phát triển tại Đại học Purdue [2, 24]. Máy chủ nơi mở rộng hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ PREDATOR [30] và sông NILE trực tuyến Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu [15] để hỗ trợ xử lý truy vấn liên tục efficient dòng nhất. Đặc biệt, bộ xử lý truy vấn liên tục của máy chủ nơi có đặc điểm phân biệt như sau:1. gia tăng đánh giá. Bộ vi xử lý liên tục truy vấn địa điểm sử dụng một mô hình đánh giá gia tăng bằng cách liên tục cập nhật các câu trả lời truy vấn. Chúng tôi phân biệt giữa hai loại Cập Nhật; cụ thể là tích cực và tiêu cực tin Cập Nhật [23]. Bản Cập Nhật tích cực/tiêu cựcchỉ ra rằng một số đối tượng cần phải được thêm vào / ra khỏi các câu trả lời truy vấn.2. nhất-thời gian sử dụng. Bộ vi xử lý liên tục truy vấn địa điểm sử dụng một tập mới của nhất gia tăng sử dụng (ví dụ: bên trong và kNN vận hành) hỗ trợ tăng đánh giá của một loạt các truy vấn nhất liên tục.3. vị ngữ dựa trên cửa sổ lùa: chúng tôi mở rộng khái niệm trượt windows vượt ra ngoài cửa sổ timebased và tuple-đếm để phù hợp cho vị ngữ dựa trên windows (ví dụ, một đối tượng hết hạn từ cửa sổ khi nó xuất hiện lại trong dòng).4. khả năng mở rộng. Chúng tôi sử dụng một mô hình được chia sẻ thực hiện như một phương tiện để đạt được khả năng mở rộng về mặt số lượng xuất sắc liên tục spatiotemporal truy vấn.Phần còn lại của giấy được tổ chức như sau: mục 2 nêu bật những thách thức chúng ta phải đối mặt trong việc xây dựng các bộ xử lý truy vấn liên tục của máy chủ nơi cùng với các công việc có liên quan của mỗi thách thức. Trong phần 3, chúng tôi trình bày một tổng quan về các mô hình dữ liệu và ngôn ngữ SQL được sử dụng bởi th