ATLas為數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)流應(yīng)用的一個(gè)SQL擴(kuò)展_第1頁
ATLas為數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)流應(yīng)用的一個(gè)SQL擴(kuò)展_第2頁
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1、ATLas:為數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)流應(yīng)用的一個(gè)SQL擴(kuò)展由于傳統(tǒng)的DBMS查詢語言本身功能有限,不能適應(yīng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用,如數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)流處理,因此Atlas在傳統(tǒng)的DBMS查詢語言基礎(chǔ)上定義了一套新的數(shù)據(jù)庫查詢語言,通過在傳統(tǒng)SQL上定義新的集合和表運(yùn)算,使得Atlas成為圖靈完備的語言。Atlas的語言規(guī)范的核心是對(duì)user defined aggregates(UDAs)的定義,一個(gè)UDA包含三個(gè)部分:initialize,iterate和terminate。一個(gè)UDA的定義如下圖所示:在上圖中vdec(變量定義)的規(guī)范如下:<statement>就是傳統(tǒng)的SQL-like sta

2、tement。一個(gè)UDA有輸入?yún)?shù),也有輸出參數(shù),這些參數(shù)可以理解為元組。UDA的initialize部分是這個(gè)UDA的初始化部分,只運(yùn)行一次。iterate部分是UDA的核心,在每當(dāng)有一個(gè)元組輸入時(shí)便調(diào)用一次,這個(gè)可以滿足數(shù)據(jù)流處理的需求。Terminate部分是UDA的結(jié)束部分,當(dāng)輸入元組是有限表中的元組時(shí),terminate部分才是必需的,如果UDA的輸入是無限的數(shù)據(jù)流元組, terminate部分顯然不再需要,這時(shí)terminate部分可以缺省,也可以由revise來代替。在iterate部分和terminate部分都可以產(chǎn)生輸出。如果在iterate部分產(chǎn)生輸出,那么輸出就可以看成是

3、一個(gè)流(這是因?yàn)閍tlas將UDA的運(yùn)行時(shí)模型作為一個(gè)管道來處理,在iterate部分產(chǎn)生的輸出可以馬上傳遞給調(diào)用者)。在數(shù)據(jù)流處理中,initialize和iterate部分分別在UDA第一次啟動(dòng)運(yùn)行時(shí)和數(shù)據(jù)流的窗口邊界還沒到達(dá)時(shí)執(zhí)行,一旦窗口邊界到達(dá)了,iterate部分將不再執(zhí)行,對(duì)每個(gè)新來的元組,將由revise部分執(zhí)行。同時(shí),系統(tǒng)維護(hù)一個(gè)包含了剛剛過期的元組表EXPIRE,對(duì)于基于元組計(jì)數(shù)的窗口,EXPIRE表中只有一個(gè)元組,對(duì)于基于時(shí)間段的窗口,EXPIRE表中可能含有零個(gè),一個(gè)或多個(gè)元組。下面圖一給出了數(shù)據(jù)流處理的一個(gè)例子,定義了窗口上的平均值。其中在revise部分的E表就是E

4、XPIRE表,它是系統(tǒng)表,不需要聲明。同時(shí)Atlas還支持窗口的定義,下面圖二給出了一個(gè)示例。圖一圖二由圖二可以看出窗口定義包含三部分:1 Partition子句(可選),將流數(shù)據(jù)分成幾個(gè)組,并為每個(gè)組分別維護(hù)一個(gè)窗口2 窗口大?。ū匦瑁?,可以基于元組數(shù)量,也可以基于時(shí)間段3 條件過濾謂詞(可選)Atlas既支持傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫表上的聚集挖掘操作(這里就不作介紹了),又支持?jǐn)?shù)據(jù)流上的處理。因此在Storage Manager中便支持傳統(tǒng)Berkeley DB的接口,又有內(nèi)存數(shù)據(jù)表及索引接口。下面兩幅圖就是描述了Atlas的體系結(jié)構(gòu)。圖三是altas的流程框架,將altas腳本轉(zhuǎn)化成c+程序的步驟,將c+程序進(jìn)行編譯鏈接,最后都會(huì)轉(zhuǎn)化成可執(zhí)行程序。圖三圖四是對(duì)atlas核心部分的細(xì)化描述。其中stream engin

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