网络数据流分段存储模型的研究
摘要
网络数据流自身所具有的特点对存储提出了更高的要求，在传统的存储速度慢、信息缺损等缺陷的背景下，我们逐渐探索到更为科学的保持时序性与属主性的网络数据流分段存储模型。这一模型将弱时序性应用于内存，将多级索引应用于磁盘。这种模型有效的提高了数据流的实时存储与检测效率。
出处
《中国电子商务》
2011年第11期82-83,共2页
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二级参考文献24
-
1Babcock B, et al. Models and Issues in Data Streams[A]. Proc. Of the 21st ACM SIGACT-SIGMOD-SIGART Symp. On Principles of Database Systems[C]. Madison:ACM Press, 2002.1-16.
-
2Garofalakis M, Gehrke J, Rastogi R. Querying and Mining Data Stream:You Only Get One Look,A Tutorial[A]. Franklin MJ, Moon B, Ailamaki A. Proc. of the 2002 ACM SIGMOD Int'l Conf. on Management of Data[C]. Madison:ACM Press, 2002. 635.
-
3Vitter JS. Random Sampling with a Reservoir[J].ACM Trans. on Mathematical Software, 1985,11(1):37-57.
-
4Gibbons PB, Matias Y. New Sampling-based Summary Statistics for Improving Approximate Query Answers[A].Haas LM, Tiwary A. Proc. of the ACM SIGMOD Int'l Conf. on Management of Data[C]. Seattle:ACM Press, 1998. 331-342.
-
5N Alon, P Gibbons, Y Matias, et al. Tracking Join and Self-join Sizes in Limited Storage[C]. Proc. of the 1999 ACM Symp. on Principles of Database Systems, 1999.10-20.
-
6N Alon, Y Matias, M Szegedy. The Space Complexity of Approximating the Frequency Moments[C]. Proc. of the Annual ACM Symp. on Theory of Computing, 1996.20-29.
-
7P Domingos, G Hulten. Mining High-Speed Data Streams[C].Proc of the 6th ACM SIGKDD Int. Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining, 2000. 71-80.
-
8P Indyk. Stable Distributions, Pseudorandom Generators, Embeddings and Data Stream Computation[C].Proc. of the 2000 Annual IEEE Symp. on Foundations of Computer Science, 2000. 437-448,
-
9Gibbons PB, Matias Y, Poosala V. Fast Incremental Maintenance of Approximate Histograms[A]. Jarke M, Carey MJ, Dittrich KR, et al. VLDB'97, Proc. of the 23rd Int'l Conf. on Very Large Data Bases[C]. Athens:Morgan Kaufmann, 1997. 466-475.
-
10Ioannidis Y, Poosala V. Balancing Histogram Optimality and Practicality for Query Result Size Estimation[J]. SIGMOD Record, 1995, 24(2):233-244.
共引文献16
-
1温廷新.触发器的典型应用[J].辽宁工程技术大学学报（自然科学版）,2006,25(3):404-405. 被引量：9
-
2桂智明,廖湖声.基于扩展XQuery引擎的空间数据流查询方法研究[J].计算机应用研究,2007,24(12):72-73.
-
3滕明鑫,熊忠阳,张玉芳.动态数据挖掘研究[J].计算机应用,2008,28(B06):160-162. 被引量：7
-
4傅鹂,鲁先志,蔡斌.一种基于数据流驱动的数据流连续查询模型[J].重庆工学院学报（自然科学版）,2008,22(10):107-111. 被引量：3
-
5向宏,唐旭,胡海波,鲁先志,李乐乐.大量并发环境下的缓冲异步处理模型[J].重庆工学院学报（自然科学版）,2009,23(1):89-92. 被引量：1
-
6仵雪婷,周明建.数据流挖掘方法研究[J].计算机与现代化,2010(4):46-50. 被引量：1
-
7张广路,雷景生,吴兴惠.一种改进的Apriori关联规则挖掘算法(英文)[J].计算机技术与发展,2010,20(6):84-88. 被引量：11
-
8罗莎,朱威,王培源,邹彤,郭唐永.网络数据流分析方法[J].大地测量与地球动力学,2011,31(B06):146-148. 被引量：2
-
9刘少坤,房一.计算机网络数据流的安全性分析[J].煤炭技术,2013,32(3):191-192.
-
10马帅营,陈志奎,刘旸,张清辰,阿古达木.自适应窗口滑动的物联网数据流典型相关分析[J].大连民族学院学报,2014,16(3):310-314.
-
1江虹,刘骊.传感器网络的数据流查询技术[J].云南大学学报（自然科学版）,2009,31(S2):195-199.
-
2尹长青,高传善,刘岩.网络连播路由的研究[J].小型微型计算机系统,2004,25(11):1934-1937.
-
3李延军,张力.流媒体技术[J].大理学院学报（综合版）,2003,2(5):21-23.
-
4泽.ORNET两款高性能的LANbooster以太网交换机[J].中国经济和信息化,1996,0(20):63-64.
-
5汪陈伍,邢林虎.H.323视频会议多点显示单元的实现[J].西安邮电学院学报,2010,15(1):27-30. 被引量：1
-
6李萍.流媒体技术及应用前景分析[J].上海第二工业大学学报,2003,20(2):51-55. 被引量：3
-
7王彦茹,胡体玲.基于单片机的语音记录仪[J].电子设计工程,2011,19(24):190-192. 被引量：2
-
8莫晓强,蒋永华,俞益鸣,章燕妮,黄雁.基于VC++的动态信号分析系统的研究与设计[J].现代电子技术,2013,36(23):52-56. 被引量：3
-
9智能交换式路由器[J].互联网周刊,1999,0(3):47-47.
-
10薛海滨.UPS世纪论坛——1999年UPS特别专题[J].中国经济和信息化,1999,0(36):41-43.
