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【24h】

Evaluating window joins over unbounded streams

机译：评估无边界流上的窗口联接

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We investigate algorithms for evaluating sliding window joins over pairs of unbounded streams. We introduce a unit-time-basis cost model to analyze the expected performance of these algorithms. Using this cost model, we propose strategies for maximizing the efficiency of processing joins in three scenarios. First, we consider the case where one stream is much faster than the other. We show that asymmetric combinations of join algorithms, (e.g., hash join on one input, nested-loops join on the other) can outperform symmetric join algorithm implementations. Second, we investigate the case where system resources are insufficient to keep up with the input streams. We show that we can maximize the number of join result tuples produced in this case by properly allocating computing resources across the two input streams. Finally, we investigate strategies for maximizing the number of result tuples produced when memory is limited, and show that proper memory allocation across the two input streams can result in significantly lower resource usage and/or more result tuples produced.
机译：我们研究了用于评估无边界流对上的滑动窗口连接的算法。我们引入了单位时间成本模型来分析这些算法的预期性能。使用此成本模型，我们提出了在三种情况下最大化处理连接效率的策略。首先，我们考虑一种流比另一种流快得多的情况。我们证明联接算法的非对称组合（例如，一个输入的哈希联接，另一输入的嵌套循环联接）可以胜过对称联接算法的实现。其次，我们调查系统资源不足以跟上输入流的情况。我们表明，通过在两个输入流之间正确分配计算资源，可以最大程度地提高在这种情况下产生的联接结果元组的数量。最后，我们研究了在内存有限的情况下最大化结果元组数量的策略，并显示了在两个输入流之间进行适当的内存分配可以显着降低资源使用量和/或产生更多的结果元组。

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