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Efficient monitoring of skyline queries over distributed data streams

机译：高效监控分布式数据流上的天际线查询

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Data management and data mining over distributed data streams have received considerable attention within the database community recently. This paper is the first work to address skyline queries over distributed data streams, where streams derive from multiple horizontally split data sources. Skyline query returns a set of interesting objects which are not dominated by any other objects within the base dataset. Previous work is concentrated on skyline computations over static data or centralized data streams. We present an efficient and an effective algorithm called BOCS to handle this issue under a more challenging environment of distributed streams. BOCS consists of an efficient centralized algorithm GridSky and an associated communication protocol. Based on the strategy of progressive refinement in BOCS, the skyline is incrementally computed by two phases. In the first phase, local skylines on remote sites are maintained by GridSky. At each time, only skyline increments on remote sites are sent to the coordinator. In the second phase, a global skyline is obtained by integrating remote increments with the latest global skyline. A theoretical analysis shows that BOCS is communication-optimal among all algorithms which use a share-nothing strategy. Extensive experiments demonstrate that our proposals are efficient, scalable, and stable.
机译：最近，在分布式数据流上的数据管理和数据挖掘在数据库社区中受到了相当大的关注。本文是解决分布式数据流中的天际线查询的第一项工作，其中数据流是从多个水平拆分的数据源派生的。 Skyline查询返回一组有趣的对象，这些对象不受基本数据集中的任何其他对象的控制。先前的工作集中在静态数据或集中数据流的天际线计算上。我们提出了一种称为BOCS的高效算法，可以在更具挑战性的分布式流环境下处理此问题。 BOCS由高效的集中式算法GridSky和相关的通信协议组成。根据BOCS中逐步优化的策略，天际线分两个阶段进行增量计算。在第一阶段，GridSky维护远程站点上的本地天际线。每次仅将远程站点上的天际线增量发送给协调器。在第二阶段，通过将远程增量与最新的全球天际线集成来获得全球天际线。理论分析表明，在使用无共享策略的所有算法中，BOCS都是通信最优的。大量的实验表明，我们的建议是有效，可扩展和稳定的。

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