In this paper, we explore the efficient processing of continuous range queries over a huge number of moving objects, each of which retrieves the moving objects that are currently located within a geographic query region of interest. The moving objects should continually communicate with the server to report their current locations, so as to keep the results of the continuous range queries up-to-date. However, this increases the server workload and involves a enormous amount of communication as the number of continuous range queries and the moving objects becomes enormous. In this paper, we adopt an approach where we leverage available memory and computational resources of the moving objects in order to resolve these problems. To this end, we propose a query indexing structure, referred to as the Space Partitioning Query Index(SPQI), which enables the server to efficiently cooperate with the moving objects for processing continuous range queries. SPQI improves system performance in terms of server workload and communication cost. Through simulations, we show the superiority of SPQI.
Performing continuous skyline queries of dynamic data sets is now more challenging as the sizes of data sets increase and as they become more volatile due to the increase in dynamic updates. Although previous work proposed support for such queries, their efficiency was restricted to small data sets or uniformly distributed data sets. In a production database with many concurrent queries, the execution of continuous skyline queries impacts query performance due to update requirements to acquire exclusive locks, possibly blocking other query threads. Thus, the computational costs increase. In order to minimize computational requirements, we propose a method based on a multi-layer grid structure. First, relational data object, elements of an initial data set, are processed to obtain the corresponding multi-layer grid structure and the skyline influence regions over the data. Then, the dynamic data are processed only when they are identified within the skyline influence regions. Therefore, a large amount of computation can be pruned by adopting the proposed multi-layer grid structure. Using a variety of datasets, the performance evaluation confirms the efficiency of the proposed method.
One of the primary issues confronting XML message brokers is the difficulty associated with processing a large set of continuous XPath queries over incoming XML seams. This paper proposes a novel system designed to present an effective solution to this problem. The proposed system transforms multiple XPath queries before their run-time into a new region-based data structure, called an XP-table, by sharing their common constraints. An XP-table is matched with a stream relation (SR) transformed from a target XML stream by a SAX parser. This arrangement is intended to minimize the runtime workload of continuous query processing. Also, system performance is estimated and verified through a variety of experiments, including comparisons with previous approaches such as YFilter and LazyDFA. The proposed system is practically linear- scalable and stable for evaluating a set of XPath queries in a continuous and timely fashion.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.11B
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pp.685-692
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2007
Recent advances in wireless communications and electronics have enabled the development of low-cost, low-power, multi-functional sensors. A typical wireless sensor network (WSN) consists of a large number of sensor nodes that can measure and process data while communicating through wireless channels. In this paper, we propose a hybrid query processing (HQP) algorithm for user queries submitted to the WSN. Unlike previous algorithms that consider continuous queries only, HQP supports both continuous queries and ad-hoc queries. Specially. HQP tries to reduce energy consumption of ad-hoc queries by using query results cached at each sensor node which are created during the execution of the previous continuous query. HQP can also exploit a trade-off between energy consumption and data accuracy. We evaluate the performance of HQP under a variety of WSN configurations.
Recently, the processing of data streams such as stock quotes, buy-sell orders, and billing records becomes more important in e-Business environments. Especially, the use of skyline queries over data streams is rapidly increasing to support multiple criteria decision making. Given a set of multi-dimensional tuples, a skyline query retrieves a set of tuples which are not dominated by other tuples. Although there has been much work on processing skyline queries over static datasets, there has been relatively less work on processing multiple skyline queries over data streams. In this paper, we propose an efficient method for processing multiple continuous skyline queries over data streams. The proposed method efficiently identifies which tuple is a skyline tuple of which query, resulting in a lower cost of processing multiple skyline queries. Through performance evaluation, we show the performance advantage of the proposed method.
Skyline queries are an important new search capability for multi-dimensional databases. Most of the previous works have focused on processing skyline queries over static data set. However, most of the real applications deal with the dynamic data set. Since dynamic data set constantly changes as time passes, the continuous skyline computation over dynamic data set becomes ever more complicated. In this paper, we propose a multiple layer grids method for continuous skyline computation (MLGCS) that maintains multiple layer grids to manage the dynamic data set. The proposed method divides the work space into multiple layer grids and creates the skyline influence region in the grid of each layer. In the continuous environment, the continuous skyline queries are only handled when the updating data points are in the skyline influence region of each layer grid. Experiments based on various data distributions show that our proposed method outperforms the existing methods.
Most of previous works for skyline queries have focused only on static attributes of target objects. With the advance in mobile applications, however, the need of continuous skyline queries for moving objects has been increasing. Even though several techniques to process continuous skyline queries have been proposed recently, they cannot process subspace queries, which use only the subset of attribute dimensions. Therefore it is not feasible to utilize those methods for mobile applications which must consider moving objects and subspaces simultaneously. In this paper, we propose a dominant object-based pruning method to compute subspace skyline of moving objects efficiently at query time and present the experimental results to show the effectiveness of the proposed method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.4
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pp.1931-1953
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2017
The reverse skyline query plays an important role in information searching applications. This paper deals with continuous reverse skyline queries in sensor networks, which retrieves reverse skylines as well as the set of nodes that reported them for continuous sampling epochs. Designing an energy-efficient approach to answer continuous reverse skyline queries is non-trivial because the reverse skyline query is not decomposable and a huge number of unqualified nodes need to report their sensor readings. In this paper, we develop a new algorithm that avoids transmission of updates from nodes that cannot influence the reverse skyline. We propose a data mapping scheme to estimate sensor readings and determine their dominance relationships without having to know the true values. We also theoretically analyze the properties for reverse skyline computation, and propose efficient pruning techniques while guaranteeing the correctness of the answer. An extensive experimental evaluation demonstrates the efficiency of our approach.
A data stream is a massive unbounded sequence of data elements continuously generated at a rapid rate. Query processing for such a data stream should also be continuous and rapid, which requires strict time and space constraints. In most DSMS(Data Stream Management System), the selection predicates of continuous queries are grouped or indexed to guarantee these constraints. This paper proposes a new scheme tailed an ASC(Attribute Selection Construct) that collectively evaluates selection predicates containing the same attribute in multiple continuous queries. An ASC contains valuable information, such as attribute usage status, partially pre calculated matching results and selectivity statistics for its multiple selection predicates. The processing order of those ASC's that are corresponding to the attributes of a base data stream can significantly influence the overall performance of multiple query evaluation. Consequently, a method of establishing an efficient evaluation order of multiple ASC's is also proposed. Finally, the performance of the proposed method is analyzed by a series of experiments to identify its various characteristics.
In this paper, we propose an efficient continuous range query processing scheme using a modified grid based query indexing to reduce storage spaces and to accelerate processing time. The proposed method has two major features. First, each query has a bit identifier and each cell in a grid has a bit pattern that consists of the bit identifiers of the queries. The bit patterns present the relationship between cells and queries. Using the bit patterns, we can compute quickly what queries overlap a cell in a grid and reduce the number of unnecessary operations by comparing the bit patterns without comparing the query identifiers when we compute the relation between cells and queries. Second, the management of cells in the grid by groups prevents from wasting the storage space through the increase of the length of the bit pattern and increasing the comparison costs of bit patterns. We show through the performance evaluation that the proposed method outperforms the existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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