數(shù)據(jù)流區(qū)別特征

與傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)模式區(qū)別
b.babcock等[90]認為數(shù)據(jù)流模式在以下幾個方面不同于傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)模式：
1. 數(shù)據(jù)聯(lián)機到達；
2. 處理系統(tǒng)無法控制所處理的數(shù)據(jù)的到達順序；
3. 數(shù)據(jù)可能是無限多的；
4. 由于數(shù)據(jù)量的龐大，數(shù)據(jù)流中的元素被處理后將被拋棄或存檔（archive）。以后再想獲取這些數(shù)據(jù)將會很困難，除非將數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中，但由于內(nèi)存大小通常遠遠小于數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)的數(shù)量，因此實際上通常只能在數(shù)據(jù)**次到達時獲取數(shù)據(jù)。
三個特點
我們認為，當前所研究的數(shù)據(jù)流計算之所以不同于傳統(tǒng)的計算模式，關鍵在于這些數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)本身具有如下三個特點：
數(shù)據(jù)的到達—快速
這意味著短時間內(nèi)可能會有大量的輸入數(shù)據(jù)需要處理。這對處理器和輸入輸出設備來說都是一個較大的負擔，因此對數(shù)據(jù)流的處理應盡可能簡單。
數(shù)據(jù)流
數(shù)據(jù)的范圍—廣域
這是指數(shù)據(jù)屬性（維）的取值范圍非常大，可能取的值非常多，如地域、手機號碼、人、網(wǎng)絡節(jié)點等。這才是導致數(shù)據(jù)流無法在內(nèi)存或硬盤中存儲的主要原因。如果維度小，即使到來的數(shù)據(jù)量很大，也可以在較小的存儲器中保存這些數(shù)據(jù)。例如，對于無線通信網(wǎng)來說，同樣的100萬條通話記錄，如果只有1000個用戶，那么使用1000個存儲單位就可以保存足夠多和足夠精確的數(shù)據(jù)來回答“某一用戶的累計通話時間有多長”的問題；而如果共有100000個用戶，要保存這些信息，就需要100000個存儲單位。數(shù)據(jù)流數(shù)據(jù)的屬性大多與地理信息、ip地址、手機號碼等有關，而且往往與時間聯(lián)系在一起。這時，數(shù)據(jù)的維度遠遠**過了內(nèi)存和硬盤容量，這意味著系統(tǒng)無法完整保存這些信息，通常只能在數(shù)據(jù)到達的時候存取數(shù)據(jù)一次。
數(shù)據(jù)到達的時間—持續(xù)
數(shù)據(jù)的持續(xù)到達意味著數(shù)據(jù)量可能是無限的。而且，對數(shù)據(jù)進行處理的結果不會是較終的結果，因為數(shù)據(jù)還會不斷地到達。因此，對數(shù)據(jù)流的查詢的結果往往不是一次性而是持續(xù)的，即隨著底層數(shù)據(jù)的到達而不斷返回較新的結果。
以上數(shù)據(jù)流的特點決定了數(shù)據(jù)流處理的特點一次存取，持續(xù)處理，有限存儲，近似結果，快速響應。
近似結果是在**個條件限制下產(chǎn)生的必然結果。由于只能存取數(shù)據(jù)一次，而且只有相對較小的有限空間存儲數(shù)據(jù)，因此產(chǎn)生精確的計算結果通常是不可能的。而將對結果的要求從過去的“精確”改為“近似”后，實現(xiàn)數(shù)據(jù)流查詢的快速響應也就成為了可能。
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