一种适应性的流式数据聚集计算方法

针对流式数据聚集查询问题,提出了一种基于适应性层次聚集树的计算方法。适应性层次聚集树结构基于多层次时间窗口模型,将距离当前时刻较近的数据保存为细粒度数据,而相对久远的数据仅保留高层聚集信息;适应性层次聚集树中粒度的划分取决于相应时间间隔的数据密度。稀疏密度的时间间隔对应粗粒度的划分,而高密度的间隔对应细粒度的划分。并且提出了相应的构建维护以及聚集查询计算方法。实验结果表明,该方法在非均匀分布条件下的流式数据聚集计算中具有较为明显的优势。