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文档简介

1、ATLas：为数据挖掘和数据流应用的一个SQL扩展由于传统的DBMS查询语言本身功能有限，不能适应数据驱动的应用，如数据挖掘和数据流处理，因此Atlas在传统的DBMS查询语言基础上定义了一套新的数据库查询语言，通过在传统SQL上定义新的集合和表运算，使得Atlas成为图灵完备的语言。Atlas的语言规范的核心是对user defined aggregates(UDAs)的定义，一个UDA包含三个部分：initialize,iterate和terminate。一个UDA的定义如下图所示：在上图中vdec(变量定义)的规范如下：<statement>就是传统的SQL-like sta

2、tement。一个UDA有输入参数，也有输出参数，这些参数可以理解为元组。UDA的initialize部分是这个UDA的初始化部分，只运行一次。iterate部分是UDA的核心，在每当有一个元组输入时便调用一次，这个可以满足数据流处理的需求。Terminate部分是UDA的结束部分，当输入元组是有限表中的元组时，terminate部分才是必需的，如果UDA的输入是无限的数据流元组， terminate部分显然不再需要，这时terminate部分可以缺省，也可以由revise来代替。在iterate部分和terminate部分都可以产生输出。如果在iterate部分产生输出，那么输出就可以看成是

3、一个流（这是因为atlas将UDA的运行时模型作为一个管道来处理，在iterate部分产生的输出可以马上传递给调用者）。在数据流处理中，initialize和iterate部分分别在UDA第一次启动运行时和数据流的窗口边界还没到达时执行，一旦窗口边界到达了，iterate部分将不再执行，对每个新来的元组，将由revise部分执行。同时，系统维护一个包含了刚刚过期的元组表EXPIRE,对于基于元组计数的窗口，EXPIRE表中只有一个元组，对于基于时间段的窗口，EXPIRE表中可能含有零个，一个或多个元组。下面图一给出了数据流处理的一个例子，定义了窗口上的平均值。其中在revise部分的E表就是E

4、XPIRE表，它是系统表，不需要声明。同时Atlas还支持窗口的定义，下面图二给出了一个示例。图一图二由图二可以看出窗口定义包含三部分：1 Partition子句（可选），将流数据分成几个组，并为每个组分别维护一个窗口2 窗口大小（必需），可以基于元组数量，也可以基于时间段3 条件过滤谓词（可选）Atlas既支持传统数据库表上的聚集挖掘操作（这里就不作介绍了），又支持数据流上的处理。因此在Storage Manager中便支持传统Berkeley DB的接口，又有内存数据表及索引接口。下面两幅图就是描述了Atlas的体系结构。图三是altas的流程框架，将altas脚本转化成c+程序的步骤，将c+程序进行编译链接，最后都会转化成可执行程序。图三图四是对atlas核心部分的细化描述。其中stream engin

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