突发事件流上在线事件趋势聚合的共享与否

复杂事件处理（CEP）系统在严格时间约束下持续评估大规模模式查询工作负载。带有Kleene模式的事件趋势聚合查询常用于检索事件流中近期趋势的概要洞察。最先进的方法要么受限于重复计算，要么受限于不必要的趋势构建。现有的共享方法由静态选择因而僵化的共享计划引导，在流波动下往往次优。在本工作中，我们提出了一个新颖框架Hamlet，它是首个克服这些局限的方法。Hamlet引入了两项关键创新。首先，Hamlet根据运行时的当前流特性自适应地决定共享与否以收获最大共享收益。其次，Hamlet配备了一种高效共享趋势聚合策略，避免了趋势构建。我们在真实与合成数据集上的实验研究表明，与最先进方法相比，Hamlet始终将查询延迟降低多达五个数量级。