无线传感器网络数据管理技术研究进展(5)

无线传感网络的简介

［ＴＲＩＧＧＥＲＡＣＴＩＯＮｃｏｍｍａｎｄ—ｎａｍｅ［－（ｐａｒａｍ）］．１［ＥＰＯＣＨＤＵＲＡＴＩＯＮｔｉｍｅ３

其中，ｓｅｌｅｃｔ－ｌｉｓｔ是数据属性或与属性相关的聚集函数，ｇｂ－ｌｉｓｔ是数据属性表，ｗｈｅｒｅ－ｐｒｅｄｉｃａｔｅ和ｈａｖｉｎｇ－ｐｒｅｄｉｃａｔｅ是谓词，方括号中的内容是可选项。６．２查询优化

ＷＳＮ中的查询优化策略大致可分为运行在ｓｉｎｋ节点上的多查询优化策略和运行在网内节点上的单查询优化策略ｍ］。这两种技术结合起来构造ＷＳＮ的查询优化系统。优化的目标要在保证网络服务质量的前提下，尽可能降低能量消耗，以延长网络的寿命。

多查询优化策略建立在单查询优化策略之上，它把用户发送到Ｓｉｎｋ节点的查询集合Ｑ优化成一个新的查询集合Ｑ’，以尽可能地删除Ｑ中不同查询中的冗余请求。优化的最佳情形为新查询集Ｑ’中的查询结果刚好能满足Ｑ中的所有查询请求，并且Ｑ中不同查询所需要的同样数据可根据Ｑ’中查询在传感器网络中仅获取一次。文献［３０３利用贪婪查询插入算法把相似的查询集构造为一个新的优化后查询集，以尽可能地减少冗余的查询请求，优化后再把优化的查询发送到网络中。文献［３１－ｌ－ｍ＿，提出了一种基于Ｓｉｎｋ节点的查询优化策略，它把查询计划扩展到查询执行的各个方面，包括路由、传感器监测和数据／元数据的收集。其查询优化过程分为两个阶段：划分阶段和精化阶段。划分阶段通过评估查询集合的查询计划得到一个查询费用最小的查询集并决定是否要收集元数据。若不需要收集元数据，则把新的查询集发送到相关的节点，否则进入精化阶段。精化阶段收集元数据并重新评估查询计划，得到一个新的代价最小的查询集，并传送到相关的节点。每个节点收到查询请求，执行查询，并把查询结果传送到Ｓｉｎｋ节点。

目前，传感器网络广泛采用网内数据处理技术来降低数据传送量，以节约传输的能量消耗。大部分系统都是结合数据融合和路由技术，在数据传输的路由节点上把相关联的数据融合在一起，以降低数据传输量［３２｜。这类技术对数据查询的汇总操作（如ｍａｘ，ｓｕｍ等）很有效，但没有对查询运算进行优化。文献１－３３３提出了一种针对查询运算（如ｆｉｌｔｅｒ，ｊｏｉｎ等）的层次式网络查询优化策略。网络采取层次式组织，越在上层的节点，其计算能力和通信能力越强。数据由叶节点获取，查询请求由根节点向下发送到叶节点，查询结果从叶节点向上传送到根节点。为了降低网络通信量，查询运算一般在低层节点上执行。但这时需要较高的计算费用。该策略通过贪婪算法优化查询运算的执行层次来平衡计算费用与网络通信量，以达到降低整个网络能量消耗的目的。

现有的传感器网络数据库系统也都采用一些查询优化策略。ＴｉｎｙＤＢ：“］的查询优化目标是降低网络的总能量消耗。它采用基于代价的查询优化技术来产生能量消耗尽可能少的查询执行计划。查询代价由传感器节点采集数据和传输查询结果的能量消耗决定。其优化技术主要集中于数据采集和谓词操作的执行次序，并且确定可以共享的数据采集操作，删除不必要的数据采集操作。ＴｉｎｙＤＢ还通过优化基于事件的查询来降低冗余的数据采集操作。根据这一特点，ＴｉｎｙＤＢ采用基于重写的多查询的优化技术，把多个外部事件转化为一个事件流，使得不管事件以何种频率发生，只能同时有一个查询

在运行，这样就可避免频繁地启动数据采集操作。在ＳＴＲＥＡＭ［２５一系统中，一旦持续查询发布，就生成一个相应的查询计划。查询计划的执行由用于运行状态资源管理的全局调度器来控制，使得单数据流查询在运行时内存占用方面几乎是最佳的。ＳＴＲＥＡＭ系统所采用的优化技术包括：在查询计划中重新分配窗口运算；使用数据流限制来减少窗口的大小；标识共享计算和共享内存的时机；当由于资源限制迫使降低查询的精度要求，得到近似的查询结果时，可以使用减少滑动窗口、降低采样频率等相关的技术来实现。

查询优化问题是传感器网络领域的研究难题之一。它必须设计一些高效的分布式处理和数据重用技术，既要降低全网络的能量消耗，又要避免少量节点因负担过重，能量消耗过快而失效，从而影响到整个网络的使用寿命。６．３历史数据挖掘

传感器网络是一个以数据为中心的网络，传感器从监测环境收集到的大量数据可能存在某种内在联系。数据挖掘技术可用于从大量的数据中挖掘出人们感兴趣的数据关联规则或传感器节点间的关系。

文献［３５］提出了一种用于挖掘传感器节点行为模式的算法，其主要目的是确定传感器节点行为模式的关联规则。这些规则可以用于资源管理或用于弥补网络通信的不利因素，以便改进网络服务质量。文中给出了传感器节点行为模式关联规则的形式化定义；提出了一种针对数据挖掘处理而收集数据的压缩表示结构——位置词典树（Ｐｏｓｉｔｉｏｎａｌ

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