数据流最初是通信领域使用的概念,代表传输中所使用的信息的数字编码信号序列。然而,我们所提到的数据流概念与此不同。这个概念最初在1998年由Henzinger在文献87中提出,他将数据流定义为“只能以事先规定好的顺序被读取一次的数据的一个序列”。
数据流应用的产生的发展是以下两个因素的结果:
细节数据:
已经能够持续自动产生大量的细节数据。这类数据最早出现于传统的银行和股票交易领域,后来则也出现在地质测量、气象、天文观测等方面。尤其是互联网(网络流量监控,点击流)和无线通信网(通话记录)的出现,产生了大量的数据流类型的数据。我们注意到这类数据大都与地理信息有一定关联,这主要是因为地理信息的维度较大,容易产生这类大量的细节数据。
复杂分析:
需要以近实时的方式对更新流进行复杂分析。对以上领域的数据进行复杂分析(如趋势分析,预测)以前往往是(在数据仓库中)脱机进行的,然而一些新的应用(尤其是在网络安全和国家安全领域)对时间都非常敏感,如检测互联网上的极端事件、欺诈、入侵、异常,复杂人群监控,趋势监控,探查性分析,和谐度分析等,都需要进行联机的分析。
在此之后,学术界基本认可了这个定义,有的文章也在此基础上对定义稍微进行了修改。例如,S. Guha等认为,数据流是“只能被读取一次或少数几次的点的有序序列”,这里放宽了前述定义中的“一遍”限制。
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