Optimizing query processing in cache-aware wireless sensor networks
Made available in DSpace on 2019-03-29T23:22:41Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-07-26 === Most models for Wireless Sensor Networks (WSNs) assume the existence of a base station where query results could in principle be cached, however, the opportunity for re-using such cache...
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Universidade de Fortaleza
2010
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ndltd-IBICT-oai-dspace.unifor.br-tede-847412019-04-02T07:39:13Z Optimizing query processing in cache-aware wireless sensor networks Optimizing Query Processing in Cache-Aware Wireless Sensor Networks (Inglês) Alencar, Romulo Alexandre Ellery de Brayner, Angelo Roncalli Alencar Brayner, Angelo Roncalli Alencar Coelho, Andre Luis Vasconcelos Nascimento, Mario Antonio do Menezes, Ronaldo Parente de Banco de dados Sistema de comunicação sem fio Otimização matemática Made available in DSpace on 2019-03-29T23:22:41Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2010-07-26 Most models for Wireless Sensor Networks (WSNs) assume the existence of a base station where query results could in principle be cached, however, the opportunity for re-using such cached data for minimizing data traffic in the WSN has not been well explored thus far. Aiming at filling this gap, we propose an approach that first clips the original query into a polygon after selectively choosing a good subset of the cached queries for reuse. Next, this polygon is partitioned into sub-queries that are then submitted to the WSN. These two problems are interconnected and lead to a highly combinatorial problem that justifies the use of efficient and effective heuristics. This work presents algorithms for each of these problems that are used within a cost-driven optimization search in order to find a set of sub-queries that minimizes the cost of in-network query processing. Experimental results show that our heuristic solution is orders of magnitude faster than an exhaustive search, and yields no more than 10% loss compared to the optimal query processing. Keywords: Databases, sensor networks, query optimization, cache A maioria dos modelos para Redes de Sensores sem Fio (RSSFs) assume a exis- tência de uma estação base onde os resultados de consultas poderiam em princípio ser armazenados em um cache. Apesar disso, a oportunidade de reutilizar tal cache para mi- nimizar o tráfego de dados na RSSF não tem sido bem explorada até o momento. Visando a preencher este espaço, nós propomos uma abordagem que primeiramente recorta a con- sulta original em um polígono após selecionarmos um bom sub-conjunto das consultas do cache para reuso. Em seguida, este polígono é particionado em sub-consultas que são, então, submetidas à RSSF. Estes dois problemas estão interconectados e conduzem a um problema altamente combinatório que justifica o uso de heurísticas eficientes e eficazes. Este trabalho apresenta algoritmos para cada um desses problemas, que são utilizados em um método de otimização com o intuito de encontrar um conjunto de sub-consultas que minimize o custo do processamento das consultas na rede. Resultados de experimentos mostram que nossa solução heurística é ordens de magnitude mais rápida que uma busca exaustiva, e obtém não mais que 10% de perda comparada ao processamento ótimo da consulta. Palavras-chave: Bancos de dados, redes de sensores, otimização de consultas, cache 2010-07-26 2019-03-29T23:22:41Z 2010-07-26 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis https://uol.unifor.br/oul/ObraBdtdSiteTrazer.do?method=trazer&ns=true&obraCodigo=84741 http://dspace.unifor.br/handle/tede/84741 por 5443571202788449035 500 500 -7645770940771915222 info:eu-repo/semantics/openAccess Universidade de Fortaleza Mestrado Em Informática Aplicada UNIFOR Brasil Centro de Ciências Tecnológicas reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNIFOR instname:Universidade de Fortaleza instacron:UNIFOR |
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Previous issue date: 2010-07-26 === Most models for Wireless Sensor Networks (WSNs) assume the existence of a base station where query results could in principle be cached, however, the opportunity for re-using such cached data for minimizing data traffic in the WSN has not been well explored thus far. Aiming at filling this gap, we propose an approach that first clips the original query into a polygon after selectively choosing a good subset of the cached queries for reuse. Next, this polygon is partitioned into sub-queries that are then submitted to the WSN. These two problems are interconnected and lead to a highly combinatorial problem that justifies the use of efficient and effective heuristics. This work presents algorithms for each of these problems that are used within a cost-driven optimization search in order to find a set of sub-queries that minimizes the cost of in-network query processing. Experimental results show that our heuristic solution is orders of magnitude faster than an exhaustive search, and yields no more than 10% loss compared to the optimal query processing.
Keywords: Databases, sensor networks, query optimization, cache === A maioria dos modelos para Redes de Sensores sem Fio (RSSFs) assume a exis- tência de uma estação base onde os resultados de consultas poderiam em princípio ser armazenados em um cache. Apesar disso, a oportunidade de reutilizar tal cache para mi- nimizar o tráfego de dados na RSSF não tem sido bem explorada até o momento. Visando a preencher este espaço, nós propomos uma abordagem que primeiramente recorta a con- sulta original em um polígono após selecionarmos um bom sub-conjunto das consultas do cache para reuso. Em seguida, este polígono é particionado em sub-consultas que são, então, submetidas à RSSF. Estes dois problemas estão interconectados e conduzem a um problema altamente combinatório que justifica o uso de heurísticas eficientes e eficazes. Este trabalho apresenta algoritmos para cada um desses problemas, que são utilizados em um método de otimização com o intuito de encontrar um conjunto de sub-consultas que minimize o custo do processamento das consultas na rede. Resultados de experimentos mostram que nossa solução heurística é ordens de magnitude mais rápida que uma busca exaustiva, e obtém não mais que 10% de perda comparada ao processamento ótimo da consulta.
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