基于分段极值的时间序列数据查询显示方法-论文.pdf

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1、第40卷第9期计算机工程2014年9月Vo1．40NO．9ComputerEngineeringSeptember2014·专栏·文章编号：1000·3428(2014)09—0027·05文献标识码：A中图分类号：TP311．13基于分段极值的时间序列数据查询显示方法李重文，邓腾彬，马世龙(1．湖南师范大学工程与设计学院，长沙410081；2．东莞电子科技大学电子信息工程研究院，广东东莞5238083．北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室，北京100191)摘要：时间序列数据在许多领域广泛存在，有海量和复

2、杂的特点，直接查询出所有的原始数据并对其进行分析十分耗时，且对计算机的内存消耗极大。为此，提出一种基于分段极值的时间序列数据查询显示方法，对需要查询分析数据的时问范围进行分段，根据各个时间段数据的极值及总取点个数来确定该时间段的取点个数，通过数据库本身的查询机制实现均匀取点，并结合多线程机制实现各时间段数据的并行查询及曲线绘制。实验结果表明，与传统查询及可视化方法相比，该方法能够指定取点数量，并在取点数量确定的情况下，绘制曲线能较好地逼近原始曲线，且极大地缩短曲线的查询绘制时间，具有较好的工程实用性。关键词：时间

3、序列；数据库查询；时间序列数据库；曲线绘制；数据压缩；数据分析MethodforQueryandDisplayofTime-seriesDataBasedonExtremeValueofSegmentedPeriodsLIZhong—wen，DENGTeng—bin，MAShi—long(1．CollegeofEngineering&Design，HunanNormalUniversity，Changsha410081，China；2．InstituteofElectronicandInformationEngi

4、neeringinDongguan，UniversityofElectronicScienceandTechnologyofChina，Dongguan523808，China；3．StateKeyLaboratoryofSoftwareDevelopmentEnvironment，BeihangUniversity，Beijing100191，China)【Abstract】Time—seriesisakindofimportantdataobjectandisubiquitousintheworld．Duet

5、oitsverylargequalityandcomplexity，dataqueryandanalysisbaseonthesourcedatadopayhighcostsontimeandmemoryofcomputer．Amethodforqueryinganddisplayingtime—seriesdatabasedonsegmentedextremevalueisproposed．ItsegmentstherangeoftimetObequeriedandanalyzedintoperiodsofti

6、me，andthendeterminesthenumberofaccesspointsinaperiodoftimeaccordingtoextremevalueofeachperiodoftimeandthetotalnumberofaccesspoints，accessingthepointsuniformlythroughadatabasequerymechanismitselfandcombinedwithmulti—threadingmechanismtoachieveparallelqueryandc

7、urvedrawingofeachtimeperioddata．Experimentalresultsshowthatcomparedwithtraditionalmethods，thenumberofaccesspointsisabletobespecified，andthedrawncurvehasagoodapproximationoftheoriginalcurveinthecasethatthenumberofaccesspointsaredetermined．Itisabletogreatlyshor

8、tenthecurvequeryinganddrawingtime，withgoodengineeringpracticality．【Keywords】time—series；databasequery；time—seriesdatabase；curvedrawing；datacompression；dataanalysisDOI：10．3969／．issn．1000—3