From 791fcc126939fb0eeb137876bf503c3c2e856246 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Jan Philipp Timme Date: Tue, 4 Oct 2016 15:45:42 +0200 Subject: [PATCH] [TASK] Generic commit. --- Bachelorarbeit.tex | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/Bachelorarbeit.tex b/Bachelorarbeit.tex index 79982e4..6e2f4f2 100644 --- a/Bachelorarbeit.tex +++ b/Bachelorarbeit.tex @@ -844,7 +844,7 @@ Als passendes Gegenstück gibt es C-SPARQL das Konstrukt \texttt{GROUP BY (\emph Nachdem nun die grundlegenden Werkzeuge zur Aggregation von Daten in C-SPARQL erläutert wurden, sollen diese in mit einem Beispiel demonstriert werden: Gegeben seien Statusmeldeereignisse von PKW, die zur weiteren Auswertung aggregiert werden sollen. Hierbei sollen für jeden einzelnen PKW, dessen durchschnittliche Motordrehzahl über 3000 Umdrehungen pro Minute liegt, die minimale beziehungsweise maximale Motordrehzahl ermittelt werden. Abstrakt formuliert ergibt sich hierbei folgende CEP-Regel: -\begin{lstlisting}[mathescape=true,label={},caption={}}] +\begin{lstlisting}[mathescape=true,label={},caption={}] CONDITION ($CarStatusEvent\ AS\ statusEvent$) $\wedge$ AGGREGATE(statusEvent, "motorRPM", {statusEvent.relatedCar}, MIN) AS minRPM $\wedge$ AGGREGATE(statusEvent, "motorRPM", {statusEvent.relatedCar}, MAX) AS maxRPM