JPT/bachelorthesis
0
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Activity

[TASK] Generic commit.

Browse Source
This commit is contained in:
Jan Philipp Timme 2016-10-12 15:31:45 +02:00
parent 0e39961aac
commit d1cd690357
1 changed files with 1 additions and 1 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

2
Bachelorarbeit.tex
View File

@ -836,7 +836,7 @@ Als passendes Gegenstück gibt es C-SPARQL das Konstrukt \texttt{GROUP BY (\emph
\end{itemize}
Ähnlich wie bei SQL gibt es auch in C-SPARQL die Anweisung \texttt{HAVING}, mit dem Kriterien für die durch \texttt{GROUP BY} gebildeten Gruppen festgelegt werden können. Ist die in \texttt{HAVING} angegebene Bedingung für eine Gruppe nicht erfüllt, so wird sie aus der Ergebnismenge entfernt.
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.
Nachdem nun die grundlegenden Werkzeuge zur Aggregation von Daten in C-SPARQL erläutert wurden, sollen diese 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={}]