47、数据服务混搭的新鲜度感知设计

数据服务混搭的新鲜度感知设计

1 极端条件下的节点处理与新鲜度获取

在节点处理成本相较于延迟值非常小的极端条件下，我们可以忽略节点的处理成本。若节点不进行物化，就能获得最佳的新鲜度值。

下面通过一个示例来演示该算法。对于 G，已知：
- (f(A1)=24h5m)
- (f(A2)=14h7m)
- (f(A3)=1h4m)
- (f(A4)=24h14m)
- (f(A5)=24h18m)

初始时，(LV = \langle A1, A2, A3, A4, A5\rangle)，(M = \varnothing)。具体步骤如下：
1. 从 (LV) 中选取 (A1)、(A2)、(A3) 放入 (SV)，并为 (SV) 中的每个节点计算 (Cs(v))。
- (Cs(A2)=(7 - 6)\times10 < 0)
- (Cs(A1)=(8 - 5)\times0 = 3)
- (Cs(A3)=0)
2. 计算 (f(A4)) 的新新鲜度值：(f(A4)=24h14m - 3m = 24h11m)。
3. 由于 (Cs(A3))、(Cs(A4))、(Cs(A5)) 均小于等于 0，将它们从 (LV) 中移除。

最终，(A1) 将被物化，(Q) 的新新鲜度为 (f(Q)=24h11m + 7m = 24h18m)，这与我们的观察结果一致。

2 混搭方案生成

为了获得相同的结果，不同用户可能会使用不同的混搭方案，且它们的执行成本可能不同。例如，连接操作和并集操作的成本不同，总执行成本也会有所差异。因此，我们