• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    數(shù)據(jù)流安全查詢技術(shù)綜述

    2019-03-20 14:37:35李軍于靈凡田斌李犇李曄康海燕
    網(wǎng)絡(luò)空間安全 2019年10期
    關(guān)鍵詞:元組數(shù)據(jù)流過濾器

    李軍 于靈凡 田斌 李犇 李曄 康海燕

    摘?? 要:隨著基于數(shù)據(jù)流安全查詢(網(wǎng)絡(luò)流監(jiān)控、股票數(shù)據(jù)在線分析、物聯(lián)網(wǎng)中的分布式數(shù)據(jù)流查詢、云計算下的數(shù)據(jù)流處理等)為背景的應(yīng)用越來越普遍,學(xué)術(shù)界關(guān)于數(shù)據(jù)流上的安全分析、查詢、管理已經(jīng)成為當前數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的一個很重要的研究熱點。在數(shù)據(jù)流應(yīng)用中,數(shù)據(jù)流的實時到達和元組的突變性使得數(shù)據(jù)流模型同傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫模型有本質(zhì)上的區(qū)別。因此,許多基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫模型下的查詢優(yōu)化技術(shù)無法適應(yīng)于數(shù)據(jù)流模型。以多媒體數(shù)據(jù)流安全檢測和查詢的視角,討論的核心內(nèi)容是數(shù)據(jù)流上的過濾器排序、數(shù)據(jù)流之間的連接計算以及自適應(yīng)優(yōu)化這三個子問題。文章針對以上子問題分別介紹了國際上關(guān)于數(shù)據(jù)流上自適應(yīng)查詢的一些主流研究思路和研究成果,并給出了下一步的研究思路。

    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)流;過濾器排序;自適應(yīng)查詢

    中圖分類號:TP311????????? 文獻標識碼:A

    Adaptive security query of streaming data: a survey

    Li Jun? Yu Ling fan? Tian Bin? ?Li Ben? ?Li Ye? ?Kang Haiyan

    (1.Department of information security, Beijing Information Science and Technology University, Beijing 100192;

    2.China information security evaluation center, Beijing 100185;

    3.Chaoyang Branch of Beijing Municipal Public Security Bureau , Beijing 100020;

    4.China Mobile Corporation Hebei Branch, HebeiShijiazhuang 050035)

    Abstract: With the application of data flow security query (network flow monitoring, online analysis of stock data, distributed data stream query in the Internet of Things, data stream processing under cloud computing, etc.), the application is more and more popular. Security analysis, query and management have become a very important research hotspot in the current database field. In data flow applications, the real-time arrival of data streams and the abruptness of tuples make the data flow model essentially different from traditional database models. Therefore, many query optimization techniques based on traditional database models cannot be adapted to the data flow model. From the perspective of multimedia data stream security detection and query, the core content of the discussion is the three sub-problems of filter sorting on the data stream, connection calculation between data streams and adaptive optimization. In view of the above sub-problems, some international research ideas and research results on adaptive query on data streams are introduced.

    Key words: multimedia data Stream; adaptive query processing; filter ordering

    1 引言

    數(shù)據(jù)流作為數(shù)據(jù)庫發(fā)展的一個重要分支,在20世紀末作為一種新型的應(yīng)用的模式被提出,數(shù)據(jù)流具有廣泛的應(yīng)用前景,包括網(wǎng)絡(luò)流監(jiān)控、股票數(shù)據(jù)流分析、異常數(shù)據(jù)流挖掘和物聯(lián)網(wǎng)分布式數(shù)據(jù)流協(xié)同處理等。因此,數(shù)據(jù)流環(huán)境下的查詢[19, 1]、管理[3, 17]、過濾[1, 2]、挖掘[5, 6, 7]是當前數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域的研究熱點。數(shù)據(jù)流模型是區(qū)別于以往數(shù)據(jù)庫模型的新型數(shù)據(jù)應(yīng)用模式。主要區(qū)別為:(1)數(shù)據(jù)流模型中數(shù)據(jù)是實時到達的,查詢是相對“靜止”的。相反,在數(shù)據(jù)庫模型中,數(shù)據(jù)是相對“靜止”的,查詢是不斷的變化;(2)數(shù)據(jù)流模型中數(shù)據(jù)一旦被處理以后即丟棄。相反,數(shù)據(jù)庫模型中,查詢一旦被處理以后即丟棄。數(shù)據(jù)流模型中數(shù)據(jù)到達的速度和規(guī)模具有不可預(yù)測性。

    以上是數(shù)據(jù)庫模型和數(shù)據(jù)流模型的本質(zhì)區(qū)別,使得數(shù)據(jù)流模型和數(shù)據(jù)庫模型對查詢的處理技術(shù)差別很大。主要體現(xiàn)在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫模型中,查詢是不斷變化的,每次提交的查詢之間互不相關(guān)。查詢一旦執(zhí)行完畢就可以丟棄。在數(shù)據(jù)流模型中,查詢是常駐于系統(tǒng),一旦注冊就要求一直“在線”,而數(shù)據(jù)是在不斷的變化。數(shù)據(jù)一旦處理完畢就可以丟棄。這兩種數(shù)據(jù)模型下對查詢處理模式的差異性導(dǎo)致了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫模型的查詢處理技術(shù)已經(jīng)無法適用于數(shù)據(jù)流領(lǐng)域。同時,在數(shù)據(jù)流環(huán)境下,由于數(shù)據(jù)流的速率和規(guī)模的隨機性和不可預(yù)測性,自適應(yīng)變化的查詢處理策略變得更加重要。綜上,本文以一種基于數(shù)據(jù)流實時查詢的視角,重點關(guān)注了近年來對數(shù)據(jù)流安全計算尤其是流查詢的研究成果。

    如圖1所示,數(shù)據(jù)流系統(tǒng)通常注冊大量“在線”的查詢來完成數(shù)據(jù)流的實時查詢處理。每個查詢是多個過濾器(謂詞)的“與”運算。每個過濾器的計算開銷通常是比較昂貴的,特別是在日益普遍的多媒體數(shù)據(jù)流環(huán)境中。因此,數(shù)據(jù)流查詢的目標就是通過計算盡可能少的過濾器來決定所有查詢的結(jié)果。例如,假設(shè)在當前數(shù)據(jù)流上注冊了四個查詢,這些查詢間共享的過濾器的數(shù)量是四個。對于當前數(shù)據(jù)流元組e,過濾器最優(yōu)排序順序A = F1;F2;F3;F4。也就是說順序A的開銷可能遠遠小于其他排序順序如B = F2;F4;F1;F3。由于數(shù)據(jù)流上元組存在突變性,對于下一個數(shù)據(jù)流元組e,排序順序B 的開銷可能就優(yōu)于排序順序A。因此,在不斷變化的數(shù)據(jù)流環(huán)境中,如何自適應(yīng)的調(diào)整過濾器的排序順序是關(guān)鍵問題。

    近年來,數(shù)據(jù)流上的處理技術(shù)發(fā)展很快,主要側(cè)重于數(shù)據(jù)流查詢的處理和數(shù)據(jù)流上的深度內(nèi)容挖掘技術(shù)。也出現(xiàn)了很多數(shù)據(jù)流管理系統(tǒng),例如Tapestry[9]是構(gòu)建在只支持添加模式的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)上面的在線查詢處理引擎,用來完成基于內(nèi)容的過濾。這個系統(tǒng)可以說是數(shù)據(jù)流系統(tǒng)的雛形。

    XFilter[11]將不同用戶對XML 文檔的“偏好”注冊到系統(tǒng)中,將這些“偏好”作為查詢以XPath[12]語言的形式來表示,進而實現(xiàn)了基于內(nèi)容的過濾系統(tǒng)。Xyleme[13]是一個和XFilter[11]很類似的基于內(nèi)容的過濾系統(tǒng),只是使用的規(guī)則描述語言不同而已。Tribeca[14]系統(tǒng)是真正意義上的數(shù)據(jù)流管理系統(tǒng),用來完成對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流的在線查詢,只不過提供查詢的能力非常有限。OpenCQ[15]和NiagaraCQ[16]系統(tǒng)都是監(jiān)視Web數(shù)據(jù)流的數(shù)據(jù)流管理系統(tǒng)。支持側(cè)重點不太相同:OpenCQ[15]重點關(guān)注查詢處理的算法。NiagaraCQ[16]側(cè)重于支持的查詢數(shù)量規(guī)模。Telegraph[19, 18, 20, 50]是比較有特點的數(shù)據(jù)流管理系統(tǒng),具有較好的擴展性和移植性。其最大的特點是設(shè)計了一種稱為Eddy[19]的機制,通過這個機制來完成對每個元組的自適應(yīng)路由。Madden[20]重點討論了在傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中Telegraph[19]系統(tǒng)的查詢執(zhí)行策略。Madden[20]主要討論了在Telegraph系統(tǒng)中如何自適應(yīng)的處理多查詢。Aurora[21]系統(tǒng)是側(cè)重于網(wǎng)絡(luò)管理應(yīng)用的數(shù)據(jù)流管理系統(tǒng),Aurora的核心是由操作符組成的觸發(fā)器網(wǎng)絡(luò)。每個觸發(fā)器是由一個或者多個操作符組成的有向無環(huán)圖。

    對于每個使用了Aurora[21]系統(tǒng)的數(shù)據(jù)流管理應(yīng)用中,管理員只需要創(chuàng)建一個或者多個觸發(fā)器,并將這些觸發(fā)器添加到Aurora觸發(fā)器網(wǎng)絡(luò)中。Aurora在執(zhí)行計劃編譯時和運行時都進行了優(yōu)化,Aurara在系統(tǒng)運行時通過檢測資源負載情況結(jié)合注冊服務(wù)的QoS進行“甩負荷”。STREAM[3]是一種基于關(guān)系模型的數(shù)據(jù)流管理系統(tǒng)。提出了一種數(shù)據(jù)流查詢語言CQL[38]。所有操作算子和算子的優(yōu)化都是在同一個進程中,調(diào)度算法按照時間片進行簡單切割。STREAM 系統(tǒng)對查詢的優(yōu)化也非常有限,只是對單查詢進行了選擇下推,對多查詢只是在數(shù)據(jù)共享方面做了一些優(yōu)化工作。STREAM 基于關(guān)系模型進行數(shù)據(jù)流建模,給出了數(shù)據(jù)流環(huán)境下查詢的較完備的形式化定義。另外還有其他一些數(shù)據(jù)流項目,例如COUGAR[22]是Cornell大學(xué)的一個傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的數(shù)據(jù)庫項目,支持一種面向?qū)ο蟮牟樵冋Z言,將傳感器產(chǎn)生的數(shù)據(jù)定義為一個抽象數(shù)據(jù)類型,這樣傳感器輸出的就是一個時間序列的數(shù)據(jù)流。StatStream[23]是紐約大學(xué)的跨多個數(shù)據(jù)流計算統(tǒng)計值的實時數(shù)據(jù)流統(tǒng)計系統(tǒng)。

    結(jié)合上述研究成果,對提出的問題進行分析和總結(jié)。本文試圖克服以上文獻中的片面性,以一種全新的數(shù)據(jù)流實時處理的視角來重點介紹數(shù)據(jù)流查詢領(lǐng)域的重點研究問題和解決辦法。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫模型對查詢的精度、準確性有較高的要求,相反數(shù)據(jù)流模型對詢計劃執(zhí)行的實時性和自適應(yīng)調(diào)整這兩個方面要求比較高。正是基于數(shù)據(jù)流模型和數(shù)據(jù)庫模型在數(shù)據(jù)流查詢領(lǐng)域的差異性,引出了三個重要子問題。

    (1)在越來越多的數(shù)據(jù)流應(yīng)用場景中,數(shù)據(jù)模態(tài)越來越多,例如文本、圖片、音頻、視頻等。針對不同數(shù)據(jù)模態(tài)下的“操作算子”的屬性也千差萬別。將針對不同數(shù)據(jù)模態(tài)下的“操作算子”稱為過濾器。這樣,在數(shù)據(jù)流環(huán)境下的各種過濾器的屬性(開銷,選擇性……)就各不相同,如果將開銷較小的過濾器優(yōu)先計算,那么對同一個元組的處理速度就要比其他策略要快。這就是過濾器的排序問題。過濾器排序問題是數(shù)據(jù)流處理領(lǐng)域最重要的問題之一。

    (2)在很多數(shù)據(jù)流應(yīng)用場景中,由于數(shù)據(jù)流之間的相關(guān)性越來越大,不同數(shù)據(jù)流之間通過各種屬性(如網(wǎng)絡(luò)流中四元組、時間戳、模態(tài)內(nèi)容相似性)進行關(guān)聯(lián),這樣就需要跨多個數(shù)據(jù)流進行融合過濾、分析、查詢、管理,將這個問題稱為多數(shù)據(jù)流融合計算。多數(shù)據(jù)流融合計算問題的核心是設(shè)計高效的多數(shù)據(jù)流之間的連接算子(Join operator)。多數(shù)據(jù)流的連接算子的設(shè)計是數(shù)據(jù)流領(lǐng)域的熱點問題之一。

    (3)自適應(yīng)查詢優(yōu)化在數(shù)據(jù)流查詢系統(tǒng)中,執(zhí)行引擎通常將查詢解析成執(zhí)行計劃,執(zhí)行計劃的單元是操作算子[1]。隨著數(shù)據(jù)流中數(shù)據(jù)時刻變化,同一個操作算子在不同時刻所需要的資源也是時刻變化,在有限存儲計算資源的情況下,如何自適應(yīng)的優(yōu)化執(zhí)行計劃以高效的處理實時數(shù)據(jù)流是數(shù)據(jù)流查詢領(lǐng)域中一個很重要的研究熱點。這個問題稱為自適應(yīng)查詢優(yōu)化[33]。

    在余下的章節(jié),按照以上列出的數(shù)據(jù)流查詢領(lǐng)域的主要問題分別進行具體介紹:第二部分主要介紹共享過濾器排序問題;第三部分主要介紹數(shù)據(jù)流領(lǐng)域的主要連接算子研究進展情況;第四部分主要介紹自適應(yīng)查詢優(yōu)化問題以及目前的進展,最后對本文工作進行總結(jié)。

    2 共享過濾器排序

    為了有效地過濾數(shù)據(jù)流中特定信息,人們常常在數(shù)據(jù)流上注冊大量的查詢,同時訓(xùn)練大量的過濾器。在數(shù)據(jù)流環(huán)境中,查詢和過濾器常常是一種“多對多”的連接,也就是說對于單個過濾器的判斷可能會同時給出多個查詢的結(jié)果。在這種情況下,如何排序所有的過濾器來獲得最小的過濾代價變得非常重要。對于過濾器的排序一般依賴于三個指標:過濾器本身的執(zhí)行代價(c)、過濾器連接的查詢數(shù)目(p)以及過濾器對于隨機樣本判斷為真的概率(s)。針對過濾器的排序問題一般分為相關(guān)過濾器排序和獨立過濾器排序兩個子問題。其中,相關(guān)過濾器排序是指過濾器之間存在概率關(guān)系的情況下對過濾器進行排序。相反,獨立過濾器排序問題則是相對比較理想的情況下,假設(shè)所有的過濾器都是相互獨立。后者在數(shù)據(jù)流領(lǐng)域被廣泛關(guān)注。

    4 查詢優(yōu)化

    查詢優(yōu)化的過程就是自適應(yīng)查詢處理的過程。在傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域,查詢的處理策略是:先計劃,再執(zhí)行。也就是,查詢引擎首先決策出一個開銷最小的查詢執(zhí)行計劃,然后查詢執(zhí)行器來完成計劃的執(zhí)行。鑒于數(shù)據(jù)流查詢中,數(shù)據(jù)流在速度和內(nèi)容上具有不可預(yù)測性。因此,數(shù)據(jù)元組突變性可能會使得優(yōu)化本次選擇的執(zhí)行計劃在下一個數(shù)據(jù)元組的查詢中會引起性能驟降[50, 37],這樣就使得自適應(yīng)查詢處理在數(shù)據(jù)流領(lǐng)域被廣泛關(guān)注[38]。自適應(yīng)查詢的主要研究動機是:

    (1)由于數(shù)據(jù)流的突變,可能會導(dǎo)致本次的最優(yōu)查詢計劃在下一次元組處理中的開銷增加。自適應(yīng)查詢處理需要及時發(fā)現(xiàn)這種不適應(yīng)并采取一些糾正措施;

    (2)自適應(yīng)查詢處理可以及時探知數(shù)據(jù)源的未知屬性并選擇最優(yōu)查詢計劃;

    (3)鑒于數(shù)據(jù)流系統(tǒng)的資源限制條件,自適應(yīng)查詢處理要能夠及時的根據(jù)當前系統(tǒng)資源和輸入條件的限制做出最優(yōu)計劃的決策。

    自適應(yīng)的查詢處理可以避免因為死板的查詢計劃帶來的性能抖動,使得數(shù)據(jù)流系統(tǒng)的查詢性能趨于穩(wěn)定[45, 37]。在自適應(yīng)的查詢處理模型中,查詢的執(zhí)行被嚴格的劃分為優(yōu)化階段和執(zhí)行階段。這兩個階段相互獨立。這樣可以使得查詢的處理過程中可以及時的糾正因為優(yōu)化策略帶來的性能顛簸。自適應(yīng)查詢處理在過去幾年中的進展情況為:

    (1)所有自適應(yīng)查詢處理的工作集中在最近的十年內(nèi);

    (2)在自適應(yīng)查詢處理領(lǐng)域的主要研究工作具有很大的差異性,這些差異性主要體現(xiàn)在查詢語義的不同,不同的數(shù)據(jù)源,開銷度量方式的差異,優(yōu)化框架的差異以及不同的自適應(yīng)定義;

    (3)自適應(yīng)查詢處理的框架主要包括三個重要的組成部分。

    1)優(yōu)化器:選擇一種開銷最小的執(zhí)行計劃;

    2)執(zhí)行器:按照當前選擇的執(zhí)行計劃來完成查詢的執(zhí)行操作;

    3)統(tǒng)計跟蹤器:統(tǒng)計在查詢執(zhí)行過程中的系統(tǒng)資源信息,查詢開銷信息等。以供優(yōu)化器在優(yōu)化過程中使用。

    文獻[38]第一次對數(shù)據(jù)流系統(tǒng)按照查詢執(zhí)行策略進行了分類并對系統(tǒng)的性能表現(xiàn)進行了詳細的對比。對主流的數(shù)據(jù)流系統(tǒng)按照查詢執(zhí)行的策略分為三類。

    (1)基于計劃的系統(tǒng):傳統(tǒng)“先計劃,再執(zhí)行”的查詢執(zhí)行模式的擴展。主要的擴展體現(xiàn)在增加了統(tǒng)計跟蹤器、自適應(yīng)查詢,如圖5所示。統(tǒng)計跟蹤器用來收集查詢執(zhí)行過程中的系統(tǒng)信息來作為優(yōu)化器重新優(yōu)化的重要數(shù)據(jù)參考。

    (2)基于路由的系統(tǒng):以Eddy[19]和River[39]作為這個分支的經(jīng)典代表。核心思想是將數(shù)據(jù)流上的元組的查詢過程看成一個個的數(shù)據(jù)包在操作算子間的路由。因此,所有的優(yōu)化策略都是基于數(shù)據(jù)流元組級別。自適應(yīng)查詢處理的流程如圖6所示。

    (3)基于持續(xù)查詢的系統(tǒng):以CAPE[17]、NiagaraCQ[40]、StreaMon[49]作為這個分支的經(jīng)典代表,是數(shù)據(jù)流領(lǐng)域查詢處理的主要模型。重點考慮大量查詢在線注冊的情況下,將查詢和數(shù)據(jù)流元組的變化常態(tài)化,重點關(guān)注優(yōu)化器自適應(yīng)的調(diào)整操作算子的順序來完成查詢的執(zhí)行過程。自適應(yīng)查詢處理的流程如圖 7 所示。

    依據(jù)上面的分類,對近年來主流的數(shù)據(jù)查詢處理系統(tǒng)進行簡單的歸類和簡單說明,如表1所示。

    5 結(jié)束語

    本文回顧了數(shù)據(jù)流領(lǐng)域的國內(nèi)和國際上在該領(lǐng)域的主要研究成果,從數(shù)據(jù)流過濾的視角重新審視自適應(yīng)查詢的問題,綜述了在數(shù)據(jù)流模型中自適應(yīng)查詢出現(xiàn)的主要問題(過濾器排序、數(shù)據(jù)流連接、查詢優(yōu)化),并結(jié)合大規(guī)模數(shù)據(jù)流安全檢測背景,形成了下一步的研究思路。

    (1)過濾器排序:在數(shù)據(jù)流環(huán)境下的各種過濾器的屬性(開銷、選擇性、窗口等)差異較大,以往工作均是結(jié)合自身過濾器屬性構(gòu)建簡單的排序算法,普遍不具備自適應(yīng)調(diào)整能力。下一步的工作重點是普適性的過濾器度量模型和自適應(yīng)排序算法。

    (2)數(shù)據(jù)流連接:隨著大數(shù)據(jù)和高通量計算需求日益旺盛,跨多數(shù)據(jù)流進行融合過濾、分析、查詢、管理歸類為多流融合計算問題。多流融合計算問題的關(guān)鍵是設(shè)計高效的多數(shù)據(jù)流間的連接算法和環(huán)境感知關(guān)聯(lián)模型。通過研究發(fā)現(xiàn),當前工作中對連接算法普遍采用數(shù)據(jù)庫連接計算方法,缺乏對數(shù)據(jù)流和大數(shù)據(jù)環(huán)境下的環(huán)境感知能力,下一步重點考慮構(gòu)建具備環(huán)境感知能力的數(shù)據(jù)流關(guān)聯(lián)計算模型。

    基金項目:

    1.國家自然科學(xué)基金聯(lián)合基金(項目編號:U1936111);

    2.北京信息科技大學(xué)校基金項目(項目編號:5221910933)。

    參考文獻

    [1]?S. Babu, R. Motwani, K. Munagala, I. Nishizawa, and J. Widom:Adaptive ordering of pipelined stream filters. In SIGMOD04: Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, pp. 407-418 ( 2004)

    [2]?Chris Olston , Jing Jiang , Jennifer Widom, Adaptive filters for continuous queries over distributed data streams, Proceedings of the 2003 ACM SIGMOD international conference on Management of data, June 09-12, 2003, San Diego, California

    [3]?A. Arasu, B. Babcock, S. Babu, M. Datar, K. Ito, I. Nishizawa, J. Rosenstein, J. Widom. STREAM: the stanford stream data manager, in: Proceedings of the SIGMOD, 2003, p. 665.

    [4]?H.-H. Lee, E.-W. Yun and W.-S. Lee, Attribute-based evaluation of multiple continuous queries for filtering incoming tuples of a data stream, Information Sciences 178 (11) (2008), pp. 2416–2432

    [5]?Moses Charikar , Kevin Chen , Martin Farach-Colton, Finding Frequent Items in Data Streams, Pro-ceedings of the 29th International Colloquium on Automata, Languages and Programming, p.693-703, July 08-13, 2002

    [6]?J. Feigenbaum , S. Kannan , M. Strauss , M. Viswanathan, An Approximate L1-Di?erence Algorithm for Massive Data Streams, Proceedings of the 40th Annual Symposium on Foundations of Computer Science, p.501, October 17-18, 1999

    [7]?Anna C. Gilbert , Yannis Kotidis , S. Muthukrishnan , Martin Strauss, Surfing Wavelets on Streams: One-Pass Summaries for Approximate Aggregate Queries, Proceedings of the 27th International Conference on Very Large Data Bases, p.79-88, September 11-14, 2001

    [8]?Zhen Liu , Srinivasan Parthasarathy , Anand Ranganathan , Hao Yang, Near-optimal algorithms for shared filter evaluation in data stream systems, Proceedings of the 2008 ACM SIGMOD international conference on Management of data (2008)

    [9]?D. Terry, D. Goldberg, D. Nichols, and B. Oki. Continuous queries over append-only databases. In Proc. of the 1992 ACM SIGMOD Intl. Conf. on Management of Data, pages321–330, June 1992.

    [10]?M. Altinel and M. J. Franklin. E?cient filtering of XML documents for selective dissemination of information. In Proc. of the 2000 Intl. Conf. on Very Large Data Bases,pages 53–64, Sept. 2000.

    [11]?Xml path language (XPath) version 1.0, Nov. 1999.W3C Recommendation available at http://www.w3.org/TR/xpath.

    [12]?B. Nguyen, S. Abiteboul, G. Cobena, andM. Preda.Monitoring XML data on the web. In Proc. of the 2001 ACM SIGMOD Intl. Conf. on Management of Data, pages437–448,May 2001.

    [13]?M. Sullivan. Tribeca: A stream databasemanager for network tra?c analysis. In Proc. of the 1996 Intl. Conf. on Very Large Data Bases, page 594, Sept. 1996.

    [14]?L. Liu, C. Pu, andW. Tang. Continual queries for internet scale event-driven information delivery. IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering, 11(4):583–590, Aug.1999.

    [15]?J. Chen, D. J. DeWitt, F. Tian, and Y. Wang. NiagraCQ: A scalable continuous query system for internet databases. In Proc. of the 2000 ACM SIGMOD Intl. Conf. on Management of Data, pages 379–390,May 2000.

    [16]?S. Babu and J. Widom:Continuous queries over data streams. SIGMODRec., vol. 30, no. 3, pp. 109–120, 2001.

    [17]?J. Hellerstein, M. Franklin, et al. Adaptive query processing: Technology in evolution. IEEE Data Engineering Bulletin, 23(2):7–18, June 2000.

    [18]?R. Avnur and J. Hellerstein. Eddies: Continuously adaptive query processing. In Proc. of the 2000 ACM SIGMOD Intl. Conf. on Management of Data, pages 261–272,May 2000.

    [19]?S. Madden andM. J. Franklin. Fjording the stream: An architecture for queries over streaming sensor data. In Proc. of the 2002 Intl. Conf. on Data Engineering, Feb. 2002. (To appear).

    [20]?D. Carney, U. Cetinternel, M. Cherniack, C. Convey, S. Lee, G. Seidman,M. Stonebraker,N. Tatbul, and S. Zdonik. Monitoring streams –a new class of dbms applications. Technical Report CS-02-01, Department of Computer Science, Brown University, Feb. 2002.

    [21]?P. Bonnet, J. Gehrke, P. Seshadri. Towards Sensor Database System. In Proc. Int. Conf. On Mobile Data Management, 2001, pages 3-14.

    [22]?Y. Zhu, D. Shasha. StatStream: Statistical Monitoring of Thousands of Data Streams in Real Time. In Proc. Int. Conf. On Very Large Data Bases, 2002, pp. 358-369.

    [23]?K. Munagala, U. Srivastava, and J. Widom.Optimization of continuous queries with shared expensive filters. In PODS07: Proceedings of the 26th ACM SIGMOD-SIGACT-SIGART Symposium on Principles of Database Systems, pp. 215-224 (2007)

    [24]?A. Kemper, G. Moerkotte, and M. Steinbrunn. Optimizing boolean expressions in object-bases. In Proc. of the 1992 Intl. Conf. on Very Large Data Bases, pages 79–90, Aug. 1992.

    [25]?K. Ross. Conjunctive selection conditions in main memory. In Proc. of the 2002 ACM Symp. on Prin-ciples of Database Systems, June 2002.

    [26]?E. Cohen, A. Fiat, and H. Kaplan. E?cient sequences of trials. In Proc. of the 2003 Annual ACM-SIAM Symp. on Discrete Algorithms, Jan. 2003.

    [27]?U. Feige, L. Lov′asz, and P. Tetali. Approximating min-sum set cover. In Proc. of the 5th Intl. Workshop on Approximation Algorithms for Combinatorial Optimization (APPROX), Sept. 2002.

    [28]?K. Munagala, S. Babu, R. Motwani, and J. Widom. The pipelined set cover problem. Technical report, Stanford University Database Group, Oct. 2003. Available at http://dbpubs.stanford.edu/pub/2003-65.

    [29]?L. Raschid and S. Y. W. Su, “A parallel processing strategy for evaluating recursive queries,”in VLDB 86: Proceedings of the 12th International ConReferences ference on Very Large Data Bases, pp. 412–419, Morgan Kaufmann Publishers Inc., 1986.

    [30]?A. N. Wilschut and P. M. G. Apers, “Dataflow query execution in a parallel main-memory environ-ment,”in PDIS 91: Proceedings of the First International Conference on Parallel and Distributed Information Systems, Fontainebleu Hilton Resort, Miami Beach, FL, pp. 68–77, IEEE Computer Soci-ety, 1991.

    [31]?T. Urhan and M. J. Franklin, “XJoin: a reactively-scheduled pipelined join operator,”IEEE Data Engineering Bulletin, vol. 23, no. 2, pp. 27–33, 2000.

    [32]?Amol Deshpande , Zachary Ives , Vijayshankar Raman, Adaptive query processing, Foundations and Trends in Databases, v.1 n.1, p.1-140, January 2007

    [33]?Z. G. Ives, D. Florescu, M. Friedman, A. Levy, and D. S. Weld, “An adaptive query execution system for data integration,”in SIGMOD 99: Proceedings of the 1999 ACM SIGMOD international conference on Management of data, (New York, NY, USA), pp. 299–310, ACM Press, 1999.

    [34]?V. Raman, A. Deshpande, and J. M. Hellerstein, “Using state modules for adaptive query process-ing.,”in ICDE 03: Proceedings of the 19th International Conference on Data Engineering, Bangalore, India, pp. 353–364, 2003.

    [35]?S. Viglas, J. F. Naughton, and J. Burger, “Maximizing the output rate of multi-way join queries over streaming information sources,”in VLDB 03: Proceedings of the 29th International Conference on Very Large Data Bases, Berlin, Germany: Morgan Kaufmann, September 9–12 2003.

    [36]?R. Avnur and J. M. Hellerstein, “Eddies: continuously adaptive query processing,”in SIGMOD 00: Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD international conference on Management of data, (New York, NY, USA), pp. 261–272, ACM Press, 2000.

    [37]?S. Babu and P. Bizarro, ”Adaptive query processing in the looking glass,” in CIDR 05: Second Biennial Conference on Innovative Data Systems Research, pp. 238-249, Asilomar, CA, 2005.

    [38]?N. Kabra and D. DeWitt. E?cient mid-query reoptimization of sub-optimal query execution plans. In Proc. of the 1998 ACM SIGMOD Intl. Conf. on Management of Data, pages 106–117, June 1998.

    [39]?R. Arpaci-Dusseau. Run-time adaptation in river[J]. ACM Trans. on Computer Systems, 21(1):36–86, 2003.

    [40]?J. Chen, D. DeWitt, F. Tian, and Y. Wang. NiagaraCQ: A scalable continuous query system for internet databases. In Proc. of the 2000 ACM SIGMOD Intl. Conf. on Management of Data, pages 379–390, May 2000.

    [41]?Z. Ives, D. Florescu, M. Friedman, A. Levy, and D. Weld. An adaptive query execution system for data integration. In Proc. of the 1999 ACM SIGMOD Intl. Conf. on Management of Data, pages 299–310, June 1999.

    [42]?[45]?K. Ng, Z. Wang, R. Muntz, and S. Nittel. Dynamic query re-optimization. In Proc. of the 1999 Intl. Conf. on Scientific and Statistical Database Management, pages 264–273, July 1999.

    [43]?B. Dageville and M. Zait. SQL memory management in Oracle9i. In Proc. of the 2002 Intl. Conf. on Very Large Data Bases, pages 962–973, Aug. 2002.

    [44]?E. Wong and K. Youssefi. Decomposition - a strategy for query processing[J]. ACM Trans. on Database Systems, 1(3), 1976.

    [45]?A. Deshpande and J. Hellerstein. Lifting the burden of history from adpative query processing. In Proc. of the 2004 Intl. Conf. on Very Large Data Bases, Aug. 2004.

    [46]?S. Madden, M. Shah, J. Hellerstein, and V. Raman. Continuously adaptive continuous queries over streams. In Proc. of the 2002 ACM SIGMOD Intl. Conf. on Management of Data, pages 49–60, June 2002.

    [47]?V. Raman, A. Deshpande, and J. Hellerstein. Using state modules for adaptive query processing. In Proc. of the 2003 Intl. Conf. on Data Engineering, Mar. 2003.

    [48]?S. Babu, K. Munagala, J.Widom, and R. Motwani. Adaptive caching for continuous queries. In Proc. of the 2005 Intl. Conf. on Data Engineering, 2005. (To appear).

    [49]?S. Babu and J. Widom. StreaMon: An adaptive engine for stream query processing. In Proc. of the 2004 ACM SIGMOD Intl. Conf. on Management of Data, June 2004. Demonstration proposal.

    [50]?S. Christodoulakis. Implications of certain assumptions in database performance evaluation[J]. ACM Trans. on Database Systems, 9(2):163–186, 1984.

    [51]?孟小峰, 周龍驤, 王珊. 數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展趨勢[J]. 軟件學(xué)報, 2004(12):74-88

    作者簡介:

    李軍(1983-),男,漢族, 山東滕州人,北京郵電大學(xué),博士, 高級工程師,北京信息科技大學(xué),教師;主要研究方向和關(guān)注領(lǐng)域:網(wǎng)絡(luò)信息安全、數(shù)據(jù)挖掘。

    于靈凡(1998-),女,漢族,北京信息科技大學(xué),本科;主要研究方向和關(guān)注領(lǐng)域:網(wǎng)絡(luò)流挖掘和管理。

    田斌(1983-),男,漢族,北京郵電大學(xué),博士,中國信息安全測評中心,高級工程師;主要研究方向和關(guān)注領(lǐng)域:網(wǎng)絡(luò)空間安全。

    李犇(1986-),男,漢族,山東濟寧人,中國科學(xué)院大學(xué),碩士,北京市公安局朝陽分局,副科級警察;主要研究方向和關(guān)注領(lǐng)域:網(wǎng)絡(luò)空間安全。

    李曄(1986-),男,漢族,河北保定人,北京郵電大學(xué),碩士,河北移動網(wǎng)絡(luò)管理中心,工程師;主要研究方向和關(guān)注領(lǐng)域:網(wǎng)絡(luò)安全和管理。

    康海燕(1971-),男,漢族,河北石家莊人,北京理工大學(xué),博士,教授,北京信息科技大學(xué),副院長;主要研究方向和關(guān)注領(lǐng)域:網(wǎng)絡(luò)空間安全。

    猜你喜歡
    元組數(shù)據(jù)流過濾器
    基于Fluent的過濾器內(nèi)部流場數(shù)值模擬
    Python核心語法
    電腦報(2021年14期)2021-06-28 10:46:22
    汽車維修數(shù)據(jù)流基礎(chǔ)(下)
    海量數(shù)據(jù)上有效的top-kSkyline查詢算法*
    聲音過濾器
    趣味(語文)(2018年2期)2018-05-26 09:17:55
    基于減少檢索的負表約束優(yōu)化算法
    一種提高TCP與UDP數(shù)據(jù)流公平性的擁塞控制機制
    基于數(shù)據(jù)流聚類的多目標跟蹤算法
    北醫(yī)三院 數(shù)據(jù)流疏通就診量
    基于LOGO!的空氣過濾器自潔控制系統(tǒng)
    自動化博覽(2014年6期)2014-02-28 22:32:20
    亚洲精品久久国产高清桃花| 美女高潮的动态| 免费在线观看成人毛片| 真人做人爱边吃奶动态| 老熟妇仑乱视频hdxx| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 日韩欧美免费精品| 欧美xxxx性猛交bbbb| 日本三级黄在线观看| 内射极品少妇av片p| 成年女人看的毛片在线观看| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 国产欧美日韩一区二区精品| 美女被艹到高潮喷水动态| 日本黄色视频三级网站网址| 亚洲片人在线观看| 国模一区二区三区四区视频| 国产综合懂色| 三级国产精品欧美在线观看| 亚洲av免费在线观看| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 亚洲av不卡在线观看| 国产午夜精品论理片| 成人国产一区最新在线观看| 亚洲av电影在线进入| 久久九九热精品免费| 中文在线观看免费www的网站| 国产毛片a区久久久久| 深夜a级毛片| 超碰av人人做人人爽久久| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 日日夜夜操网爽| 亚洲电影在线观看av| 一进一出好大好爽视频| 给我免费播放毛片高清在线观看| 欧美最黄视频在线播放免费| 两个人的视频大全免费| 欧美日韩中文字幕国产精品一区二区三区| 最近在线观看免费完整版| 男女那种视频在线观看| 黄色一级大片看看| 久久热精品热| 国产精品1区2区在线观看.| 人人妻人人看人人澡| 高潮久久久久久久久久久不卡| 老师上课跳d突然被开到最大视频 久久午夜综合久久蜜桃 | 丝袜美腿在线中文| 亚洲精品久久国产高清桃花| 精品免费久久久久久久清纯| 淫秽高清视频在线观看| 久久久精品欧美日韩精品| 露出奶头的视频| 五月玫瑰六月丁香| 成人特级av手机在线观看| 69av精品久久久久久| 精品熟女少妇八av免费久了| 亚洲男人的天堂狠狠| 免费av观看视频| 中文字幕高清在线视频| 国产乱人伦免费视频| 国产精品影院久久| 婷婷六月久久综合丁香| 亚洲自偷自拍三级| 宅男免费午夜| 亚洲av美国av| 亚洲av免费在线观看| 色综合站精品国产| 欧美成人性av电影在线观看| 男人的好看免费观看在线视频| 国产欧美日韩一区二区精品| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| 久久精品人妻少妇| 欧美性猛交黑人性爽| 国产成人aa在线观看| 99久久精品一区二区三区| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站| 精品久久国产蜜桃| 国产成人欧美在线观看| 亚洲经典国产精华液单 | 国产成人a区在线观看| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看| 免费电影在线观看免费观看| 日韩有码中文字幕| 国产激情偷乱视频一区二区| 亚洲自拍偷在线| 少妇裸体淫交视频免费看高清| 国产单亲对白刺激| 一个人看的www免费观看视频| 午夜a级毛片| 欧美xxxx黑人xx丫x性爽| 又爽又黄a免费视频| 国产精品亚洲一级av第二区| 精品久久久久久久久av| 美女高潮的动态| 免费看光身美女| 午夜福利欧美成人| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片| 国产 一区 欧美 日韩| 999久久久精品免费观看国产| 亚洲18禁久久av| 麻豆成人午夜福利视频| 亚洲成av人片在线播放无| av在线观看视频网站免费| 免费大片18禁| 欧美高清性xxxxhd video| 小说图片视频综合网站| 久久久久久久午夜电影| 精品日产1卡2卡| 国产黄片美女视频| 欧美精品国产亚洲| 欧美3d第一页| 变态另类成人亚洲欧美熟女| 无遮挡黄片免费观看| 国内揄拍国产精品人妻在线| 成年女人永久免费观看视频| 亚洲精品影视一区二区三区av| 毛片一级片免费看久久久久 | 精品一区二区三区人妻视频| 国产男靠女视频免费网站| 3wmmmm亚洲av在线观看| 欧美精品国产亚洲| 色播亚洲综合网| av女优亚洲男人天堂| 老司机午夜福利在线观看视频| 亚洲在线自拍视频| 国内精品一区二区在线观看| ponron亚洲| 最新中文字幕久久久久| 久久久久久久午夜电影| 最后的刺客免费高清国语| xxxwww97欧美| 日韩精品中文字幕看吧| 免费高清视频大片| 老司机午夜福利在线观看视频| 亚洲经典国产精华液单 | 欧美日韩国产亚洲二区| 免费av毛片视频| 久久久色成人| 国产精品99久久久久久久久| 丰满人妻一区二区三区视频av| 久久午夜亚洲精品久久| netflix在线观看网站| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 两个人视频免费观看高清| 级片在线观看| 亚洲乱码一区二区免费版| 亚洲国产精品成人综合色| 观看免费一级毛片| 精品久久久久久,| 欧美在线一区亚洲| 成人一区二区视频在线观看| 精品久久久久久久久亚洲 | 真实男女啪啪啪动态图| 亚洲自拍偷在线| 国模一区二区三区四区视频| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看| 日韩欧美三级三区| 日本黄色片子视频| 一区二区三区激情视频| 最近中文字幕高清免费大全6 | 免费在线观看日本一区| 久久人人精品亚洲av| 天天躁日日操中文字幕| 欧美高清成人免费视频www| 国语自产精品视频在线第100页| 久久久久久久久久黄片| 男插女下体视频免费在线播放| 亚洲av电影不卡..在线观看| x7x7x7水蜜桃| 久久亚洲精品不卡| 日本免费a在线| 精品午夜福利视频在线观看一区| 亚洲天堂国产精品一区在线| 一个人看的www免费观看视频| 欧美最黄视频在线播放免费| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 长腿黑丝高跟| 日韩 亚洲 欧美在线| 色综合婷婷激情| 91字幕亚洲| 露出奶头的视频| 亚洲一区高清亚洲精品| 日日摸夜夜添夜夜添小说| ponron亚洲| 国产精品日韩av在线免费观看| 午夜精品在线福利| 黄色丝袜av网址大全| 国产毛片a区久久久久| 一区福利在线观看| 日本a在线网址| 亚洲第一欧美日韩一区二区三区| 免费av观看视频| 欧美日本亚洲视频在线播放| 观看美女的网站| 首页视频小说图片口味搜索| 国产精品乱码一区二三区的特点| 一区二区三区高清视频在线| 一级av片app| 久久精品国产亚洲av天美| 欧美+日韩+精品| 亚洲一区二区三区色噜噜| 精品国产三级普通话版| 亚洲熟妇熟女久久| av视频在线观看入口| 一级作爱视频免费观看| 欧美高清性xxxxhd video| 国产亚洲精品综合一区在线观看| 久久精品91蜜桃| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 久久久久久久午夜电影| 禁无遮挡网站| 亚洲av不卡在线观看| 亚洲一区二区三区不卡视频| 精华霜和精华液先用哪个| 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 最近在线观看免费完整版| 日本在线视频免费播放| 小说图片视频综合网站| 亚洲自偷自拍三级| 午夜精品久久久久久毛片777| 99热精品在线国产| 又紧又爽又黄一区二区| 此物有八面人人有两片| 亚洲熟妇中文字幕五十中出| 男人的好看免费观看在线视频| 成人鲁丝片一二三区免费| 特级一级黄色大片| 免费在线观看影片大全网站| 免费电影在线观看免费观看| 成人无遮挡网站| 成年女人毛片免费观看观看9| 精品国内亚洲2022精品成人| 动漫黄色视频在线观看| 免费av毛片视频| 俺也久久电影网| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 国产在视频线在精品| 亚洲精品一区av在线观看| 青草久久国产| 一级黄色大片毛片| 欧美黑人欧美精品刺激| 又爽又黄a免费视频| 日韩成人在线观看一区二区三区| 亚洲人成伊人成综合网2020| 两个人的视频大全免费| 禁无遮挡网站| 一级黄色大片毛片| 性色av乱码一区二区三区2| 中文字幕久久专区| 丰满的人妻完整版| 欧美极品一区二区三区四区| 亚洲成人精品中文字幕电影| 在线看三级毛片| 不卡一级毛片| 亚洲七黄色美女视频| 国产精品电影一区二区三区| 亚洲自拍偷在线| 夜夜爽天天搞| 亚洲一区高清亚洲精品| 白带黄色成豆腐渣| 少妇人妻一区二区三区视频| 嫩草影院入口| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 成人高潮视频无遮挡免费网站| 成人三级黄色视频| 俄罗斯特黄特色一大片| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频| 国产 一区 欧美 日韩| 亚洲电影在线观看av| 免费电影在线观看免费观看| 此物有八面人人有两片| 欧美日本亚洲视频在线播放| 亚洲内射少妇av| 欧美色视频一区免费| av在线老鸭窝| 亚洲电影在线观看av| 亚洲国产欧洲综合997久久,| 热99re8久久精品国产| 内射极品少妇av片p| 亚洲激情在线av| 久99久视频精品免费| 丁香六月欧美| 97碰自拍视频| 免费看美女性在线毛片视频| 亚洲不卡免费看| 伦理电影大哥的女人| 久久精品国产清高在天天线| 久99久视频精品免费| 亚洲一区二区三区不卡视频| 精品一区二区三区视频在线观看免费| 我要搜黄色片| 亚洲美女搞黄在线观看 | 久久精品影院6| 国产亚洲av嫩草精品影院| av在线老鸭窝| 亚洲中文字幕日韩| 久久人人爽人人爽人人片va | 国产精品一区二区免费欧美| 全区人妻精品视频| 搡女人真爽免费视频火全软件 | 成年版毛片免费区| 男女下面进入的视频免费午夜| 国模一区二区三区四区视频| 精品久久久久久久久久免费视频| 国产精品一区二区性色av| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 国产日本99.免费观看| 久久久久久久久久成人| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| av视频在线观看入口| 淫妇啪啪啪对白视频| 国产免费av片在线观看野外av| 极品教师在线视频| 亚洲成人精品中文字幕电影| 女人被狂操c到高潮| 又粗又爽又猛毛片免费看| 最近在线观看免费完整版| 在线天堂最新版资源| 啪啪无遮挡十八禁网站| 黄色一级大片看看| 免费搜索国产男女视频| 黄色日韩在线| 国产高清有码在线观看视频| 日本熟妇午夜| 丝袜美腿在线中文| 亚洲av二区三区四区| 亚洲欧美日韩卡通动漫| 国内精品一区二区在线观看| 69av精品久久久久久| 老司机深夜福利视频在线观看| 亚洲性夜色夜夜综合| 亚洲av中文字字幕乱码综合| 午夜福利免费观看在线| netflix在线观看网站| 麻豆国产97在线/欧美| 天堂网av新在线| 深夜精品福利| 天堂网av新在线| 欧美黄色片欧美黄色片| 国产在线精品亚洲第一网站| 日本精品一区二区三区蜜桃| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 亚洲av免费在线观看| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 又粗又爽又猛毛片免费看| 亚洲精品影视一区二区三区av| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 一进一出抽搐gif免费好疼| 亚洲黑人精品在线| 国产又黄又爽又无遮挡在线| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 三级毛片av免费| 国产伦在线观看视频一区| 五月伊人婷婷丁香| 中亚洲国语对白在线视频| 精品人妻一区二区三区麻豆 | 色播亚洲综合网| 十八禁国产超污无遮挡网站| 永久网站在线| 精品久久国产蜜桃| 麻豆av噜噜一区二区三区| 亚洲经典国产精华液单 | 国产av麻豆久久久久久久| 少妇人妻一区二区三区视频| 给我免费播放毛片高清在线观看| 日韩中文字幕欧美一区二区| 好男人在线观看高清免费视频| 欧美日韩黄片免| 男人的好看免费观看在线视频| 国产精品久久久久久久电影| 欧美乱妇无乱码| 精品一区二区三区人妻视频| bbb黄色大片| 欧美+亚洲+日韩+国产| 国产成人av教育| 日韩欧美国产一区二区入口| aaaaa片日本免费| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 麻豆av噜噜一区二区三区| 日韩成人在线观看一区二区三区| 一卡2卡三卡四卡精品乱码亚洲| 日韩中字成人| 国产久久久一区二区三区| 日韩欧美一区二区三区在线观看| 九色国产91popny在线| 久久中文看片网| 精品一区二区三区av网在线观看| 麻豆国产97在线/欧美| a级一级毛片免费在线观看| 国产亚洲欧美在线一区二区| 国产午夜精品论理片| 搡老妇女老女人老熟妇| 亚洲经典国产精华液单 | 男人舔奶头视频| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 欧美一区二区精品小视频在线| 欧美日韩福利视频一区二区| 欧美又色又爽又黄视频| 亚洲一区高清亚洲精品| av欧美777| 精品日产1卡2卡| 久久亚洲精品不卡| 国产色爽女视频免费观看| 一二三四社区在线视频社区8| 国产精品电影一区二区三区| 极品教师在线免费播放| 亚洲最大成人中文| 97热精品久久久久久| 精品国产亚洲在线| 51国产日韩欧美| 国产精品久久久久久亚洲av鲁大| 女人被狂操c到高潮| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 直男gayav资源| 99热只有精品国产| 国产在线男女| 在线观看美女被高潮喷水网站 | 亚洲狠狠婷婷综合久久图片| 亚洲欧美日韩东京热| 嫩草影院入口| 精品一区二区三区人妻视频| 免费在线观看亚洲国产| 欧美bdsm另类| 日本一本二区三区精品| 90打野战视频偷拍视频| 国产精品乱码一区二三区的特点| 成人无遮挡网站| 国内精品美女久久久久久| 一级作爱视频免费观看| 村上凉子中文字幕在线| 亚洲精品乱码久久久v下载方式| 免费人成视频x8x8入口观看| h日本视频在线播放| 亚洲七黄色美女视频| 日韩欧美在线乱码| 久久精品国产自在天天线| 久久性视频一级片| 老司机深夜福利视频在线观看| 欧美黑人欧美精品刺激| 国产真实乱freesex| h日本视频在线播放| 长腿黑丝高跟| 亚洲avbb在线观看| 午夜福利在线观看免费完整高清在 | 亚洲 国产 在线| 一区二区三区四区激情视频 | 亚洲国产精品合色在线| 日韩中字成人| 日韩亚洲欧美综合| 国产亚洲精品av在线| 哪里可以看免费的av片| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 国产不卡一卡二| 亚洲无线在线观看| 一级av片app| 欧美三级亚洲精品| 最近最新免费中文字幕在线| 国产成+人综合+亚洲专区| 亚洲av电影在线进入| 亚洲欧美日韩高清在线视频| 久久热精品热| 欧美成狂野欧美在线观看| 欧美日韩黄片免| 国产淫片久久久久久久久 | 亚洲成人中文字幕在线播放| 国产视频内射| 日韩人妻高清精品专区| 欧美激情在线99| 欧美不卡视频在线免费观看| 性插视频无遮挡在线免费观看| 夜夜躁狠狠躁天天躁| 亚州av有码| 国产在线精品亚洲第一网站| 亚洲av.av天堂| 午夜久久久久精精品| 亚洲成人中文字幕在线播放| xxxwww97欧美| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 亚洲av免费高清在线观看| 国产老妇女一区| or卡值多少钱| 男女那种视频在线观看| 亚洲精品成人久久久久久| 男人的好看免费观看在线视频| 白带黄色成豆腐渣| 我要搜黄色片| 国内精品久久久久精免费| 久久精品国产亚洲av香蕉五月| 国内精品久久久久久久电影| 日韩中文字幕欧美一区二区| 日日干狠狠操夜夜爽| 搡老熟女国产l中国老女人| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 日本三级黄在线观看| 一级a爱片免费观看的视频| 欧美3d第一页| 午夜影院日韩av| 国产精品伦人一区二区| 97超视频在线观看视频| 91在线观看av| 最后的刺客免费高清国语| 国产三级中文精品| 国产久久久一区二区三区| 国产成人福利小说| 黄色一级大片看看| 一级作爱视频免费观看| 一a级毛片在线观看| 免费观看精品视频网站| 日日干狠狠操夜夜爽| 永久网站在线| 国产精品伦人一区二区| 国产精品一区二区三区四区久久| 好看av亚洲va欧美ⅴa在| 在线观看午夜福利视频| 国产男靠女视频免费网站| 又爽又黄a免费视频| a级毛片a级免费在线| 国产精品98久久久久久宅男小说| 51国产日韩欧美| 精品国产三级普通话版| 天堂av国产一区二区熟女人妻| 偷拍熟女少妇极品色| 国产精品乱码一区二三区的特点| 女人十人毛片免费观看3o分钟| 亚洲人成电影免费在线| 免费看光身美女| а√天堂www在线а√下载| 国产激情偷乱视频一区二区| 九九热线精品视视频播放| 国产成+人综合+亚洲专区| 51午夜福利影视在线观看| 欧美乱色亚洲激情| 色综合站精品国产| av专区在线播放| 床上黄色一级片| 国产高清三级在线| 黄色女人牲交| 亚洲欧美精品综合久久99| 日韩成人在线观看一区二区三区| 男人狂女人下面高潮的视频| 亚洲国产精品999在线| 少妇人妻精品综合一区二区 | 亚洲欧美精品综合久久99| 自拍偷自拍亚洲精品老妇| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| ponron亚洲| 免费在线观看亚洲国产| 美女大奶头视频| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 国产91精品成人一区二区三区| 怎么达到女性高潮| 90打野战视频偷拍视频| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 免费人成视频x8x8入口观看| 网址你懂的国产日韩在线| 精品免费久久久久久久清纯| 国产精品国产高清国产av| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放| 国产精品1区2区在线观看.| 午夜老司机福利剧场| 亚洲中文字幕一区二区三区有码在线看| 无人区码免费观看不卡| 91av网一区二区| 蜜桃久久精品国产亚洲av| 久久这里只有精品中国| 亚洲人成网站在线播| 国产主播在线观看一区二区| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 九九久久精品国产亚洲av麻豆| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 一二三四社区在线视频社区8| 老女人水多毛片| 又紧又爽又黄一区二区| 国产野战对白在线观看| 直男gayav资源| 色哟哟·www| 亚洲国产精品合色在线| 久久久色成人| 亚洲精品一区av在线观看| 亚洲不卡免费看| 国产一区二区在线av高清观看| 日本熟妇午夜| 久久午夜亚洲精品久久| 亚洲精品在线观看二区| 午夜福利成人在线免费观看| 精品乱码久久久久久99久播| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 欧美性猛交╳xxx乱大交人| 国产精品98久久久久久宅男小说| 亚洲国产色片| 3wmmmm亚洲av在线观看| 国内精品久久久久精免费| 精品免费久久久久久久清纯| 亚洲第一区二区三区不卡| 国产亚洲欧美98| 亚洲av.av天堂| 夜夜看夜夜爽夜夜摸| 久9热在线精品视频| 1000部很黄的大片| 一级作爱视频免费观看| 此物有八面人人有两片| 亚洲第一电影网av| 国产一区二区亚洲精品在线观看| 757午夜福利合集在线观看| 毛片女人毛片| 久久人人精品亚洲av| 乱码一卡2卡4卡精品| 久久久久久国产a免费观看| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| 久久午夜福利片| 麻豆久久精品国产亚洲av| 国产69精品久久久久777片| 色综合亚洲欧美另类图片|