什么是流数据？

流数据是指由数千个数据源持续生成的数据，通常也同时以数据记录的形式发送，规模较小（约几千字节）。流数据是由各种来源生成的，例如传感器、网上购物、Web 和移动应用程序、社交网络等等。它涉及以事件或消息的形式持续不断地收集、处理和传递数据。

什么是流式 SQL？

当数据被采集到之后，可以把这些数据保存到一个流数据库中，然后通过一个 SQL查询来对这些数据进行处理和分析。这是一个通过 SQL查询来实现对数据的实时处理的技术。这使得业务可以在同一时间内对数据进行查询，并对数据进行处理，就像批处理一样。

什么是流式数据库？

流数据库，也称为实时数据库，是一种数据库管理系统，旨在实时处理连续的数据流。它针对处理和存储以连续快速流形式到达的大量数据进行了优化。

与传统数据库不同，数据存储在与写入表中时，所有计算工作都发生在读取查询上。流数据库连续运行，在数据到达时对其进行处理，并以具体化视图的形式将其保存到持久存储中。这允许对实时事件进行即时分析和响应，使企业能够根据最新信息做出决策并采取行动。

流式数据库通常使用针对快速高效的数据处理进行优化的专用数据结构和算法。它们还支持复杂事件处理 （CEP） 和其他实时分析工具，以帮助企业获得洞察力并从数据中实时提取价值。

分享5个顶级流数据库

RisingWave.

Materialize.

Amazon Kinesis.

Confluent.

Apache Flink.

如何选择流式数据库

以下是选择流数据平台时要记住的一些关键注意事项：

数据来源：

考虑平台可以引入和处理的数据源类型。确保平台可以处理所需的数据源。

可扩展性：

考虑平台随着数据需求的增长而扩展的能力。某些平台的扩展能力可能受到限制，而其他平台可以处理大量数据和多个并发用户。

集成：

考虑平台与其他系统和工具集成的能力，例如您当前正在使用或计划将来使用的 BI 和数据分析平台。确保平台支持与其他系统连接所需的协议和 API。RisingWave与许多BI服务集成，包括Grafana，Metabase，Apache Superset等。

性能：

考虑平台的速度和效率。某些平台在查询速度、数据处理和分析方面可能比其他平台表现得更好。因此，您需要选择一个可以在几秒钟内提取、转换和加载数百万条记录的流式数据库。流数据平台的关键性能指标 （KPI） 是事件速率、吞吐量（事件速率乘以事件大小）、延迟、可靠性和主题数量（对于发布-订阅体系结构）。有时与基于 JVM 的系统相比，使用 Rust 等低级编程语言设计的平台可以非常快。

安全：

考虑平台的安全功能，例如访问控制、数据加密和合规性认证，以确保您的数据受到保护。

易用性：

考虑平台的易用性，包括其用户界面、文档和支持资源。确保该平台易于使用，并为您的团队提供足够的支持。

成本：

考虑平台的成本，包括许可费、维护成本以及任何其他硬件或软件要求。确保该平台符合您的预算并提供良好的投资回报。

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