Foundations of streaming SQL

借助于流表二象性来理解流与表的相对性：
streams -> tables：一个关于变更的数据流随着时间聚集产生了一个数据表；
tables->streams：对一个表的变更的观察，伴随着时间的变化产生了一个数据流（observation这一过程，体现了离散的概念）；

非相对论的流&表定义：
表是静态的数据
流是动态的数据


Beam的模型：抽象出数据处理的四个核心问题（要素）；
what: 计算得到什么结果？选择算子和思考算子计算逻辑的过程；
where: 对于事件时间而言，在哪里进行计算？窗口
when: 什么时候触发结果输出？触发计算，输出结果
how: 如何细化结果相关性？提前累加/计算

在Beam模型中，使得流和表如何变得更协调：
批处理如何适配所有的这些语义/概念；
流跟有界的和无界的数据集是什么关系；
上页的四个问题如何映射到流/表的体系中？

从MapReduce入手，抽象来看，是一个从输入->Map运算->Reduce运算->输出的过程；

Map/Reduce两个算子，细分一下每一个都会经历：读->计算->写的过程，图中的箭头，其实也不是一个具体的东西，它只是代表了数据的流向或者数据交换。下一页我们将会看到~

数据的流动、交换也是一种抽象，接下来将会经历一个具体化的过程。

先确定计算模型整体的输入和输出，按照之前对流/表的定义，其可以被先被确定为表（表是静态的数据）

接下来，把Map/Reduce阶段拆开来看，先看Map阶段。

以下是一个map算子提供的接口，UDF需要实现它，它可以被拆分为两个部分。

下图中高亮为黄色的两个参数，体现了MapRead输出数据的方式，它是一条条离散的记录，因此视为流（见下图）。


而经过了Map运算之后，将会输出一个新的键值对:K2,V2，它输出给MapWrite的方式仍然是独立的数据记录，因此仍然可视为流（见下图）

由于ReduceReduce的输入来自于MapWrite的输出，因此这里也存在着数据交换

从两者的API可以看到，map的输出是流，而reduce的输入，其值对应的是一个集合，那么这里便存在着一个聚集（汇聚）的过程，因此Map阶段的整体输出可视为一个表（见下图）。


整个MapReduce计算模型中，Map阶段都已确定，下面来确定一下Reduce阶段。

ReduceRead读取的是一个具体的键，及其对应的值集合，然后传递给Reduce算子进行运算，最终输出一个单值的结果，这中间伴随着数据的流动，可视为流。


到此，整个MapReduce计算各个部分的数据交换形式如下图：

接下来，我们来回答在Beam模型中，流/表如何融合的问题，第一个问题是批处理如何适配这些概念：
表中的数据被读取，形成数据的流动，也就形成了数据流；
流被处理（各种算子）形成新的流，直到发生了一个分组运算（分组运算的属性就是聚集）
分组会将离散的数据汇聚起来，从而使其变成了静态数据，变成了表
接着就是1-3步的重复，直到计算完成

回答第二个问题：关于流跟有界数据集和无界数据集的关系：
流是数据的一种动态的形式，对有界和无界数据集都是如此。
这里注意跟以前的一些既有观念进行区分：之前的很多观念人为，流处理的是无界数据集，而批处理主要应用于有界数据集；

如何映射这四个问题？



想得到怎样的计算结果来选择算子，并填充算子的计算逻辑

这个图其实是个动画，建议去web页面上看一下，更能理解这一点。

对于事件时间而言，在哪里进行计算以得到结果，这了如果是进行聚合计算，则通常需要引入窗口。

定义了一个2分钟的翻滚窗口，这就是where



在处理时间中，什么时候进行（触发）计算，因为计算依赖于计算框架，所以其触发的时间参考是处理时间。什么时候，涉及到触发器控制结果的输出，对于事件时间还关联到Watermark

在框架中指定when语义



如何细化结果相关？注意这里为了演示，对when的API调用进行了调整，这里的how产生的结果就是提早聚集触发~


这四个问题，其实体现了计算模型的演讲过程。


关于流/表相关性的通用原理：
管道：表+流+运算
表：静态的数据
流：动态的数据
运算：（流|表）->（流|表）的转换
流->流：非分组的（元素级别）的运算；
流->表：分组运算，使得流动的数据变成静态的，从而产生一个表，窗口是一种时间维度上的分组；
表->流：去分组（触发计算）式的运算，将表数据转化为移动的数据，从而产生一个数据流;
表->表：不可能发生，因为从静态数据到静态数据的转变不可能没有数据的动态移动；

Streaming SQL

关系代数

关系随着时间的演进

传统的SQL VS 流式SQL


注意这里两者的区别，传统的观点是一个时间点的查询，而流式SQL中是一个时间区间的演进；

关系代数的封闭性保留了完整的基于时间演进的关系。


带添加name筛选条件，在之前的每个时间区间中，名为”Frank”的记录都被移除了。

分组聚合操作，在每个时间段中，结果集的变化

接下来将展示基于时间演进的SQL跟流与表的关系；

普通的查询并没有什么特别的

但是下图中，当指定了AS OF SYSTEM TIME‘’时，则可以查询之前时间段的内容，这体现了时间演进的过程（它得到的是一个点的结果，但是能查询之前某个时间点的结果，体现了时间演进时每个点结果得以保存的过程），而不是传统SQL中只保留当前时间点截止所演进的结果。

这依然是一个动画的展示，展示了12:00发起的一个流式SQL（SELECT后面跟了STREAM关键字），查询结果演进的过程；

表：捕获的是关系随着时间演进过程中某个时间点的快照（结果）
流：捕获的是关系随着时间演进过程中的进化（过程）


什么时候你需要SQL基于流式的扩展呢？
作为一个表：SQL的扩展几乎不需要，因为它代表着静态的数据；
作为一个流：SQL扩展有时需要

什么时候需要？
显式的表/流查询；
默认的表/流查询（任何输入时流，那么输出也是一个流，此时会需要）
时间戳和窗口（事件时间相关的列）
一些触发器的SQL形式的表达