第二部分 进阶(Advanced)
3. 流（Streaming）
Calcite扩展了SQL和关系代数以支持流式查询。
3.1 简介
流是收集到持续不断流动的记录，永远不停止。与表不同，它们通常不存储在磁盘上，而流是通过网络，并在内存中保存很短的时间。
数据流是对表格的补充，因为它们代表了企业现在和将来发生的事情，而表格代表了过去。一个流被存档到一个表中是很常见的。
与表一样，您经常希望根据关系代数以高级语言查询流，根据模式（schema）进行验证，并优化以充分利用可用的资源和算法。
Calcite的SQL是对标准SQL的扩展，而不是另一种“类SQL”的语言。区别很重要，原因如下：
- 对于任何知道常规SQL的人来说，流式SQL都很容易学习。
- 语义清晰，因为我们的目标是在一个流上产生相同的结果，就好像表中的数据是一样的。
- 可以编写结合了流和表（或者流的历史，基本上是内存表）的查询。
- 许多现有的工具可以生成标准的SQL。
如果不使用STREAM关键字，则返回常规标准SQL。
3.2 schema示例
流式SQL使用以下schema：
- Orders (rowtime, productId, orderId, units)：一个流和一个表
- Products (rowtime, productId, name) ：一个表
- Shipments (rowtime, orderId) ：一个流
3.3 简单查询
最简单的流式查询：
SELECT STREAM *
FROM Orders;
rowtime | productId | orderId | units
----------+-----------+---------+-------
10:17:00 | 30 | 5 | 4
10:17:05 | 10 | 6 | 1
10:18:05 | 20 | 7 | 2
10:18:07 | 30 | 8 | 20
11:02:00 | 10 | 9 | 6
11:04:00 | 10 | 10 | 1
11:09:30 | 40 | 11 | 12
11:24:11 | 10 | 12 | 4 该查询读取Orders流中的所有列和行。与任何流式查询一样，它永远不会终止。只要记录到达，它就会输出一条记录Orders。
输入Control-C以终止查询。
STREAM关键字是SQL流的主要扩展。它告诉系统你对订单有兴趣，而不是现有订单。
查询:
SELECT *
FROM Orders;
rowtime | productId | orderId | units
----------+-----------+---------+-------
08:30:00 | 10 | 1 | 3
08:45:10 | 20 | 2 | 1
09:12:21 | 10 | 3 | 10
09:27:44 | 30 | 4 | 2
4 records returned. 也是有效的，但会打印出现有的所有订单，然后终止。我们把它称为关系查询，而不是流式处理。它具有传统的SQL语义。
Orders很特殊，因为它有一个流和一个表。如果您尝试在表上运行流式查询或在流上运行关系式查询，则Calcite会抛出一个错误：
SELECT * FROM Shipments;
ERROR: Cannot convert stream 'SHIPMENTS' to a table
SELECT STREAM * FROM Products;
ERROR: Cannot convert table 'PRODUCTS' to a stream3.4 过滤行
与常规的SQL中一样，使用一个WHERE子句来过滤行：
SELECT STREAM *
FROM Orders
WHERE units > 3;
rowtime | productId | orderId | units
----------+-----------+---------+-------
10:17:00 | 30 | 5 | 4
10:18:07 | 30 | 8 | 20
11:02:00 | 10 | 9 | 6
11:09:30 | 40 | 11 | 12
11:24:11 | 10 | 12 | 43.5 表达式投影
在SELECT子句中使用表达式来选择要返回或计算表达式的列：
SELECT STREAM rowtime,
'An order for ' || units || ' '
|| CASE units WHEN 1 THEN 'unit' ELSE 'units' END
|| ' of product #' || productId AS description
FROM Orders;
rowtime | description
----------+---------------------------------------
10:17:00 | An order for 4 units of product #30
10:17:05 | An order for 1 unit of product #10
10:18:05 | An order for 2 units of product #20
10:18:07 | An order for 20 units of product #30
11:02:00 | An order by 6 units of product #10
11:04:00 | An order by 1 unit of product #10
11:09:30 | An order for 12 units of product #40
11:24:11 | An order by 4 units of product #10我们建议您始终在SELECT 条款中包含rowtime列。在每个流和流式查询中有一个有序的时间戳，可以在稍后进行高级计算，例如GROUP BY和JOIN。
3.6 滚动窗口
有几种方法可以计算流上的聚合函数。差异是：
- How many rows come out for each row in?
- 每个输入值总共出现一次还是多次？
- 什么定义了“窗口”，一组贡献给输出行的行？
- 结果是流还是关系？
窗口类型：
- 滚动窗口（GROUP BY）
- 跳转窗口（多GROUP BY）（hopping）
- 滑动窗口（窗口函数）
- 级联窗口（窗口函数）
下图显示了使用它们的查询类型：
首先，看一个滚动窗口，它是由一个流GROUP BY定义的 。这里是一个例子：
SELECT STREAM CEIL(rowtime TO HOUR) AS rowtime,
productId,
COUNT(*) AS c,
SUM(units) AS units
FROM Orders
GROUP BY CEIL(rowtime TO HOUR), productId;
rowtime | productId | c | units
------------+---------------+------------+-------
11:00:00 | 30 | 2 | 24
11:00:00 | 10 | 1 | 1
11:00:00 | 20 | 1 | 7
12:00:00 | 10 | 3 | 11
12:00:00 | 40 | 1 | 12 结果是流。在11点整，Calcite发出自10点以来一直到11点有下订单的 productId的小计。12点，它会发出11:00至12:00之间的订单。每个输入行只贡献到一个输出行。
Calcite是如何知道10:00:00的小计在11:00:00完成的，这样就可以发出它们了？它知道rowtime是在增加，而且它也知道CEIL(rowtime TO HOUR)在增加。所以，一旦在11:00:00时间点或之后看到一行，它将永远不会看到贡献到上午10:00:00的一行。
增加或减少的列以及表达式是单调的。（单调递增或单调递减）
如果列或表达式的值具有轻微的失序，并且流具有用于声明特定值将不会再被看到的机制（例如标点符号或水印），则该列或表达式被称为准单调。
在GROUP BY子句中没有单调或准单调表达式的情况下，Calcite无法取得进展，并且不允许查询：
SELECT STREAM productId,
COUNT(*) AS c,
SUM(units) AS units
FROM Orders
GROUP BY productId;
ERROR: Streaming aggregation requires at least one monotonic expression 单调和准单调的列需要在模式中声明。当记录输入流并且由从该流中读取数据的假定查询时，单调性被强制执行。我们建议为每个流指定一个时间戳列rowtime，但也可以声明其他列是单调的，例如orderId。
我们将在下面的内容讨论标点符号，水印，并取得进展的其他方法 。
3.7 滚动窗口，改进
前面的滚动窗口的例子很容易写，因为窗口是一个小时。对于不是整个时间单位的时间间隔，例如2小时或2小时17分钟，则不能使用CEIL，表达式将变得更复杂。
Calcite支持滚动窗口的替代语法：
SELECT STREAM TUMBLE_END(rowtime, INTERVAL '1' HOUR) AS rowtime,
productId,
COUNT(*) AS c,
SUM(units) AS units
FROM Orders
GROUP BY TUMBLE(rowtime, INTERVAL '1' HOUR), productId;
rowtime | productId | c | units
----------+-----------+---------+-------
11:00:00 | 30 | 2 | 24
11:00:00 | 10 | 1 | 1
11:00:00 | 20 | 1 | 7
12:00:00 | 10 | 3 | 11
12:00:00 | 40 | 1 | 12 正如你所看到的，它返回与前一个查询相同的结果。TUMBLE 函数返回一个分组键，这个分组键在给定的汇总行中将会以相同的方式结束; TUMBLE_END函数采用相同的参数并返回该窗口的结束时间; 当然还有一个TUMBLE_START函数。
TUMBLE有一个可选参数来对齐窗口。在以下示例中，我们使用30分钟间隔和0:12作为对齐时间，因此查询在每小时过去12分钟和42分钟时发出汇总：
SELECT STREAM
TUMBLE_END(rowtime, INTERVAL '30' MINUTE, TIME '0:12') AS rowtime,
productId,
COUNT(*) AS c,
SUM(units) AS units
FROM Orders
GROUP BY TUMBLE(rowtime, INTERVAL '30' MINUTE, TIME '0:12'),
productId;
rowtime | productId | c | units
----------+-----------+---------+-------
10:42:00 | 30 | 2 | 24
10:42:00 | 10 | 1 | 1
10:42:00 | 20 | 1 | 7
11:12:00 | 10 | 2 | 7
11:12:00 | 40 | 1 | 12
11:42:00 | 10 | 1 | 43.8 跳转窗口
跳转窗口是滚动窗口的泛化（概括），它允许数据在窗口中保持比发出间隔更长的时间。
查询发出的行的时间戳11:00，包含数据从08:00至11:00（或10：59.9）；以及行的时间戳12:00，包含数据从09:00至12:00。
SELECT STREAM
HOP_END(rowtime, INTERVAL '1' HOUR, INTERVAL '3' HOUR) AS rowtime,
COUNT(*) AS c,
SUM(units) AS units
FROM Orders
GROUP BY HOP(rowtime, INTERVAL '1' HOUR, INTERVAL '3' HOUR);
rowtime | c | units
----------+----------+-------
11:00:00 | 4 | 27
12:00:00 | 8 | 50 在这个查询中，因为保留期是发出期的3倍，所以每个输入行都贡献到3个输出行。想象一下，HOP函数为传入行生成一组Group Keys，并将其值存储在每个Group Key的累加器中。例如，HOP(10:18:00, INTERVAL '1' HOUR, INTERVAL '3')产生3个时间间隔周期：
[08:00, 09:00)
[09:00, 10:00)
[10:00, 11:00)
这就提出了允许不满意内置函数HOP和TUMBLE的用户来自定义的分区函数的可能性。
我们可以建立复杂的复杂表达式，如指数衰减的移动平均线：
SELECT STREAM HOP_END(rowtime),
productId,
SUM(unitPrice * EXP((rowtime - HOP_START(rowtime)) SECOND / INTERVAL '1' HOUR))
/ SUM(EXP((rowtime - HOP_START(rowtime)) SECOND / INTERVAL '1' HOUR))发出：
- 1:00:00包含[10:00:00, 11:00:00)的行;
- 1:00:01包含[10:00:01, 11:00:01)的行。
这个表达最近的订单比旧订单权重更高。将窗口从1小时扩展到2小时或1年对结果的准确性几乎没有影响（但会使用更多的内存和计算资源）。
请注意，我们在一个聚合函数（SUM）中使用HOP_START，因为它是一个子汇总（sub-total）内所有行的常量值。对于典型的集合函数（ SUM，COUNT等等），这是不允许的。
如果您熟悉GROUPING SETS，可能会注意到，分区函数可以看作是泛化的GROUPING SETS，因为它们允许一个输入行对多个子汇总做出贡献。用于GROUPING SETS的辅助函数诸如如GROUPING()和GROUP_ID可以在聚合函数内部使用，所以并不奇怪， HOP_START和HOP_END可以以相同的方式使用。3.9 分组集合
GROUPING SETS对于流式查询是有效的，只要每个分组集合包含单调或准单调表达式。
CUBE和ROLLUP不适用于流式查询，因为它们将生成至少一个聚合所有内容（如GROUP BY ()）的分组集合 。3.10 聚合后Consideration
与标准SQL一样，可以使用HAVING子句来过滤由流GROUP BY发出的行：
SELECT STREAM TUMBLE_END(rowtime, INTERVAL '1' HOUR) AS rowtime,
productId
FROM Orders
GROUP BY TUMBLE(rowtime, INTERVAL '1' HOUR), productId
HAVING COUNT(*) > 2 OR SUM(units) > 10;
rowtime | productId
----------+-----------
10:00:00 | 30
11:00:00 | 103.11 子查询，视图和SQL闭包属性
前述的HAVING查询可以使用WHERE子查询中的子句来表示：
SELECT STREAM rowtime, productId
FROM (
SELECT TUMBLE_END(rowtime, INTERVAL '1' HOUR) AS rowtime,
productId,
COUNT(*) AS c,
SUM(units) AS su
FROM Orders
GROUP BY TUMBLE(rowtime, INTERVAL '1' HOUR), productId)
WHERE c > 2 OR su > 10;
rowtime | productId
----------+-----------
10:00:00 | 30
11:00:00 | 10
11:00:00 | 40 HAVING子句是在SQL早期引入的，当需要在聚合之后执行过滤器时，（回想一下，WHERE在输入到达GROUP BY子句之前过滤行）。
从那时起，SQL已经成为一种数学封闭的语言，这意味着您可以在一个表上执行的任何操作也可以在查询上执行。
SQL 的闭包属性非常强大。它不仅使 HAVING陈旧过时（或至少减少到语法糖），它使视图成为可能：
CREATE VIEW HourlyOrderTotals (rowtime, productId, c, su) AS
SELECT TUMBLE_END(rowtime, INTERVAL '1' HOUR),
productId,
COUNT(*),
SUM(units)
FROM Orders
GROUP BY TUMBLE(rowtime, INTERVAL '1' HOUR), productId;
SELECT STREAM rowtime, productId
FROM HourlyOrderTotals
WHERE c > 2 OR su > 10;
rowtime | productId
----------+-----------
10:00:00 | 30
11:00:00 | 10
11:00:00 | 40 FROM子句中的子查询有时被称为“内联视图”，但实际上它们比视图更基础。视图只是一个方便的方法，通过给出这些分片命名并将它们存储在元数据存储库中，将SQL分割成可管理的块。
很多人发现嵌套的查询和视图在流上比在关系上更有用。流式查询是连续运行的运算符的管道，而且这些管道通常会很长。嵌套的查询和视图有助于表达和管理这些管道。
顺便说一下，WITH子句可以完成与子查询或视图相同的操作：
WITH HourlyOrderTotals (rowtime, productId, c, su) AS (
SELECT TUMBLE_END(rowtime, INTERVAL '1' HOUR),
productId,
COUNT(*),
SUM(units)
FROM Orders
GROUP BY TUMBLE(rowtime, INTERVAL '1' HOUR), productId)
SELECT STREAM rowtime, productId
FROM HourlyOrderTotals
WHERE c > 2 OR su > 10;
rowtime | productId
------------+-----------
10:00:00 | 30
11:00:00 | 10
11:00:00 | 403.12 流和关系之间的转换
回顾一下HourlyOrderTotals视图的定义。此视图是流还是关系？
它不包含STREAM关键字，所以它是一个关系。但是，这是一种可以转换成流的关系。
可以在关系和流式查询中使用它：
# A relation; will query the historic Orders table.
# Returns the largest number of product #10 ever sold in one hour.
SELECT max(su)
FROM HourlyOrderTotals
WHERE productId = 10;
# A stream; will query the Orders stream.
# Returns every hour in which at least one product #10 was sold.
SELECT STREAM rowtime
FROM HourlyOrderTotals
WHERE productId = 10; 这种方法不限于视图和子查询。遵循CQL [ 1 ]中规定的方法，流式SQL中的每个查询都被定义为关系查询，并最上面的SELECT使用STREAM关键字转换为流。
如果STREAM关键字存在于子查询或视图定义中，则不起作用。
在查询准备时间，Calcite计算查询中引用的关系是否可以转换为流或历史的关系。
有时候，一个流可以提供它的一些历史记录（比如Apache Kafka [ 2 ]主题中最后24小时的数据），但不是全部。在运行时，Calcite计算出是否有足够的历史记录来运行查询，如果没有，则会给出错误。
3.13 “饼图”问题：流上的关系查询
一个特定的情况下，需要将流转换为关系时会发生我所说的“饼图问题”。想象一下，你需要写一个带有图表的网页，如下所示，它总结了每个产品在过去一小时内的订单数量。
但是这个Orders流只包含几条记录，而不是一个小时的汇总。我们需要对流的历史记录运行一个关系查询：
SELECT productId, count(*)
FROM Orders
WHERE rowtime BETWEEN current_timestamp - INTERVAL '1' HOUR
AND current_timestamp;如果Orders流的历史记录正在滚动到Orders表中，尽管成本很高,我们可以回答查询。更好的办法是，如果我们可以告诉系统将一小时的汇总转化为表格，在流式处理过程中不断维护它，并自动重写查询以使用表格。
3.14 排序
ORDER BY的故事类似于GROUP BY。语法看起来像普通的SQL，但是Calcite必须确保它能够提供及时的结果。因此，它需要在ORDER BY键的前沿（leading edge）有一个单调的表达式。
SELECT STREAM CEIL(rowtime TO hour) AS rowtime, productId, orderId, units
FROM Orders
ORDER BY CEIL(rowtime TO hour) ASC, units DESC;
rowtime | productId | orderId | units
----------+-----------+---------+-------
10:00:00 | 30 | 8 | 20
10:00:00 | 30 | 5 | 4
10:00:00 | 20 | 7 | 2
10:00:00 | 10 | 6 | 1
11:00:00 | 40 | 11 | 12
11:00:00 | 10 | 9 | 6
11:00:00 | 10 | 12 | 4
11:00:00 | 10 | 10 | 1大多数查询将按照插入的顺序返回结果，因为引使用流式算法，但不应该依赖它。例如，考虑一下：
SELECT STREAM *
FROM Orders
WHERE productId = 10
UNION ALL
SELECT STREAM *
FROM Orders
WHERE productId = 30;
rowtime | productId | orderId | units
----------+-----------+---------+-------
10:17:05 | 10 | 6 | 1
10:17:00 | 30 | 5 | 4
10:18:07 | 30 | 8 | 20
11:02:00 | 10 | 9 | 6
11:04:00 | 10 | 10 | 1
11:24:11 | 10 | 12 | 4 productId= 30 的行显然是不符合order要求的，可能是因为Orders流以productId分区，分区后的流在不同的时间发送了他们的数据。
如果您需要特定的顺序，请添加一个显式的ORDER BY：
Calcite可能会通过合并使用rowtime实现UNION ALL，这样只是效率稍微低些。
只需要添加一个ORDER BY到最外层的查询。如果需要在UNION ALL之后执行GROUP BY，Calcite将会 隐式添加ORDER BY，以便使GROUP BY算法成为可能。
3.15 表格构造器
VALUES子句创建一个拥有给定行集合的内联表。
流式传输是不允许的。这组行不会发生改变，因此一个流永远不会返回任何行。
> SELECT STREAM * FROM (VALUES (1, 'abc'));
ERROR: Cannot stream VALUES3.16 滑动窗口
标准SQL的功能特性之一可以在SELECT子句中使用所谓的“分析函数” 。不像GROUP BY，不会折叠记录。对于每个进来的记录，出来一个记录。但是聚合函数是基于一个多行的窗口。
我们来看一个例子。
SELECT STREAM rowtime,
productId,
units,
SUM(units) OVER (ORDER BY rowtime RANGE INTERVAL '1' HOUR PRECEDING) unitsLastHour 这个功能特性付出很小的努力就包含了很多Power。在SELECT子句中可以有多个函数，基于多个窗口规则定义。
以下示例返回在过去10分钟内平均订单数量大于上周平均订单数量的订单。
SELECT STREAM *
FROM (
SELECT STREAM rowtime,
productId,
units,
AVG(units) OVER product (RANGE INTERVAL '10' MINUTE PRECEDING) AS m10,
AVG(units) OVER product (RANGE INTERVAL '7' DAY PRECEDING) AS d7
FROM Orders
WINDOW product AS (
ORDER BY rowtime
PARTITION BY productId)) 为了简洁起见，在这里我们使用一种语法，其中使用WINDOW子句部分定义窗口，然后在每个OVER子句中细化窗口。也可以定义WINDOW子句中的所有窗口，或者如果您愿意，可以定义所有内联窗口。
但真正的power超越语法。在幕后，这个查询维护着两个表，并且使用FIFO队列添加和删除子汇总中的值。但是，无需在查询中引入联接，也可以访问这些表。
窗口化聚合语法的一些其他功能特性：
- 可以根据行数定义窗口。
- 该窗口可以引用尚未到达的行。（流会等到他们到达）。
-
可以计算与顺序有关的函数，如RANK中位数。
3.17 级联窗口
如果我们想要一个返回每个记录的结果的查询，比如一个滑动窗口，但是在一个固定的时间段重置总数，就像一个翻滚的窗口？这种模式被称为级联窗口。这里是一个例子：
SELECT STREAM rowtime, productId, units, SUM(units) OVER (PARTITION BY FLOOR(rowtime TO HOUR)) AS unitsSinceTopOfHour它看起来类似于滑动窗口查询，但单调表达式出现在PARTITION BY窗口的子句中。由于rowtime从10:59:59到11:00:00，FLOOR(rowtime TO HOUR)从10:00:00到11:00:00发生改变，因此一个新的分区开始。在新的时间到达的第一行将开始新的汇总; 第二行将有一个由两行组成的汇总，依此类推。
Calcite知道旧分区永远不会再被使用，因此从内部存储中删除该分区的所有子汇总。
使用级联和滑动窗口的分析函数可以组合在同一个查询中。3.18 流与表Join
有两种类型的连接，即stream-to-table join和stream-to-stream join。
如果表的内容没有改变，则流到表的连接是直接的。这个查询以每个产品的列出价格丰富了订单流：SELECT STREAM o.rowtime, o.productId, o.orderId, o.units, p.name, p.unitPrice FROM Orders AS o JOIN Products AS p ON o.productId = p.productId; rowtime | productId | orderId | units | name | unitPrice ----------+-----------+---------+-------+ -------+----------- 10:17:00 | 30 | 5 | 4 | Cheese | 17 10:17:05 | 10 | 6 | 1 | Beer | 0.25 10:18:05 | 20 | 7 | 2 | Wine | 6 10:18:07 | 30 | 8 | 20 | Cheese | 17 11:02:00 | 10 | 9 | 6 | Beer | 0.25 11:04:00 | 10 | 10 | 1 | Beer | 0.25 11:09:30 | 40 | 11 | 12 | Bread | 100 11:24:11 | 10 | 12 | 4 | Beer | 0.25如果表格在改变，会发生什么？例如，假设product#10的单价在11点增加到0.35。在11:00之前下的订单应该是旧价格，在11:00之后下的订单应该反映新价格。
实现此目的的一种方法是创建一个表，使每个版本的开始和结束生效日期保持一致，ProductVersions如下所示：SELECT STREAM * FROM Orders AS o JOIN ProductVersions AS p ON o.productId = p.productId AND o.rowtime BETWEEN p.startDate AND p.endDate rowtime | productId | orderId | units | productId1 | name | unitPrice ----------+-----------+---------+-------+ -----------+--------+----------- 10:17:00 | 30 | 5 | 4 | 30 | Cheese | 17 10:17:05 | 10 | 6 | 1 | 10 | Beer | 0.25 10:18:05 | 20 | 7 | 2 | 20 | Wine | 6 10:18:07 | 30 | 8 | 20 | 30 | Cheese | 17 11:02:00 | 10 | 9 | 6 | 10 | Beer | 0.35 11:04:00 | 10 | 10 | 1 | 10 | Beer | 0.35 11:09:30 | 40 | 11 | 12 | 40 | Bread | 100 11:24:11 | 10 | 12 | 4 | 10 | Beer | 0.35另一种实现方法是使用具有临时支持的数据库（能够像过去的任何时候一样查找数据库的内容），并且系统需要知道Orders流的rowtime列对应于Products表的事务时间戳 。
对于许多应用程序而言，暂时支持或版本化表格的成本和努力是不值得的。查询在重放时给出不同的结果是可以接受的：在这个例子中，在重放时，product#10的所有订单被分配后来的单价0.35。3.19 流与流Join
如果连接条件以某种方式强迫它们彼此保持有限的距离，那么流与流的连接就是合理的。在以下查询中，发货日期在订单日期的一小时内：
SELECT STREAM o.rowtime, o.productId, o.orderId, s.rowtime AS shipTime FROM Orders AS o JOIN Shipments AS s ON o.orderId = s.orderId AND s.rowtime BETWEEN o.rowtime AND o.rowtime + INTERVAL '1' HOUR; rowtime | productId | orderId | shipTime ----------+-----------+---------+---------- 10:17:00 | 30 | 5 | 10:55:00 10:17:05 | 10 | 6 | 10:20:00 11:02:00 | 10 | 9 | 11:58:00 11:24:11 | 10 | 12 | 11:44:00请注意，相当多的订单不会显示，因为它们在一个小时内没有发货。在系统接收到Order#10时，时间戳为11:24:11，它已经从其哈希表中删除了订单包括Order#8（时间戳10:18:07）。
正如你所看到的，把这两个流的单调或准单调列联系在一起的“锁定步骤”是系统取得进展所必需的。如果它不能推断出一个锁定步骤, 它将拒绝执行一个查询。3.20 DML
这不仅是查询对流来说有意义。运行DML语句（INSERT，UPDATE，DELETE，UPSERT和REPLACE）对流来说同样有意义。
DML非常有用，因为它允许基于流实现物华流或表格，因此经常使用值可以节省工作量。
考虑到流的应用程序通常由查询管道组成，每个查询将输入流转换为输出流。管道的组件可以是一个视图：CREATE VIEW LargeOrders AS SELECT STREAM * FROM Orders WHERE units > 1000;或者一个标准的INSERT语句：
INSERT INTO LargeOrders SELECT STREAM * FROM Orders WHERE units > 1000;这些看起来很相似，在这两种情况下，管道中的下一个步骤都可以读取LargeOrders，而不用担心它是如何填充的。效率是有差别的：INSERT无论有多少消费者，做的工作都是相同的。这个视图的确与消费者的数量成正比，特别是没有消费者的情况下就没有工作。
其他形式的DML对于流也是有意义的。例如，以下常设UPSERT语句维护一个表格，以实现最后一小时订单的汇总：UPSERT INTO OrdersSummary SELECT STREAM productId, COUNT(*) OVER lastHour AS c FROM Orders WINDOW lastHour AS ( PARTITION BY productId ORDER BY rowtime RANGE INTERVAL '1' HOUR PRECEDING)3.21 标点(Punctuation)
Punctuation [ 5 ]允许流式查询取得进展，即使单调的键中没有足够的值来推送出结果。
（我更喜欢术语“rowtime bounds”，水印[ 6 ]是一个相关的概念，但为了这些目的，Punctuation就足够了。）
如果某个流具有Punctuation，那么它可能不会被排序，不过仍然可以排序。因此，出于语义的目的，按照排序的流来工作就足够了。
顺便说一下，一个无序的流也是可排序的，如果按t-sorted排序 （即，每个记录保证在其时间戳的t秒内到达）或k-sorted排序（即每个记录保证不超过k的位置造成无序）。所以对这些流的查询可以像带有Punctuation的流式查询来进行计划。
而且，我们经常要聚合不是时间的且是单调的属性。“一个团队在获胜状态和失败状态之间转移的次数”就是这样一个单调的属性。系统需要自己弄清楚聚合这样一个属性是否安全; Punctuation不会添加任何额外的信息。
我记得一些计划器的元数据（成本指标）：
- 这个流按给定的一个或多个属性排序吗？
- 是否可以对给定属性的流进行排序？（对于有限的关系，答案总是“是”;对于流，它依赖于Punctuation的存在，或属性和排序键之间的联系）。
- 我们需要引入什么延迟才能执行此类操作？
- 执行此类操作的成本（CPU，内存等）是多少？
在BuiltInMetadata.Collation中，我们已经有了（1）。对于（2），答案对于有限关系总是“true”。但是我们需要为流实现（2），（3）和（4）。
3.22 流的状态
并非本文中的所有概念都已经在Calcite中实现。其他的可能在Calcite中实现，但不能在SamzaSQL [ 3 ] [ 4 ] 等特定的适配器中实现。
已实现
- 流式SELECT，WHERE，GROUP BY，HAVING，UNION ALL，ORDER BY
- FLOOR和CEIL函数
- 单调性
- 流式VALUES是不允许的
未实现
本文档中提供的以下功能特性，以为Calcite支持它们，但实际上它还没有实现。全面支持意味着参考实现支持该功能特性（包括负面情况），TCK则对其进行测试。
- 流与流的 JOIN
- 流与表的 JOIN
- 视图上的流
- 带有ORDER BY流UNION ALL（合并）
- 流上的关系查询
- 流式窗口聚合（滑动和级联窗口）
- 检查STREAM在子查询和视图是否被忽略
- 检查流的ORDER BY子句不能有OFFSET或LIMIT
- 历史有限性; 在运行时，检查是否有足够的历史记录来运行查询。
- 准单调
- HOP和TUMBLE（和辅助HOP_START，HOP_END， TUMBLE_START，TUMBLE_END）函数
本文档做了什么
- 重新访问是否可以流式传输 VALUES
- OVER 子句来定义窗口上的流
- 考虑在流式查询中是否允许CUBE和ROLLUP，理解某些级别的聚合将永远不会完成（因为它们没有单调表达式），因此不会被发出。
- 修复该UPSERT示例以删除在过去一小时内没有发生的产品的记录。
- 输出到多个流的DML; 也许是标准REPLACE语句的扩展 。
3.23 函数
以下函数在标准SQL中不存在，但在流式SQL中定义。
标量函数：
- FLOOR(dateTime TO intervalType) 将日期，时间或时间戳值取下限为给定的间隔类型
- CEIL(dateTime TO intervalType) 将日期，时间或时间戳值取上限到给定的间隔类型
分区函数：
- HOP(t, emit, retain) 返回一个集合of group keys for a row作为跳转窗口的一部分
- HOP(t, emit, retain, align) 返回一个集合of group keys for a row作为给定对齐的跳转窗口的一部分
- TUMBLE(t, emit) 返回一个group key for a row作为滚动窗口的一部分
- TUMBLE(t, emit, align) 返回一个group key for a row作为给定对齐滚动窗口的一部分
注：
TUMBLE(t, e)相当于TUMBLE(t, e, TIME '00:00:00')。
TUMBLE(t, e, a)相当于HOP(t, e, e, a)。
HOP(t, e, r)相当于HOP(t, e, r, TIME '00:00:00')