处理流数据时，查询优化会发生怎样的变化？

在流处理场景中，查询优化有所不同，这是因为存在像物联网传感器读数这样连续、高速、无界的数据。与在有限存储数据上运行的静态数据库查询不同，流查询处理实时数据流。关键概念包括窗口（时间/滑动/会话边界）和用于连续部分聚合的状态管理。主要目标是在处理海量数据的同时实现超低延迟结果，这对于实时分析、欺诈检测和监控场景至关重要。 核心差异包括延迟约束阻止了详尽的计划搜索。优化器在窗口内使用增量处理和有状态运算符（如连接、聚合）。资源管理变得至关重要，导致了负载削减（在过载时丢弃部分数据）和近似算法（如HyperLogLog）的出现。适应性至关重要——计划必须动态调整以适应变化的数据速率或模式。这需要平衡准确性、延迟和计算成本，显著影响连接和过滤器等运算符的实现和排序方式。 实际上，流优化器专注于最小化状态大小并利用增量计算。步骤包括识别无状态运算符、分解复杂查询以及选择高效的窗口策略。实现利用专用引擎（如Flink、Spark Streaming）管理水印以进行事件时间处理。这使得连续查询执行能够以低延迟进行，在实时仪表板、动态定价和预测性维护等用例中提供价值。