物联网时代，传统批量处理无法满足实时性需求。流式数据库结合数据库和流计算，提供实时数据处理解决方案。它在内存中处理连续数据流，降低延迟，提升实时性。示例展示了如何用流式数据库处理物联网实时数据，实现设备状态实时监测和预测，成为实时数据处理的重要工具。
随着物联网的快速发展，大量实时数据源源不断地涌入系统，传统的批量处理方式已经无法满足对实时性和即时响应的需求。为了应对这一挑战，流式数据库应运而生，它将数据库和流计算相结合，为实时数据处理提供了一种高效可靠的解决方案。
流式数据库可以处理连续不断的数据流，而无需事先将数据存储在磁盘上。它的核心思想是将数据流划分为连续的事件，并将这些事件存储在内存中，以便快速查询和分析。相比之下，传统的批处理数据库需要将数据写入磁盘，并在之后进行批量处理，这导致了较高的延迟和较低的实时性。
下面我们来看一个示例，展示如何使用流式数据库处理物联网设备生成的实时数据：
from streamdb import StreamDatabase
# 创建流式数据库实例
stream_db = StreamDatabase()
# 定义数据模型
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