88、连续查询与协调避免技术解析

连续查询与协调避免技术解析

1. 连续查询相关技术

在大数据流处理领域，连续查询是一个重要的研究方向。CQL并非首个用于流处理的SQL方言。此前，有多个系统在这方面进行了探索。
- TelegraphCQ ：它复用了PostgreSQL的前端作为表面语言基础，不过重点在于流关系代数后端，开创了动态优化和查询共享的新技术。
- Gigascope ：拥有自己的SQL方言GSQL。与CQL不同，GSQL的代数中所有操作符直接作用于流。对于部分操作符（如 和 ）较为直接，但对于 ‰ 和 则需要配置排序属性约束来实现窗口功能。
- Aurora ：采用图形界面进行表面级编程，但因其使用流关系代数，仍可视为类SQL系统。其Stream Query Algebra (SQuAl) 包含常见操作符 、、‰ 和 ，还有并集、排序和重采样操作符。

CQL采取了更以语言为中心的方法，还启发了对类SQL流语言语义细节的研究。例如，Jain等人精确定义了StreamSQL在多个元组具有相同时间戳时的语义；SECRET论文关注基于时间的滑动窗口问题；Zou等人探索了将重复的SQL查询转换为连续CQL查询的方法。

如今，大数据流处理系统的研究重点已从SQL方言转向嵌入式领域特定语言（EDSLs）。EDSLs是宿主语言中的库，为连续查询提供抽象。虽然大多数EDSLs缺乏CQL等独立语言的严格语义，但对于熟悉宿主语言的开发者来说，入门门槛更低，更易扩展用户定义操作符，且无需单独的语言工具链。

以下是几种系统特点的对比表格：
| 系统名称 |