摘要

流式SQL是指采用用于編寫數據庫查詢的相同的聲明式SQL，而在快速變化的數據流上運行。

這很有用，因為。

1. 當你能迅速采取行動時，數據往往更有價值
2. 現有的從數據流中獲得實時洞察力的工具過于復雜。

SQL的 "聲明 "性質在解決第二點方面發揮了重要作用，因為它允許用戶專注于他們想要什么，而讓底層引擎擔心如何完成。

在現實世界中，流式SQL被用來。

• 啟用新的內部和面向客戶的洞察力、自動化和應用程序
• 通過為關鍵指標提供單一的最新真相來源來提高商業智能數據的價值
• 通過取代代碼進行數據協調和轉換來簡化微服務

什么是流式SQL?

讓我們先具體說明一下我們說的流處理和SQL是什么意思。

流(事件流)

流指的是像Kafka、Kinesis或Pulsar這樣的消息中介，它們將數據作為事件或消息的連續流來處理。

事件流處理一切，從交易到用戶在網站或移動應用程序上的行動、物聯網傳感器數據、服務器的指標，甚至是傳統數據庫上的活動，都通過 change data capture.

SQL

在流的背景下，SQL為用戶提供了一種聲明性語言，用于。

• 創建視圖，將流中的原始數據連接、過濾和分組為更有用的輸出(CREATE MATERIALIZED VIEW)
• 從源和視圖中選擇數據(SELECT)

注意：CREATE MATERIALIZED VIEW命令是流式SQL的核心概念。它來自于 databases來的，在那里它被用來提前計算視圖，以防數據發生變化。在流媒體中，數據一直在變化，所以查詢在維護成物化視圖時往往更有用。

其他常見的SQL動詞如INSERT、UPDATE和DELETE在流式SQL中也有作用，但在這篇文章中，我們將重點討論從流中讀取、連接/過濾/轉換這些流的核心概念，并使其輸出可查詢或 寫到一個新的流。

流上的SQL和數據庫之間的區別

一旦你嘗試在流上使用SQL，一些關鍵的區別就會變得很明顯。

時間點查詢與連續查詢

在傳統數據庫上運行SQL查詢，會從一個時間點上返回一組靜態的結果。

以這個疑問為例：

SELECT SUM(amount) as total_amount FROM invoices;

當你運行它時，數據庫引擎會掃描在查詢時存在的所有的Invoices，并返回其金額之和。

使用流式SQL，你可以運行上面的確切查詢，并得到一個時間點的答案。但是你查詢的是快速變化的數據流，一旦你得到了結果，它們可能就已經過時了。在許多情況下，一個持續更新的查詢(物化視圖)在以下幾個方面更有用，我們將在下面描述。

要把上面的查詢變成一個物化的視圖，你要寫。

CREATE MATERIALIZED VIEW invoice_summary AS
SELECT SUM(amount) as total_amount FROM invoices;

當你第一次創建時，SQL引擎將處理它所能訪問的整個Invoice事件歷史，直到現在，然后隨著新的發票事件的到來繼續更新。

響應時間與滯后

傳統的數據庫有查詢響應時間的概念：你運行一個查詢，在引擎計算結果的過程中會經過一些時間，然后你得到響應。

在流處理中，最初的響應時間只是在你第一次物化一個視圖時的一個因素。但是，如果我們的輸入事件突然激增，在流結果中一定會有某種時間上的懲罰。這種懲罰就是時間滯后：輸出比輸入落后多少時間?

就像傳統數據庫的響應時間一樣，大多數終端用戶不需要考慮流式系統的時滯問題，但知道它的存在有助于以避免問題的方式編寫和使用流式SQL。

不同的行動為底層引擎創造工作

在讀取方面，傳統的數據庫引擎一直在閑置，直到它收到一個查詢，然后它計劃和優化它，并開始工作提供結果。一旦它回復了結果，它就會再次閑置，直到它收到另一個查詢。發送查詢是為引擎創造工作。

如果你回到上面的物化視圖，來自流的新數據為引擎創造了工作。在Materialize中，這種方法是通過增量計算實現的：更新視圖所做的工作與進來的數據成比例，而不是與查詢的復雜性成比例。我們不需要對數據進行全面的重新掃描來更新結果。

這種模式的轉變使得流式SQL最適合于反復詢問同一問題的查詢(如儀表盤、報告、自動化、大多數應用程序代碼)，而不是臨時性的查詢。

為什么流式SQL是有用的?

1.數據最初出現時往往是最有價值的

這有兩個原因，一個很明顯，一個不太明顯。

1. 更快的數據=更快的決策--股票市場是這個想法發揮到極致的一個明顯例子。
2. 但它也適用于SaaS企業，像市場、旅游、活動等需要對費率和庫存做出快速決策的垂直行業，以及零售和物流業，因為快速決策可以減少低效率，等等。
3. 數據離它的源頭越近，被誤解的機會就越少--數據從創建的地方到使用的地方，每一步都會增加出錯的可能性，即終端用戶(人或機器)認為數據代表的東西并不存在。時間在其中起到了作用，它迫使人們圍繞操作順序和工作的一致性進行協調。在這種情況下，切換到流數據并不是因為它更快，而是因為你不再需要考慮時間問題。

2.SQL是一種從流式數據中獲得洞察力的偉大手段

這里是另一個關于流式事件的物化視圖的例子。

 CREATE MATERIALIZED VIEW experiments AS
   SELECT
     experiment_views.name,
     experiment_views.variant,
     COUNT(DISTINCT(experiment_views.user_id)) as unique_users,
     COUNT(DISTINCT(conversions.user_id)) as unique_conversions
   FROM experiment_views
   LEFT JOIN conversions ON
     conversions.user_id = experiment_views.user_id 
     AND conversions.created_at > experiment_views.created_at
   GROUP BY experiment_views.name, experiment_views.variant;

• SQL并不是流處理所特有的--當數據從流轉移到數據庫時，其意義并沒有改變，所以我們查詢的方式也不應該改變。
• 它的聲明性提高了生產力 - 開發人員幾乎不需要做任何優化決定，特別是與代碼中的相同任務相比。

SQL有一個額外的好處，那就是它是一種成熟的語言，建立了30多年，周圍有一個工具和教育的生態系統。這意味著更多的開發者可以使用流媒體數據，并輕松地將其整合到他們的堆棧的其他部分。

流式SQL的用例

今天，任何已經在使用像Kafka這樣的消息代理的人都可以開始使用流式SQL，而不需要付出很大努力。在未來，隨著CDC軟件的成熟，這一標準將擴展到 "任何擁有數據庫的人"。"以下是一些使用流式SQL的例子。

商業智能和分析

當決定 "什么是賦予我們的內部團隊從數據中做出智能決策的最佳方式 "時，流式SQL是一個需要考慮的選項，它的權衡使它對某些情況比其他情況更好。

在許多情況下，用流式SQL完成的主源數據的物化視圖是一個更簡單的 data pipeline.除了實時數據的好處外，企業使用這種方法還可以回避以下問題。

• 批量處理中的時間間隔和操作順序的協調
• 在下一個批次運行前無法修復或測試的錯誤所導致的長時間停工
• 儀表盤加載緩慢
• 緩存、反規范化造成的不一致問題

微服務

流式SQL被用來取代在微服務中做復雜數據協調和轉換的代碼。

像kafka這樣的事件流通常已經是微服務架構中的第一等公民。工程師們經常發現自己在構建和維護復雜的應用程序，從kafka中消費。例如：從事件日志中讀取的應用程序，以產生對SaaS應用程序的API使用的洞察力和測量。

微服務中任何看起來像查詢的組件都可能被流式SQL所取代。

實時應用

如果你的應用程序的價值取決于你實時交付更新和數據的能力，流式SQL可能是建立一個昂貴或復雜的多組件堆棧的替代方案。

新的能力

1. 面向用戶的實時分析--以前，只有像LinkedIn和Google這樣的技術巨頭才有規模和工程團隊來建立面向用戶的實時分析(如LinkedIn的 "誰瀏覽了你的個人資料 "頁面或Google Analytics的實時儀表板)。通過降低復雜性，流式SQL向更多的公司開放了神奇的實時用戶分析功能。
2. 業務自動化 - 一旦你有了實時儀表盤的流式SQL，一個自然的進展就是開始在相同的數據上做出自動化的決定。(例如。如果你的電子商務網站從某一特定來源獲得的流量激增，就在主頁上增加一個促銷活動)。

總結

Materialize提供了一個流式SQL實現，它在兩個重要方面是獨一無二的。

在Materialize中，你可以用與postgres兼容的SQL編寫查詢。我們認為值得花費額外的精力來構建這個系統，因為只有在這種級別的SQL兼容中，你才能獲得與現有工具集成的好處，并消除用戶對高級流處理概念的負擔。

查詢引擎使用增量計算(Differential Dataflow)來更有效地維護物化視圖，因為新的數據進來了。