在当今实时数据处理和分析的世界中，流媒体数据库已成为希望保持领先地位的企业的重要工具。这些数据库专门设计用于处理连续大量生成的数据，非常适合物联网（IoT）、金融交易和社交媒体分析等用例。然而，市场上有这么多选择，选择合适的流媒体数据库可能是一项艰巨的任务。
👉 这篇文章帮助您了解什么是SQL流、流数据库、何时使用以及为什么使用它，并讨论了在为您的业务选择合适的流数据库时应该考虑的一些关键因素。
学习目标📖
您将在本文中学习以下内容：
- 什么是流数据（事件流处理）？
- 什么是流式SQL方法？
- 流式处理数据库、功能和用例。
- 排名前五的流媒体数据库（包括开源和SaaS）。
- 选择流式数据库的条件。
让我们在接下来的几节中快速回顾一些概念，比如什么是流式数据、流式SQL和数据库。
什么是流式数据？⤵️
流是随着时间的推移而可用的事件/数据元素的序列。数据流是一种实时处理和分析数据的方法，数据由各种来源生成，如传感器、电子商务购买、网络和移动应用程序、社交网络等。它涉及以事件或消息的形式持续不断地收集、处理和传递数据。
您可以使用更改数据捕获（CDC）从不同的数据源获取数据，如消息代理Kafka、Redpanda、Kinesis、Pulsar或数据库MySQL或PostgreSQL，这是识别和捕获数据更改的过程。
什么是流式SQL？⤵️
收集数据后，您可以将这些数据存储在流式数据库中（在下一节中，将对此进行解释），在那里可以使用SQL查询和SQL流式处理和分析这些数据。这是一种使用SQL查询处理实时数据流的技术。它允许企业使用与批处理相同的SQL语言来实时查询和处理数据流。
数据可以从流中实时转换、过滤和聚合为更有用的输出，如物化视图（CREATE materialized view），以提供见解并实现自动化决策。
☝️ 物化视图通常用于需要频繁执行复杂查询或查询结果需要长时间计算的情况。通过预计算结果并将其存储在物化视图（虚拟表）中，可以更快地执行查询，并减少开销。PostgreSQL、Microsoft SQL Server、RisingWave或Materialize支持自动更新的物化视图。
SQL流的一个主要好处是，它允许企业利用现有的SQL技能和基础设施来处理实时数据。这可能比学习Java、Scala等新的编程语言或处理数据流的工具更有效👍.
什么是流式数据库？⤵️
流式数据库，也称为实时数据库，是一种设计用于实时处理连续数据流的数据库管理系统。它经过优化，可处理和存储以连续快速流形式到达的大量数据。
流式数据库使用与传统数据库相同的声明性SQL和相同的抽象（表、列、行、视图、索引）。与传统数据库不同，数据存储在与写入（插入、更新）结构匹配的表中，所有计算工作都发生在读取查询（选择）上，流式数据库在连续的基础上运行，在数据到达时处理数据，并以物化视图的形式将其保存到持久存储中。这允许对实时事件进行即时分析和响应，使企业能够根据最新信息做出决策和采取行动。
流式数据库通常使用专门的数据结构和算法，这些结构和算法经过优化以实现快速高效的数据处理。它们还支持复杂事件处理（CEP）和其他实时分析工具，以帮助企业实时获得见解并从数据中提取价值。
流式数据库独有的功能之一是能够更新增量物化视图💪.
您可以对Stream数据库做些什么？⤵️
以下是您可以使用流式数据库执行的一些操作：
- 从不同的流/数据源（如Apache Kafka）收集和转换数据。
- 为需要增量聚合的数据创建物化视图。
- 使用简单的SQL语法查询复杂的流数据。
- 在聚合和分析实时数据流之后，您可以使用实时分析来触发下游应用程序。
5个顶级流媒体数据库⤵️
由于有各种类型的流式数据库可用，并且每个流式数据库都提供了许多功能。
下面，我分享了5个顶级流媒体数据库（包括开源和SaaS），并注意到它们并没有按流行或使用的特定顺序排列。
如何选择流媒体数据库⤵️
选择合适的流媒体数据平台可能是一项具有挑战性的任务，因为需要考虑几个因素。在选择流媒体数据平台时，需要记住以下一些关键注意事项：
- 数据源：考虑平台可以接收和处理的数据源类型。确保平台能够处理您需要的数据源。Kafka、Redpanda、Apache Pulsar、AWS Kinesis、Google Pub/Sub主要用作流源服务/消息代理。或者PostgreSQL或MySQL等数据库。
- 可扩展性：考虑平台随着数据需求的增长而扩展的能力。一些平台的扩展能力可能有限，而另一些平台可以处理大量数据和多个并发用户。确保缩放过程几乎可以在不中断数据处理的情况下立即完成。例如，开源项目RisingWave使用一致的哈希算法将数据动态划分到每个计算节点。这些计算节点通过计算数据的唯一部分进行协作，然后相互交换输出。就云提供商中的流媒体数据平台而言，它们支持开箱即用的自动扩展功能，因此这不是问题。
- 集成：考虑平台与其他系统和工具（如BI和数据分析平台）集成的能力，您目前正在使用或计划在未来使用这些平台。确保平台支持与其他系统连接所需的协议和API。RisingWave集成了许多BI服务，包括Grafana、Metabase、Apache Superset等。
- 性能：考虑平台的速度和效率。一些平台在查询速度、数据处理和分析方面可能比其他平台表现更好。因此，您需要选择一个流式数据库，该数据库可以在几秒钟内提取、转换和加载数百万条记录。流数据平台的关键性能指标（KPI）是事件速率、吞吐量（事件速率乘以事件大小）、延迟、可靠性和主题数量（对于发布子架构）。有时与基于JVM的系统相比，使用诸如Rust之类的低级编程语言设计的平台可能速度极快。
- 安全性：考虑平台的安全功能，如访问控制、数据加密和合规认证，以确保您的数据得到保护。
- 易用性：考虑平台的易用性，包括其用户界面、文档和支持资源。确保该平台易于使用，并为您的团队提供足够的支持。
- 成本：考虑平台的成本，包括许可费、维护成本以及任何额外的硬件或软件要求。确保该平台符合您的预算，并提供良好的投资回报。
总结⤵️
总之，流式数据库提供了几个独特的功能，包括实时数据处理、事件驱动架构、连续处理、低延迟、可扩展性、对各种数据格式的支持以及灵活性。这些功能能够在实时应用程序中实现更快的洞察力、更好的决策和更高效的数据使用。
适合您的用例的最佳流式数据库将取决于您的特定需求，例如支持的数据源、容量和速度、数据结构、可扩展性、性能、集成和成本。重要的是要根据这些因素仔细评估每个选项，以确定最适合您的组织。
相关资源
- What Are Materialized Views in Databases?
- What is Streaming SQL?
- How to choose a streaming data platform?
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