PipelineDB
PipelineDB 是利用SQL查询语句对流式数据进行处理。输出的结果存储在表格中。其优点在于仅仅在硬盘上存储连续查询（continuous queries）的输出结果，进而可降低流式数据集的基数。原始数据（raw data）一旦被连续查询读取消费后，就会被丢弃。因此，PipelineDB不是用来存储数据的数据仓库。
通过 PipelineDB 的数据被看作是虚拟数据。PipelineDB的目的在于降低数据流对 ETL 过程的依赖性。原始数据可以直接流入PipelineDB，同时，可以通过连续查询实时定义、提取已声明的信息。
Continuous Views
Continuous view 是PipelineDB的基本构成，可以看做是一个普通视图（regular view）。此外，它可以选取流和表中的组合值作为输入，并且实时增加的数据都可以被写入当作输入值。
流一旦被 CV 读取以后，它就会被丢弃，不存储在任何地方。当有SELECT * FROM that_view，数据才可以存储。可以将一个CV看作是一个高通量、实时的实体化视图。
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创建 CV
CREATE CONTINUOUS VIEW name AS query
其中，query 是 PostgreSQL的SELECT描述。
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丢弃 CV
DROP CONTINUOUS VIEW name
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截断 CV
SELECT truncate_continuous_view(‘name’);
这句话用来溢出 cv 的数据，而不是cv本身，即清空表格。类似于 PostgreSQL的truncate: https://www.postgresql.org/docs/9.5/static/sql-truncate.html
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查看 CV
SELECT * FROM pipeline_views();
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数据检索
数据减速最简单的就是运用 SELECT语句，如下
SELECT * FROM some_continuous_view
也可以进一步进行分析再输出。
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生存期限（Time-to-Live Expiration）
包含两个参数: ttl和ttl_column。
当数组的ttl_column值(时间戳)超过ttl时间段的值时，Expiration通过控制一个或多个"reaper"进程来删除“老”的数据 。例如：
CREATE CONTINUOUS VIEW v_ttl WITHm (ttl = ‘1 month’, ttl_column = ‘minute’) AS<>
SELECT minute(arrival_timestamp), COUNT(*) FROM some_stream GROUP BY minute;
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设置 TTLs
设置 TTL 可以通过set_ttl函数来设置：
set_ttl(cv_name, ttl, ttl_conlumn)
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激活和停止
CV连续不断地处理输入流，因而有一个开始、停止机制，而不完全关闭 PipelineDB 非常有用。
SELECT activate(‘continuous_view_or_transform’);
SELECT deactivate(‘continuous_view_or_transform’);
当 cv 没有激活时，事件可以写入流，但不能读取。
Continuous Transforms
CT用来对输入的数据进行连续转换，但不保存，因而也不支持聚合计算。转换的结果可以转入另外的流或者写入其他的。
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创建 CT
CREATE CONTINUOUS TRANSFORMS name AS query [THEN EXECUTE PROCEDURE function_name ( arguments )]
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丢弃 CT
DROP CONTINUOUS TRANSFORM name
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查看 CT
SELECT * FROM pipeline_transforms( );
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CT的输出流
为了方便其他转换或者 CV 读取，CT 都有输出流与其对接。例如，将转换后的写入table：
CREATE CONTINUOUS TRANSFORM t AS
SELECT t.y FROM some_stream s JOIN some_table t ON s.x = t.x;
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内置转换触发器
PipelineDBT 提供了一个内置接口，用触发函数接收转换的数据。触发函数亦可将转换后的数据写入其他流。用pipeline_stream_insert函数来操作。例如：
CREATE CONTINUOUS TTRANSFORM t AS
SELECT x::int, y::int FROM stream WHERE mod(x,2) = 0
THEN EXECUTE PROCEDURE pipeline_stream_insert(‘even_stream’)
上述例子是将所有（x, y）数组中当 x 为偶数时，将其插入even_stream。
Streams
流中的每列数据，可以简单的看成一个事件。事件存在流中，被 CV 消费、读取。流可唯一的被作为 CV 的输入。建立流：
CREATE STREAM stream_name([
{ column_name data_type[ COLLATE collation] | LIKE parent_stream}[, …]])
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写入流
用INSERT。
例如：INSERT INTO stream (x,y,z) VALUES (0,1,2);
INSERT配合PREPARE可以降低网络负载。
可用COPY将数据从文件写入流，例如，
COPY stream (data) FROM ‘/some/file.csv’
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输出流
对于 CV 的每一行输出的数据，通常都包含两个属性: old 和new。如果change与 CV insert 相关，则old元组为Null; 如果 change 与delete相关，则new元组为 Null。
例如：CREATE CONTINUOUS VIEW v_deltas AS SELECT abs((new).sum - (old).sum) AS delta
FROM output_of(‘v_sum’)
WHERE abs((new).sum - (old).sum) > 10;
old 和new两个元组必须用圆括号包起。 ：）
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Delta Streams
delta 元组用来保存old 和new之间的区别。
滑动窗口
连续视图会随着时间的推移，而不断更新，所以 P 要在更新连续视图的时候要考虑当前时间。包含where与当前时间相关的时间分量的子句的查询称为滑动窗口查询。
一个滑动的where 子句由两个重要的部分组成：clock_timestamp( )，arrival_timestamp( )。但是在 PipelindDB中不用显示的添加这些值，可以通过参数sw，在连续视图中做出定义。例如：
CREATE CONTINUOUS VIEW recent_users WITH (sw = ‘1 minute’) AS
SELECT user_id :: interger FROM stream;
在PipelineDB，会将其重写为以下：
CREATE CONTINUOUS VIEW recent_users AS
SELECT user_id :: integer FROM stream
WHERE (arrival_timestamp > clock_timestamp() - interval ‘1minute’);
数据类型、函数
- Bloom Filter Aggreates