數據流區別特征

與傳統的關系數據模式區別
b.babcock等[90]認為數據流模式在以下幾個方面不同于傳統的關系數據模式：
1. 數據聯機到達；
2. 處理系統無法控制所處理的數據的到達順序；
3. 數據可能是無限多的；
4. 由于數據量的龐大，數據流中的元素被處理后將被拋棄或存檔（archive）。以后再想獲取這些數據將會很困難，除非將數據存儲在內存中，但由于內存大小通常遠遠小于數據流數據的數量，因此實際上通常只能在數據**次到達時獲取數據。
三個特點
我們認為，當前所研究的數據流計算之所以不同于傳統的計算模式，關鍵在于這些數據流數據本身具有如下三個特點：
數據的到達—快速
這意味著短時間內可能會有大量的輸入數據需要處理。這對處理器和輸入輸出設備來說都是一個較大的負擔，因此對數據流的處理應盡可能簡單。
數據流
數據的范圍—廣域
這是指數據屬性（維）的取值范圍非常大，可能取的值非常多，如地域、手機號碼、人、網絡節點等。這才是導致數據流無法在內存或硬盤中存儲的主要原因。如果維度小，即使到來的數據量很大，也可以在較小的存儲器中保存這些數據。例如，對于無線通信網來說，同樣的100萬條通話記錄，如果只有1000個用戶，那么使用1000個存儲單位就可以保存足夠多和足夠精確的數據來回答“某一用戶的累計通話時間有多長”的問題；而如果共有100000個用戶，要保存這些信息，就需要100000個存儲單位。數據流數據的屬性大多與地理信息、ip地址、手機號碼等有關，而且往往與時間聯系在一起。這時，數據的維度遠遠**過了內存和硬盤容量，這意味著系統無法完整保存這些信息，通常只能在數據到達的時候存取數據一次。
數據到達的時間—持續
數據的持續到達意味著數據量可能是無限的。而且，對數據進行處理的結果不會是較終的結果，因為數據還會不斷地到達。因此，對數據流的查詢的結果往往不是一次性而是持續的，即隨著底層數據的到達而不斷返回較新的結果。
以上數據流的特點決定了數據流處理的特點一次存取，持續處理，有限存儲，近似結果，快速響應。
近似結果是在**個條件限制下產生的必然結果。由于只能存取數據一次，而且只有相對較小的有限空間存儲數據，因此產生精確的計算結果通常是不可能的。而將對結果的要求從過去的“精確”改為“近似”后，實現數據流查詢的快速響應也就成為了可能。
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