流处理的四种主要用途：CEP、流分析、物化视图、流上搜索

处理一个事件流通常落在四种用途里。复合事件处理（CEP）源自20世纪90年代，专门用来在流中搜索特定的事件模式（类似正则表达式在字符串里找模式），常用高层声明式语言描述规则，一旦匹配就发出一个”复合事件”——它把数据库里”数据持久、查询临时”的关系倒转了过来：查询长期存储，数据流过它们。流分析和CEP的边界模糊，但更关注大量事件上的聚合统计（速率、滚动平均、同比环比）而非特定事件序列，常在固定时间区间（窗口）内计算，有时借助布隆过滤器、HyperLogLog等概率算法在牺牲精确度换取更省内存——这不代表流处理天生不精确，概率算法只是一种可选的优化。维护物化视图这个用途和[[变更数据捕获的实现方式与日志压缩机制]]是同一件事的另一种描述——用变更流不断更新缓存、搜索索引等衍生数据系统，与面向分析的窗口场景不同，构建物化视图往往需要一路延伸到”时间起点”的完整历史（除非被日志压缩丢弃的过时事件）。在流上搜索则是把CEP的思路用在单个事件的复杂匹配上（比如媒体监测服务用预先构建的查询持续匹配新闻流），传统搜索是先建索引再跑查询，这里反过来是查询常驻、文档流过查询，为了应对海量查询，也可以反过来给查询本身建索引来收窄匹配范围。