Streaming SQL ist ein wesentlicher Bestandteil effektiver Lösungen zur Verarbeitung von Echtzeitdaten geworden. Es ermöglicht datengestützten Organisationen, Streaming-Daten zu analysieren und darauf zu reagieren sowie den Wert neuer Daten schnell zu erkennen. Mit Streaming SQL können Organisationen schnell eine moderne Datenarchitektur übernehmen und Streaming-Datenpipelines erstellen, um ihren geschäftlichen Anforderungen gerecht zu werden.
0:00 Einführung
0:07 Was ist Streaming SQL
0:35 Unterschied zu SQL
2:05 Anwendungsfälle
2:32 Tutorialszenario
2:50 Flow-Tutorial beginnt
3:22 GitPod
6:35 Validierung
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In den letzten Jahren hat das enorme Wachstum der Datenmengen und der zunehmende Bedarf an Echtzeitanalysen SQL zu einem entscheidenden Bestandteil des Datenmanagements und der Geschäftsanalyse gemacht.
Traditionelle SQL-Lösungen, die auf gespeicherten Daten in Datenbanken basieren, können jedoch die Anforderungen an die Verarbeitung von Echtzeitdaten nicht effektiv unterstützen.
Daher besteht die Notwendigkeit für eine neue Art von SQL, die kontinuierliche Datenströme verarbeiten kann. Hier kommt Streaming SQL ins Spiel.
Bevor wir tiefer eintauchen, lassen Sie uns untersuchen, was wir in diesem Kontext genau mit „Streaming“ meinen.
„Streaming“ bezieht sich auf die Verarbeitung von Daten als kontinuierlichen Fluss von Ereignissen oder Nachrichten über Nachrichtenbroker wie Kafka, Gazette, Amazon Kinesis oder Apache Pulsar.
Diese Ereignisströme können verschiedene Arten von Daten umfassen, von Benutzeraktionen auf Websites oder mobilen Apps, IoT-Sensordaten und Servermetriken bis hin zu traditionellen Datenbankaktivitäten, die mit Change Data Capture (CDC) erfasst werden.
Traditionelles SQL läuft auf Datenbanken, während Streaming SQL auf Strömen von Live-Daten läuft. Das Ausführen von SQL auf Datenbanken liefert eine statische Ergebnismenge zu einem bestimmten Zeitpunkt. Im Gegensatz dazu können Sie mit Streaming SQL dieselbe SQL-Abfrage auf einem Stream von Echtzeitdaten ausführen und eine Antwort zu einem bestimmten Zeitpunkt erhalten.
Kurz gesagt, Streaming SQL ist darauf ausgelegt, Teilmengen von Daten schnell zu verarbeiten und Ergebnisse in Echtzeit zu liefern.
Streaming SQL kann Daten in Bewegung transformieren, filtern, aggregieren und anreichern, was es zu einem leistungsstarken Werkzeug für Organisationen macht, um den maximalen Wert aus ständig fließenden Daten zu extrahieren.
Außerdem kann Streaming SQL mit einer Vielzahl von Datenquellen und -umgebungen arbeiten, von öffentlichen Cloud-Plattformen bis hin zu Kafka, Hadoop, NoSQL und relationalen Datenbanken.
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