PipelineDB 中的滑动窗口与 TTL答案

【问题标题】：Sliding Windows vs TTL in PipelineDBPipelineDB 中的滑动窗口与 TTL
【发布时间】：2026-01-26 08:45:02
【问题描述】：

我是 PipelineDB 和流分析的新手，

我有这两个 SQL 命令；

CREATE CONTINUOUS VIEW timing_hashtags WITH (sw = '1 minutes')
AS SELECT h, minute(arrival_timestamp) as minuteOfArrival, COUNT(*) as quantity
FROM hashtag_stream GROUP BY h, minuteOfArrival;

与

CREATE CONTINUOUS VIEW timing_hashtagsTTL WITH (ttl = '1 minute', ttl_column = 'minuteOfArrival')
AS SELECT h, minute(arrival_timestamp) as minuteOfArrival, COUNT(*) as quantity
FROM hashtag_stream GROUP BY h, minuteOfArrival;

当我在两个连续视图上运行以下查询时；

SELECT * FROM timing_hastags order by minuteOfArrival desc;

timing_hastags 和timing_hastagsTTL 连续视图的结果相同；

谁能帮我理解“ttl”和“sw”运算符在连续视图上的用法之间的区别。

谢谢。

【问题讨论】：

标签： pipelinedb

【解决方案1】：

我将在这里定义每一个，希望能澄清两者之间的区别：

TTL - 提示收割者，任何早于此的行都可以在后台删除。因此，如果 reaper 没有及时删除它们，则 TTL 过期的行可能在读取时仍然可见。

滑动窗口 - 仅在读取时考虑此窗口内的数据。指定窗口之外的数据在读取时将永远不可见。滑动窗口在内部使用 TTL 来使旧行过期，并且它们还在读取时对滑动窗口进行最终聚合。

有人可以帮我理解在连续视图上使用“ttl”和“sw”运算符。

CREATE CONTINUOUS VIEW timing_hashtags WITH (sw = '1 minutes') 
  AS SELECT h, minute(arrival_timestamp) as minuteOfArrival, COUNT(*) as quantity 
FROM hashtag_stream GROUP BY h, minuteOfArrival;

只要滑动窗口 CV 包含时间戳列，最好只使用不带滑动窗口的 TTL。原因是最后 1 分钟的最终聚合将在读取时执行，这可能是不必要的，因为每一行已经在分钟级别聚合。在内部，SW CV 将以高于 1 分钟的粒度聚合（例如，每分钟会有很多行）并在读取时的最后一分钟聚合这些行。

从这个 CV 定义中删除 minuteOfArrival 可能会使 SW 语义对您来说更清晰。即使没有 minuteOfArrival，在从 CV 中读取数据时，您也只会看到最后一分钟的数据。

【讨论】：