StreamSQL 是一个专为物联网边缘场景设计的轻量级流处理引擎。它使用熟悉的 SQL 语法来处理无界数据流，让开发者能够用简单的 SQL 语句实现复杂的实时数据分析。它也可以作为 RuleGo 组件融入 RuleGo 生态，利用其提供丰富的输入输出以及数据处理组件库和规则引擎功能。

流式计算的新选择

在传统的流式数据处理场景中，开发者通常面临两个极端的选择：

时序数据库方案：如 InfluxDB、TimescaleDB 等，虽然存储能力强，但实时计算能力有限，复杂聚合运算性能不佳
重型分布式框架：如 Apache Flink、Apache Storm 等，功能强大但部署复杂，资源消耗巨大，不适合边缘环境

StreamSQL 提供了第三种选择：一个专为边缘端设计的轻量级流处理引擎，能够在资源受限的环境中对海量数据进行实时聚合运算，填补了轻量级与高性能之间的空白。

典型应用场景

边缘 - 云协同架构：在物联网和工业 4.0 场景中，大量传感器和设备产生海量原始数据，如果直接上传云端会造成：

网络带宽压力巨大
云端计算成本高昂
实时性要求无法满足

StreamSQL 的解决方案：

 海量原始数据 → 边缘端StreamSQL处理 → 聚合结果 → 云端存储/分析    (TB级)         (实时过滤/聚合)      (MB级)     (长期存储)

具体场景示例：

智能工厂：1000 台设备每秒产生 10 万条数据，边缘端实时聚合为每分钟 100 条关键指标
智慧城市：数千个传感器的环境数据，边缘端预处理后只上传异常事件和统计摘要
车联网：车队实时数据在边缘网关聚合，只向云端发送驾驶行为分析和异常告警

StreamSQL 是什么

核心架构

核心组件

SQL 解析器 (rsql)： 解析标准 SQL 语句，生成抽象语法树 (AST)，配置流处理管道
流处理器 (stream)： 实时数据处理，过滤和转换，聚合计算
窗口管理器 (window)： 时间窗口：滚动、滑动、会话，计数窗口，窗口生命周期管理
函数系统 (functions)： 60+ 内置函数，插件式自定义函数，8 种函数类型支持
表达式引擎 (expr)： 算术表达式计算，逻辑表达式处理，字段引用解析

设计理念

轻量级优先：纯 Go 实现，零外部依赖，内存高效，秒级启动。专为边缘设备和资源受限环境设计。
SQL 优先：使用标准 SQL 语法，声明式编程，业务逻辑直观表达，学习成本极低。
扩展优先：插件化架构，支持热插拔函数，与 RuleGo 深度集成，利用其丰富的输入输出组件生态，并支持热更新。

技术特点

高性能：流式处理，内存计算，并发设计，充分利用多核性能。
易于使用：SQL 语法，简单 API，几行代码即可启动，丰富示例覆盖常见场景。
纯内存计算：无磁盘存储，所有计算都在内存中进行，处理速度极快。
基础库设计：可作为基础库集成到其他项目中，仅依赖 Go 标准库和 expr 表达式引擎，无第三方依赖。
RuleGo 集成：与 RuleGo 深度集成，利用其丰富的组件生态：
- 数据输入：MQTT、HTTP、WebSocket、TCP/UDP、消息队列、文件等
- 数据输出：数据库、消息队列、REST API、邮件、短信等
- 数据处理：过滤、转换、路由、聚合等 60 + 组件
- 扩展能力：自定义组件、热插拔、动态配置
- 低代码：无需编写代码，仅需配置规则链即可实现复杂的数据处理逻辑。

适用场景

适合场景

边缘计算：物联网设备、工业网关、边缘服务器
实时分析：设备监控、异常检测、实时告警
快速部署：单机部署、容器化、嵌入式应用
原型验证：快速验证流处理逻辑和业务规则
RuleGo 增强：为 RuleGo 规则链添加 SQL 流处理能力

不适合场景

大规模集群：需要水平扩展的分布式系统
复杂状态：需要持久化状态管理的应用
高并发写入：超出单机处理能力的数据量
事务处理：需要 ACID 特性的复杂事务场景

核心应用场景

工业物联网 - 海量设备数据实时处理

设备监控与预测性维护：实时监控设备状态，异常检测，预测性维护

场景描述：某制造工厂有 1000 + 设备，每秒产生 10,000 + 数据点，需要实时监控和异常检测

 -- 设备异常检测示例 - 处理百级TPS数据流 SELECT device_id,        COUNT(*) as data_points,        AVG(temperature) as avg_temp,        MAX(temperature) as max_temp,        STDDEV(vibration) as vibration_variance,        CASE WHEN AVG(temperature) > 80 OR STDDEV(vibration) > 5              THEN 'ALERT' ELSE 'NORMAL' END as status FROM stream GROUP BY device_id, TumblingWindow('5m') HAVING status = 'ALERT'

智慧城市

交通流量优化：实时分析交通流量，拥堵检测，信号灯优化
环境监测：空气质量监测，污染预警，环境数据分析

车联网 - 大规模车队实时监控

车辆状态监控：实时监控车辆运行状态，故障诊断，驾驶行为分析

场景描述：某物流公司拥有 5000 + 车辆，每辆车每秒上报 20 + 数据点，总计 100,000+ events/sec

 -- 车辆异常检测 - 处理百万级数据流 SELECT vehicle_id,        COUNT(*) as total_events,        AVG(engine_temp) as avg_engine_temp,        MAX(engine_temp) as max_engine_temp,        AVG(fuel_consumption) as avg_fuel,        COUNT(CASE WHEN brake_pressure > 80 THEN 1 END) as hard_brake_count,        COUNT(CASE WHEN speed > 120 THEN 1 END) as speeding_count FROM stream GROUP BY vehicle_id, TumblingWindow('10m') HAVING avg_engine_temp > 90 OR hard_brake_count > 5 OR speeding_count > 3

边缘部署优势：