内存数据源

stream source scan table source lookup table source

内存源通过主题消费由内存 Sink 生成的事件，适用于需要快速数据检索而无需磁盘或外部服务读取开销的场景，它的典型使用场景是形成规则管道。

使用内存数据源时，无需额外配置，支持作为流式数据源、扫描表数据源或查找表数据源来使用。

创建流式数据源

当作为流数据源时，内存连接器会持续从指定的内存主题中提取数据，因此非常适合实时数据处理。

示例：

CREATE STREAM stream1 (
    name STRING,
    size BIGINT,
    id BIGINT
) WITH (DATASOURCE="devices/result", FORMAT="json", TYPE="memory");

在此示例中，我们定义了一个内存流数据源，用于连续从 devices/result 内存主题中提取数据。

在需要分析静态数据集时，内存源连接器可以作为扫描表数据源来使用。

示例：

CREATE TABLE memoryTableDemo () WITH (DATASOURCE="topicB", FORMAT="JSON", TYPE="memory");

在这个示例中，memoryTableDemo 数据源表可查询 topicB 内存主题下的 JSON 数据。

内存源支持用作查询表，此时，主要具备如下优势：

独立性：内存查找表独立于任何规则操作。即使规则被修改或删除，内存查找表中的数据也不受影响。
数据共享：如果多个规则引用相同的表，或者存在具有相同主题/键对的多个内存表，则它们全部共享相同的数据集，确保了不同规则之间的一致性，简化了数据访问。
与内存 Sink 集成：内存查找表可通过与可更新的内存 Sink 集成，保证内容的实时性。
规则管道：内存查找表可以作为多个规则之间的桥梁，类似于规则管道的概念。它使一个流能够将历史数据存储在内存中，其他流可以访问和利用这些数据，因此适用于需要结合历史数据和实时数据进行决策的场景。

示例：

CREATE TABLE memoryLookupTableDemo () WITH (DATASOURCE="topicC", FORMAT="JSON", TYPE="memory");

注意，作为查询表使用时，还应配置 KEY 属性，它将作为虚拟表的主键来加速查询。创建完成后，内存查找表将开始从指定的内存主题累积数据，并通过 KEY 字段进行索引，允许快速检索。

内存数据源中的“主题”表示不同的内存数据通道。当定义流或表时，用户可以使用 DATASOURCE 属性来锁定希望访问的内存主题。

与 MQTT 主题类似，内存源也支持主题通配符：

示例：

内存源的典型用途在于构建规则管道。这样的管道允许将多个规则链接起来，使得一个规则的输出成为另一个规则的输入。此外，内存动作和内存源之间的数据传输采用内部格式，不经过编解码以提高效率。因此，内存源的 format 属性会被忽略。