esper之相關概念
阿新 • • 發佈：2019-02-08
1.事件流分析
EPL語句從一個或多個事件流中派生和聚合資訊，加入或合併事件流，並將一個時間流的結果提供給後續的語句。EPL在select語句和where語句的使用上，和SQL很類似，不過，EPL語句用事件流和views替換了資料庫的表格。和SQL中表格相似，views定義了可用於查詢和過濾的資料。views可以表示一個事件流上的一個視窗。views也可以排序事件、從事件屬性獲取統計資料、進行事件分組或者處理唯一的事件屬性值。
select avg(price) from StockTickEvent.win:time(30 sec)；計算股票事件過去30s的平均價格。
select symbol, avg(price) as averagePrice from StockTickEvent.win:length(100) group by symbol；前100條股票事件的平均值
通過下面的幾步可以建立命名視窗：
2.事件模式匹配 Event patterns match when an event or multiple events occur that match the pattern's definition.當符合模式定義的一個或多個事件發生時，就認為事件模式匹配了。 模式也可以是基於時間的。模式匹配是通過狀態機實現的。 模式表示式可以由連線了模式操作符的過濾器表示式組成。通過在圓括號中的嵌入表示式，可以實現更深的模式表示式巢狀。 5類操作符：select fraud.accountNumber as accntNum, fraud.warning as warn, withdraw.amount as amount, MAX( fraud.timestamp, withdraw.timestamp) as timestamp, 'withdrawlFraud' as desc from FraudWarningEvent.win:time(30 min) as fraud, WithdrawalEvent.win:time(30 sec) as withdraw where fraud.accountNumber=withdraw.accountNumber</span>
- 控制模式探測器的建立和終止：every
- 邏輯操作符：and、or、not
- 操作事件順序的時間操作符：->(緊跟著發生的，followed by)
- 過濾輸出事件的where條件，引起模式探測器的終止：如，timer:within
- 和觀察其他事件一樣，觀察者也觀察時間事件，如，timer:interval,timer:at
//模式匹配的是在接下來60秒鐘IBM股票值大於80的所有事件 every StockTickEvent(symbol="IBM", price>80) where timer:within(60 seconds)
//每小時的第5分鐘給出提醒: every timer:at(5, *, *, *, *)
//當A事件發生時，如果後面跟的是B事件或C事件，則給出提醒（輸出A事件） A -> ( B or C )
//匹配的是每一個EventX，如果後跟EventY事件，並且其objectID和EventX的objectID一樣，則給出提醒（輸出a事件）： every a=EventX -> every b=EventY(objectID=a.objectID)
３ 模式匹配和事件流分析結合使用
當檢測到事件序列（或者沒有事件發生）時，模式就會匹配。模式匹配的結果可以用於進一步的分析和處理。
下面的模式監測的是 Status事件發生後的10s沒有相同ID的status事件發生的場景。整個EPL語句進一步計算了所有發生的每個ID的事件總數。select a.id, count(*) from pattern [ every a=Status -> (timer:interval(10 sec) and not Status(id=a.id) ] group by id
４ 命名視窗
命名視窗在引擎中是全域性的資料視窗，其可以參與到很多的語句查詢，並且可以被多個statement執行select、insert和delete操作。命名視窗和關係型資料庫系統的表很相似。通過下面的幾步可以建立命名視窗：
create window AlertNamedWindow as (origin string, priority string, alarmNumber long)
當事件到達時，可以觸發一個select、update或delete操作。下面是一個select應用，簡單的統計資料視窗中的記錄行總數：on TriggerEvent select count(*) from AlertNamedWindow
５ 匹配－識別模式匹配（Match－Recognize Pattern Matching）
匹配－識別模式是一個基於正則表示式的模式匹配語法，是建議列入SQL的標準語法。
下面的匹配-識別模式，探測的是可能出現在事件中的模式，這些事件通過命名視窗（如上宣告）儲存。這個模式查詢的是兩個緊跟的事件，即事件之間沒有相同的origin。第一個事件必須有一個“high”優先順序，第二個事件必須是“medium”優先順序。select * from AlertNamedWindow
match_recognize (
partition by origin
measures a1.origin as origin, a1.alarmNumber as alarmNumber1, a2.alarmNumber as alarmNumber2
pattern (a1 a2)
define a1 as a1.priority = 'high',
a2 as a2.priority = 'medium' )
６ 變數（Variables）
變數是一個標量、物件或者事件值，可用於所有的statement，包括模式。變數可以用在EPL中任意位置的表示式中。
總結
開發Esper應用時，事件型別建議採用Java類，對於事件資訊的描述更為直觀。在具有複雜關係的事件設計中，不建議使用Map的方式。在EPL設計時，根據業務需求，如果能通過標準的SQL語法完成的，儘量不要使用匹配模式，因為在執行時，需要對Pattern進行額外的解析，其規則較SQL複雜，效能上有少許損耗。
資料視窗的使用，能夠使得Esper處理更為複雜的應用場景，比如與分散式快取、靜態資料的使用等。變數不難理解，不管是高階的開發語言如java、C/C++，還是指令碼語言如ruby、JS等，都有變數的概念，其使用範圍，僅限於當前的Esper引擎例項。
後續文章會詳細介紹本文所提的概念。