案例集锦概述

# StreamSQL 案例集锦

本章提供了StreamSQL在各种实际业务场景中的应用案例，涵盖数据合并、变更数据捕获、实时分析等常见的流处理需求。所有案例都基于StreamSQL项目的实际源码，确保可运行性和实用性。

# 案例分类

所有案例均为 IoT 场景、SQL 已实跑验证，并提供输入/输出。运行方式见下文如何运行案例 SQL。

# 🔧 数据处理

数据过滤与转换 - 非聚合：过滤、算术换算、CASE 分级（EmitSync）
流表 JOIN 元数据增强 - 用维度表给设备读数补位置/型号等属性

# ⏱️ 窗口聚合

滑动窗口与持续检测 - SlidingWindow + HAVING 做"持续 N 秒超阈值"
会话窗口与设备在线 - SessionWindow 按活动间隙切分在线会话
IoT 温度告警与指标聚合 - 单点告警 / 滚动 / 计数 / 触发 / 全局窗口模式总览

# 🔄 变更数据捕获

变更数据捕获 - 分析函数（lag/had_changed/changed_cols）做瞬时变化检测

# 每个案例包含什么

每个案例聚焦业务场景 + SQL + 输入输出，不再重复贴 Go 启动样板：

业务场景 - 需求背景与分析
SQL - 完整的 StreamSQL 查询语句
输入 / 输出 - 模拟数据与实际运行结果
行为说明 - 关键语义与坑点

如何运行这些 SQL

所有案例的 SQL 都用同一套启动样板运行，见下文如何运行案例 SQL。

# 如何运行案例 SQL

案例里只给 SQL 和输入输出；要真正跑起来，用下面这段统一的 Go 样板——把案例 SQL 粘进 sql 变量、按案例给的输入发数据即可。

go get github.com/rulego/streamsql

package main

import (
	"fmt"
	"time"

	"github.com/rulego/streamsql"
)

func main() {
	ssql := streamsql.New()
	defer ssql.Stop()

	// ① 把案例里的 SQL 粘贴到这里
	sql := `SELECT deviceId, temperature FROM stream WHERE temperature > 30`
	if err := ssql.Execute(sql); err != nil {
		panic(err)
	}

	// ② 二选一：看案例属于"非聚合"还是"聚合/窗口"

	// 方式 A：非聚合查询（无 GROUP BY/窗口）用 EmitSync，同步拿单条结果
	// result, err := ssql.EmitSync(map[string]any{"deviceId": "d1", "temperature": 32.0})
	// fmt.Println(result)

	// 方式 B：聚合 / 窗口查询用 Emit + AddSink，窗口关闭时按批回调
	ssql.AddSink(func(batch []map[string]any) {
		for _, row := range batch {
			fmt.Printf("%+v\n", row)
		}
	})
	ssql.Emit(map[string]any{"deviceId": "d1", "temperature": 32.0})

	time.Sleep(500 * time.Millisecond) // 等异步 sink 落盘
}

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按查询类型选 API：

查询类型	用什么	说明
非聚合（过滤/转换/分析函数）	`EmitSync(data)`	同步返回单条结果；不命中 WHERE 返回 `nil`
聚合 / 窗口 / 全局窗口	`Emit(data)` + `AddSink(...)`	窗口关闭时按批回调

测试时间窗口免 sleep

写测试或想立刻看到时间窗口的输出时，用 ssql.TriggerWindow() 立即冲窗口，不必 time.Sleep 等窗口到期。详见 IoT 温度告警案例 · 场景 D。

# 案例特点

✅ 基于实际源码 - 所有案例都基于StreamSQL项目的实际功能
✅ SQL 可直接粘贴运行 - 用上面的统一样板即可
✅ 业务导向 - 面向实际业务场景，具有实用价值
✅ 循序渐进 - 从简单到复杂，便于学习和理解
✅ 最佳实践 - 体现StreamSQL的最佳使用方式

# 🔗 相关资源

StreamSQL 快速开始 - 基础入门教程
SQL参考手册 - 完整的SQL语法参考
API参考文档 - 详细的API说明

# 💡 贡献案例

如果您有好的StreamSQL应用案例，欢迎贡献到项目中：

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让我们开始探索StreamSQL的强大功能，通过这些实际案例学习如何在生产环境中有效使用StreamSQL！

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上次更新: 2026/07/11, 04:40:00

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