流
所有数据都在流中
Timeplus 是一个流分析平台，数据存在于流中。 Timeplus 中的 stream 类似传统 SQL 数据库中的 tables。 两者基本上都是数据集。 关键的区别在于 Timeplus 流是一个只能附加的（默认情况下）、无界的、不断变化的事件组。
注意
Timeplus 支持多种类型的流：
- 默认情况下，这些流是仅限附加且不可变的（可以通过设置保留策略自动清除较旧的数据）。
- 如果您想要创建一个流来追踪主键的最新值，您可以创建 变更日志流。 它非常适合与 CDC（更改数据捕获）数据源配合使用，例如适用于 PostgreSQL，MongoDB 或其他数据库的 Debezium 。 可以将插入，更新，删除这些操作转换并更新到变更日志流，并且您总是可以获得任何主键的最新行。
- 如果需要保留比最新值更多的值，您也可以创建 多版本流。 当您运行 SQL 将仅限附加的流与此类版本化流连接时，Timeplus 将自动使用时间戳最接近的版本来匹配仅限附加的流。
- 您也可以定义 外部流 来对远程的 Kafka/Redpanda 代理运行 SQL 。
创建一个流
在大多数情况下，您不需要在 Timeplus 中明确创建一个流。 当您从 Kafka 或文件来源 摄取数据 到 Timeplus 中，可以自动创建数据流以匹配数据模式。
注意
此页面的其余部分均假设您正在使用 TimePlus 控制台。 如果您使用的是 Proton，则可以使用 DDL 创建流。 点击此处，了解更多
查询流
默认情况下，查询流将持续扫描新事件和输出新结果。 除非用户取消查询，否则它永远不会结束。 例如， 您可以从 HTTP 500 错误获取最新的网页日志，或从 IoT 设备获取每分钟的最大/最大/平均公尺。 欲了解更多详情，请阅读 流查询。
如果您只想分析现有数据并需要立即响应，您可以通过 table 函数运行 非流式查询。 这将在边界模式下转向查询，只扫描现有数据。 例如，您可以运行 select count(*) from table(stream1) 中以获取数据流中的行数。
删除流
您可以从网页控制台删除该流。 这将永久删除流中的所有数据并删除流本身。 删除后无法恢复数据。