摘要：AntDB-S是一款分布式流处理数据库，支持实时数据的流式处理，而JDBC是连接数据库的重要工具，但是JDBC原有的特性并不支持流式处理的push模式，只能一次性返回所有数据且收到backend的结束消息才能返回数据，所以要做一些适当的改造。
关键字：流式数据，JDBC,流式查询。
一、流式查询简介
流式查询是一种基于SQL语言的查询方式，用于对流式数据进行实时分析和处理。流式数据是指持续产生的数据，如传感器数据、日志数据、社交媒体数据等，其主要特点有：
- 流式查询是一种声明式的查询方式，即用户只需指定想要的结果，而不需要指定具体的执行过程。
- 流式查询是一种连续的查询方式，即用户只需提交一次查询，就可以持续地获取最新的结果，而不需要重复地执行查询。
- 流式查询是一种增量的查询方式，即用户可以根据流式数据的变化，实时地更新结果，而不需要重新计算所有的数据。
流式查询的应用场景非常广泛，如实时监控、实时报警、实时推荐、实时决策等。流式查询的技术挑战也非常复杂，包含多种特性，如数据的时序性、数据的不确定性、数据的多样性、数据的大规模等。
二、AntDB-S中JDBC的使用方式
为了和JDBC的PULL模式保持一样的用法，只在executeQuery 以及 rs.next()内部进行了一定的改造，用法基本一致，在executeQuery执行时，会接收第一条数据，若数据没有到达则等待在那里，数据到来后，在rs.next()内部继续等待，例子如下：
图1 ：JDBC-S示例代码
三、AntDB-S中JDBC的修改概述
ANTDB-S JDBC修改了executeQuery和rs.next()，如果执行sql为emit change的push查询，部分执行逻辑如下图所示：
executeQuery()
executeWithFlags(0)
execute()
executeInternal(cachedQuery, queryParameters, flags);
execute(Query[] queries, @Nullable ParameterList[] parameterLists,
BatchResultHandler batchHandler, int maxRows, int fetchSize, int flags)
executeByStep(Query query, @Nullable ParameterList parameters,
ResultHandler handler,
int maxRows, int fetchSize, int flags)
processResultsBySteps(ResultHandler handler, int flags, boolean adaptiveFetch)
剔除了结束部分 ，processResultsBySteps接受到一条数据就跳出循环，在rs.next()也进行了修改，如果执行sql为emit changes 部分执行逻辑如下：
next()
List<Tuple> tuples = connection.getQueryExecutor().executeProcess();
processResultsBySteps(ResultHandler handler, int flags, boolean adaptiveFetch)
结束即取消push查询则需要满足一定条件跳出循环，并且调用close时再调用killtimermask()等取消接口。
四、总结
本文主要讲解了流式查询的基本概念，AntDB-S中的JDBC与常规JDBC的异同之处，以及AntDB-S是如何修改JDBC接口的等等。限于篇幅，一些处理数据的内容没有涉及，小伙伴们可以持续关注AntDB数据库公众号。
关于亚信安慧AntDB数据库
AntDB数据库始于2008年，在运营商的核心系统上，服务国内24个省市自治区的数亿用户，具备高性能、弹性扩展、高可靠等产品特性，峰值每秒可处理百万笔通信核心交易，保障系统持续稳定运行超十年，并在通信、金融、交通、能源、物联网等行业成功商用落地。
