createDataViewEngine

createDataViewEngine(name, outputTable, keyColumns, timeColumn, [useSystemTime=true], [throttle],[includeOperationType=false])

该函数用于在 CEP 中创建一个 DataView 引擎。该引擎负责维护指定监控值的最新快照，并将其输出到目标表（通常为流表），供其他程序订阅。通过该函数，用户可以在 CEP 引擎运行过程中实时监控关键变量的变化趋势。

name 字符串，表示 DataView 引擎的名称，可包含字母，数字和下划线，但必须以字母开头。

outputTable 一个表，可以是内存表或分布式表，用于存储 DataView 引擎中的数据。如果需要前端展示实时数据，或绘制数据变化趋势图，则 outputTable 必须指定为一个流表。

keyColumns 字符串标量或向量，为 outputTable 中的列名。引擎将使用指定列中数据的唯一（组合）值作为引擎的键值，对于每个键值，引擎都只保留 1 条数据。

timeColumn 一个字符串，表示指定 outputTable 中时间列的名称。

useSystemTime 布尔值，表示是否使用数据注入引擎时的系统时间作为输出的时间列。

• 若 useSystemTime=true，输出表中的时间列为系统时间，此时数据中不能包含时间列。
• 若 useSystemTime=false，输出表中的时间列为数据中的时间，此时需要写入的数据中包含时间。

throttle DURATION 类型，用于设置 DataView 引擎输出数据到 outputTable 的时间间隔。当指定该参数时，includeOperationType 必须为 false。

一个键值表。该表记录了每个键值对应的最新记录。

例1. 下例演示如何使用 CEP（复杂事件处理）引擎来实时维护股票委托订单的最新状态，包含订单的新增和删除操作。

class Orders{
    market :: STRING
    code :: STRING
    price :: DOUBLE
    qty :: INT
    def Orders(m,c,p,q){
        market = m
        code = c
        price = p
        qty = q
    }
}
class DeleteOrder{
 
    code :: STRING
  
    def DeleteOrder(c){
        code = c
    }
}
// 定义监视器
class MainMonitor:CEPMonitor {
    def MainMonitor(){
    }
    // 删除引擎时自动调用：删除共享流表
    def onunload(){ undef('orderDV', SHARED) }
    def checkOrders(newOrder)
    def deleteOrder(order)
    // 创建 Data View Engine, 指定主键为 code 列，统计每个股票的最新的委托信息
    def onload(){
        addEventListener(checkOrders,'Orders',,'all') 
        orderDV = streamTable(array(CHAR, 0) as type, array(STRING, 0) as market, array(STRING, 0) as code, array(DOUBLE, 0) as price, array(INT, 0) as qty, array(TIMESTAMP, 0) as updateTime)
        share(orderDV,'orderDV')
        createDataViewEngine(name='orderDV', outputTable=objByName('orderDV'), keyColumns=`code, timeColumn=`updateTime, useSystemTime=true, includeOperationType=true)
        addEventListener(deleteOrder,'DeleteOrder',,'all') 
    }
    // 更新每个股票的最新的委托信息
    def checkOrders(newOrder){
        getDataViewEngine('orderDV').append!(table(newOrder.market as market, newOrder.code as code, newOrder.price as price, newOrder.qty as qty))
    }
    def deleteOrder(order){
        deleteDataViewItems('orderDV',order.code )
    }
}
// 创建 CEP 引擎
dummy = table(array(STRING, 0) as eventType, array(BLOB, 0) as blobs)
try{dropStreamEngine('cep1')}catch(ex){print(ex)}
engine = createCEPEngine(name='cep1', monitors=<MainMonitor()>, dummyTable=dummy, eventSchema=[Orders,DeleteOrder])
engine.appendEvent(Orders("m1", "c1", 10.0, 100))
engine.appendEvent(Orders("m1", "c2", 10.0, 100))
engine.appendEvent(Orders("m1", "c2", 9.5, 100))
engine.appendEvent(DeleteOrder("c2"))

// 查看 orderDV 中的订单数据
select * from orderDV

def onload(){
    addEventListener(checkOrders,'Orders',,'all') 
    orderDV = streamTable(array(STRING, 0) as market, array(STRING, 0) as code, array(DOUBLE, 0) as price, array(INT, 0) as qty, array(TIMESTAMP, 0) as updateTime)
    share(orderDV,'orderDV')
    createDataViewEngine(name='orderDV', outputTable=objByName('orderDV'), keyColumns=`code, timeColumn=`updateTime, useSystemTime=true, includeOperationType=false)
    addEventListener(deleteOrder,'DeleteOrder',,'all') 
}

此时查看表 orderDV 的结果如下。可以看出在 includeOperationType=false 时，引擎没有输出被删除数据的记录，因此和开启includeOperationType 时的输出记录行数不同。

def onload(){
    addEventListener(checkOrders,'Orders',,'all') 
    orderDV = streamTable(array(STRING, 0) as market, array(STRING, 0) as code, array(DOUBLE, 0) as price, array(INT, 0) as qty, array(TIMESTAMP, 0) as updateTime)
    share(orderDV,'orderDV')
    createDataViewEngine(name='orderDV', outputTable=objByName('orderDV'), keyColumns=`code, timeColumn=`updateTime, useSystemTime=true, throttle=30s, includeOperationType=false)
    addEventListener(deleteOrder,'DeleteOrder',,'all') 
}

在事件注入引擎30秒后查看表 orderDV，可以看到表中仅剩一条记录 c1。这是因为在引擎输出数据之前，已有一条 DeleteOrder 事件进入引擎，将 c2 这条数据删除了。

相关函数：createCEPEngine, deleteDataViewItems, dropDataViewEngine, getDataViewEngine