流表相对论
背景
《Streaming Systems》第二部分讨论的是Stream and Table Relativity，翻译过来就是流表相对论。从Stream and Table Relativity角度看待流（Stream）和表（Table），就会发现它们只不过是一枚硬币的正反两面；正如在爱因斯坦还没有提出相对论时，我们会认为牛顿的理论就是正确的，随着相对论的诞生使我们从更高的维度去思考现实，发现牛顿物理学只不过是相对论的特例而已。
“狭义”上的Stream and Table Relativity
在没有Stream and Table Relativity之前，流（Stream）和表（Table）被认为是截然不同的两个东西：表（Table）是行列的集合，每一行都有一个唯一的主键，无论它是显性还是隐性的；流（Stream）是持续不断的数据。
Stream and Table Relativity和爱因斯坦的狭义相对论一样，都来源于对看似简单的事实的深层次思考，并最终革新了日常的认知。狭义相对论的基础是光速的恒定，而Stream and Table Relativity源于数据库表的数据结构是append-only的日志这个简单的事实：当数据库事务应用到一张表时，这些事务会先记录到日志上，然后数据库按照日志顺序物化（materialize）这些更新。这里的日志就可以理解为Stream。表（Table）就是不断应用log（stream）上事务的结果集，而流（Stream）则是表（Table）的changelog。
Streams → tables The aggregation of a stream of updates over time yields a table. Tables → streams The observation of changes to a table over time yields a stream.
随着时间的推移，流（Stream）的变化聚合成表（Table），表（Table）的变化过程成为流（Stream）。这就是狭义下的流（Stream）和表（Table）之间的相关性。
再更进一步
狭义的Stream and Table Relativity给出了流（Stream）和表（Table）之间的相关性，如狭义相对论一样令人耳目一新；但其依然没有达到广义相对论的那种深度，需要我们对流（Stream）和表（Table）的本质做更进一步的思考：在前文，数据被划分为无界数据集和有界数据集并由此引申出了The Beam Model；从另一个角度上来说，所谓无界和有界数据集其实就是不断变化的数据和静止的数据。是的，流（Stream）和表（Table）本质是数据这枚硬币的正反两面，表（Table）是静态的数据；流（Stream）是动态的数据。
Tables are data at rest. Streams are data in motion.
这里的静态和动态不是绝对的。表（Table）的静态指的是数据集在某一个时刻的快照；流（Stream）的动态指的是数据集随着时间变化的过程。
从这个角度出发，《Streaming Systems》的作者重新解构了MapReduce过程和表的materialized views（解构过程相当精彩）。
数据库的基于SQL生成的materialized view和MapReduce把数据计算生成新的derived数据，在外部看来是table到table，是数据块到数据块的过程，然而其内部实现却是要把数据块变成数据流，对流进行流到流操作(filter/map)等，对流进行流到表操作(groupby/aggregate)生成中间的隐式表，然后再用一个full window trigger把隐式表转化为数据流，如此循环最终变成最终表的操作而已。
表是静态的数据，流是动态的数据这个简单的事实就此演化成了广义上的Stream and Table Relativity。
“广义”上的Stream and Table Relativity
广义上的Stream and Table Relativity将The Beam Model一并整合进来，
在Beam模型中，是从流开始到流或者表，Stream作为显示元素，table作为隐式元素，而mapreduce和materialized view是从table到table，table作为显示元素，隐藏了中间的数据流和隐式表。
并抽象出了如下规则：
- 数据处理过程（无论是批处理还是流处理）都可以被拆分为Stream、Table、Operation三个部分。
- Table是静态的数据。随着时间的推移，表成为了数据聚合的结果，并可以被观察到。
- Streams是动态的数据，是表随着时间的推移的演变过程。
- Operation是流（Stream）和表（Table）的互相转换。
- stream → stream：针对数据集中元素的非聚合操作（例如filter）将一个流转换成新的流。
- stream → table：聚合操作（例如sum）将动态的数据（Stream）变成静态的数据（Table）。窗口（window）决定了什么时候将数据输出。
- table → stream：通过触发操作（triggering）将表的变化输出成流。水印（Watermark）提供了数据的完整性的参考，输出模式（accumulation mode）决定了触发后的结果输出。
- table → table：不存在静态的数据直接变成另一个静态的数据。
广义上的Stream and Table Relativity是一个非常自然和符合直觉的理论。在 理解了广义上的Stream and Table Relativity后，对于数据如何流动、流（Stream）和表（Table）之间是如何转化的等问题会有一个更深刻的理解。
总结
这一章的Stream and Table Relativity直接奠定了Streaming SQL的基础，同时在某种意义上来说，Stream and Table Relativity通过重新审视"数据"这一分布式系统处理中的核心概念，革新了对数据库、业务流程（业务逻辑本质上就是处理数据库表的变化的一系列逻辑）、分布式处理系统的理解，使得数据是否有界、使用批处理还是流处理的讨论变得不再那么重要。这就是所谓的“降维打击”。
参考文献：
- 《Streaming Systems》第六章
- https://zhuanlan.zhihu.com/p/43301661
- https://www.confluent.io/blog/leveraging-power-database-unbundled/
- https://www.confluent.io/blog/turning-the-database-inside-out-with-apache-samza/