上篇博文介紹了如何在LINQPad中輸出StreamInsight查詢結果。這篇文章將主要介紹StreamInsight基礎查詢操作中的過濾部分。

測試數據準備

為了方便測試查詢，我們首先準備一個靜態的測試數據源：

var weatherData = new[] {new { Timestamp = new DateTime(2010, 1, 1, 0, 00, 00), Temperature = -9.0, StationCode = 71395, WindSpeed = 4}, new { Timestamp = new DateTime(2010, 1, 1, 0, 30, 00), Temperature = -4.5, StationCode = 71801, WindSpeed = 41},new { Timestamp = new DateTime(2010, 1, 1, 1, 00, 00), Temperature = -8.8, StationCode = 71395, WindSpeed = 6}, new { Timestamp = new DateTime(2010, 1, 1, 1, 30, 00), Temperature = -4.4, StationCode = 71801, WindSpeed = 39},new { Timestamp = new DateTime(2010, 1, 1, 2, 00, 00), Temperature = -9.7, StationCode = 71395, WindSpeed = 9}, new { Timestamp = new DateTime(2010, 1, 1, 2, 30, 00), Temperature = -4.6, StationCode = 71801, WindSpeed = 59},new { Timestamp = new DateTime(2010, 1, 1, 3, 00, 00), Temperature = -9.6, StationCode = 71395, WindSpeed = 9}, };

weatherData代表了一系列的天氣信息（時間戳、溫度、氣象站編碼以及風速）。

接下去將weatherData轉變為點類型復雜事件流：

var weatherStream = weatherData.ToPointStream(Application,t => PointEvent.CreateInsert(t.Timestamp, t),AdvanceTimeSettings.IncreasingStartTime);// 統計事件總數 weatherStream.ToPointEnumerable().Count().Dump("Total number of events");

細心的讀者會發現事件總數是15，而不是weatherData的元素個數7。這是因為在使用AdvanceTimeSettings.IncreasingStartTime標志創建weatherStream后，StreamInsight引擎會為每一個事件后緊跟一個相同時間戳的CTI事件，因此事件個數為7*2=14。那么為什么總數變成了15呢？那是因為AdvanceTimeSettings.IncreasingStartTime默認指定了AdvanceToInfinityOnShutdown為true，即確定在關閉查詢時應插入具有正無窮大的時間戳的最終CTI，用來刷新所有剩余事件。因此加上這個正無窮大的CTI事件，總的事件總數為15。感興趣的讀者可以調用weatherStream.ToPointEnumerable().Dump() 查看15個事件的具體內容。

基礎過濾

問題1：怎樣過濾事件流以保留特定的事件？

對weatherStream過濾可以使用LINQ中的where子句，如保留那些溫度高于零下5度的事件：

var filterQuery = from e in weatherStreamwhere e.Temperature > -5.0select e;

接下去使用下述語句將filterQuery中的Insert事件導出到LINQPad輸出窗口：

(from e in filterQuery.ToPointEnumerable()where e.EventKind == EventKind.Insertselect e).Dump();

最終的3個過濾事件結果如下：

問題2：怎樣進行多條件過濾？

StreamInsight支持多條件過濾，只需要在where子句中指明多個過濾條件即可。問題1中我們過濾出了溫度高于零下5度的所有事件；那么如果我們想要過濾出不僅溫度高于零下5度，而且風速超過40的事件，該怎么做呢？很簡單，只需要在where子句中增加e.WindSpeed > 40就可以了，如下：

var filterQuery2 = from e in weatherStreamwhere e.Temperature > -5.0 && e.WindSpeed > 40select e; (from e in filterQuery2.ToPointEnumerable()where e.EventKind == EventKind.Insertselect e).Dump();

最終過濾出的2個事件如下：

下篇文章將介紹StreamInsight基礎操作操作中的聚合部分。

轉載于:https://www.cnblogs.com/StreamInsight/archive/2011/08/21/StreamInsight-Query-Series-Part3-Basic-Queries-Filters.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【原创】StreamInsight查询系列（三）——基本查询操作之过滤的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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