Datenstrom

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1. https://de.wikipedia.org/wiki/Datenstrom

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TMP

Datenströme vs. statische Daten

Nicht strömende, das heißt statische Daten liegen in der Regel strukturiert abgespeichert vor, oft als Tupel von Werten in Relationen in einer Datenbank. Sie sind begrenzt und nicht zeitlich geordnet. Die Daten in Datenströmen besitzen dagegen eine geordnete zeitliche Reihenfolge und können praktisch unbegrenzt auftreten. Während Daten in Relationen auch gezielt aktualisiert und gelöscht werden können, ist in Datenströmen nur das Einfügen von neuen Daten möglich, da nicht mit wahlfreiem Zugriff auf einzelne Elemente zugegriffen werden kann. Es können allerdings mittels spezieller Datenstromalgorithmen einzelne Tupel eines Datenstroms, basierend auf ihren Eigenschaften, ausgewählt und ggf. zu einem neuen Datenstrom umgewandelt werden. Das (umkehrbare) Umformen strukturierter Daten in eine datenstromartige Aneinanderreihung bezeichnet man auch als Serialisierung.

Geschichte

Das Konzept von Datenströmen in der Datenverarbeitung lässt sich unter anderem auf die von Douglas McIlroy vorgeschlagenen Pipes zur Verknüpfung von Makros zurückführen, die 1964 als „communication files“ im Dartmouth Time-Sharing System implementiert waren und 1972 in das Betriebssystem Unix integriert wurden. Dabei handelt es sich um eine Datenverbindung zwischen zwei Prozessen nach dem FIFO-Prinzip. Inzwischen findet sich das Prinzip von Streams in den meisten modernen Programmiersprachen.

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Verarbeitung von Datenströmen in einem DSMS

Die meisten Datenströme werden mittels speziell auf eine Anwendung zugeschnittener Programme verarbeitet. Beispielsweise können Audio/Videoströme mit speziellen Wiedergabeprogrammen abgespielt werden. Zur allgemeinen Verwaltung beliebiger Datenströme werden seit Anfang des 21. Jahrhunderts in der Informatik sogenannte Data Stream Management Systeme (DSMS) entwickelt. Diese Systeme, die noch ein relativ neues Forschungsgebiet darstellen, sind vergleichbar mit herkömmlichen Datenbankverwaltungssystemen (DBMS) für statische Daten. Ein Beispiel eines solchen DSMS ist der Stanford Stream Data Manager. Als Anfragesprache wurde in Erweiterung zur SQL im Rahmen dieses Projekts die Continuous Query Language (CQL) entwickelt.

Typische Probleme bei der Verarbeitung von Datenströmen sind große Datenmengen in kurzer Zeit und die begrenzten Ressourcen, die zu ihrer Verarbeitung zur Verfügung stehen, da die eingehenden Daten nicht alle zwischengespeichert werden können und immer nur ein Ausschnitt der Daten bekannt ist. Damit sind auch nur bestimmte Algorithmen möglich. Auch die zur Auswertung zur Verfügung stehende Zeit ist oft beschränkt, da zeitkritische Anwendungen schnelle Ergebnisse erwarten. Bei Systemen, die innerhalb einer garantierten Zeitspanne ein Ergebnis liefern, spricht man auch von Echtzeitsystemen.

Da die eingehenden Datenströme praktisch unbegrenzt sind, sind die daraus berechneten Ergebnisse einer Verarbeitung von Datenströmen oft selbst wiederum Datenströme. Deshalb wird zwischen eingehenden Datenströmen (ingoing stream, instream oder downstream) und ausgehenden Datenströmen (outgoing stream, upstream) unterschieden.