# StreamSQL 非聚合场景使用示例

本示例展示了StreamSQL在非聚合场景中的各种应用，包括实时数据转换、过滤、清洗等功能。

## 运行示例

```bash
cd examples/non-aggregation
go run main.go
```

## 场景说明

### 1. 实时数据清洗和标准化

**场景描述**: 对输入的脏数据进行清洗和标准化处理，包括：
- 空值处理（COALESCE）
- 字符串规范化（UPPER, TRIM）
- 数值精度处理（ROUND）
- 状态码转换（CASE WHEN）
- 无效数据过滤（WHERE条件）

**适用场景**:
- IoT设备数据清洗
- 日志标准化处理
- 数据质量保证

### 2. 数据富化和计算字段

**场景描述**: 基于原始数据计算和添加新字段，包括：
- 单位转换（摄氏度转华氏度）
- 分类标签生成（温度分级）
- 字符串拼接（全标识符）
- 时间戳添加
- 比率计算

**适用场景**:
- 数据预处理
- 业务规则应用
- 指标计算

### 3. 实时告警和事件过滤

**场景描述**: 实时检测异常数据并生成告警事件，包括：
- 阈值检测
- 告警级别分类
- 告警消息生成
- 时间戳记录

**适用场景**:
- 监控系统
- 异常检测
- 实时告警

### 4. 数据格式转换

**场景描述**: 将数据转换为不同的格式，包括：
- JSON格式输出
- CSV格式输出
- 自定义格式转换

**适用场景**:
- 数据接口适配
- 多系统集成
- 数据导出

### 5. 基于条件的数据路由

**场景描述**: 根据数据内容决定数据的路由目标，包括：
- 条件路由规则
- 优先级分类
- 主题分发

**适用场景**:
- 消息队列路由
- 数据分发
- 负载均衡

### 6. 嵌套字段处理

**场景描述**: 处理复杂的嵌套JSON数据，包括：
- 深层字段提取
- 嵌套字段组合
- 条件判断

**适用场景**:
- JSON数据处理
- 复杂数据结构解析
- API数据转换

## 核心特性

### 实时处理
- 每条数据立即处理，无需等待窗口
- 超低延迟，适合实时场景
- 支持高吞吐量数据流

### 丰富的函数支持
- 字符串处理：UPPER, LOWER, TRIM, CONCAT, SUBSTRING等
- 数学计算：ROUND, CAST, 算术运算等
- 条件判断：CASE WHEN, COALESCE, IF等
- 时间函数：NOW, DATE_FORMAT等
- 类型转换：CAST, TO_JSON等

### 灵活的字段操作
- 字段选择和别名
- 嵌套字段访问（点号语法）
- 计算字段生成
- 表达式计算

### 强大的过滤能力
- WHERE条件过滤
- 复杂表达式支持
- 多条件组合（AND, OR）
- 模式匹配（LIKE 语法）

## 性能特点

- **低延迟**: 每条数据立即处理输出
- **高吞吐**: 支持高频数据流
- **内存友好**: 无需缓存数据，即时处理
- **CPU高效**: 简单的数据转换操作