我们正在评估 NEsper。我们的重点是监控企业环境中的数据质量。在一个应用程序中，我们将记录很多字段的每一个变化——例如在一个“订单”中。所以我们有像
- 收货人姓名
- 收货人街道
- 订购日期
....还有更多领域。正如您可以想象的那样，日志文件会变得很大。
因为数据是由不同的客户发送的，并且是在应用程序中导入的，所以我们要分析有多少（以及哪些）字段从“无值”更新为“有值”（仅作为示例）。
我试图用这些字段构建一个测试用例
- 订单参考
- 字段名
- 字段值
对于我的测试用例，我添加了两个带有上下文信息的语句。第一个应该只计算每个订单的一般变化：
epService.EPAdministrator.CreateEPL("create context RefContext partition by Ref from LogEvent");
var userChanges = epService.EPAdministrator.CreateEPL("context RefContext select count(*) as x, context.key1 as Ref from LogEvent");
第二条语句应该计算从“无值”到“有值”的更新：
epService.EPAdministrator.CreateEPL("create context FieldAndRefContext partition by Ref,Fieldname from LogEvent");
var countOfDataInput = epService.EPAdministrator.CreateEPL("context FieldAndRefContext SELECT context.key1 as Ref, context.key2 as Fieldname,count(*) as x from pattern[every (a=LogEvent(Value = '') -> b=LogEvent(Value != ''))]");
要读取测试日志文件，我使用 csvInputAdapter：
CSVInputAdapterSpec csvSpec = new CSVInputAdapterSpec(ais, "LogEvent");
csvInputAdapter = new CSVInputAdapter(epService.Container, epService, csvSpec);
csvInputAdapter.Start();
我不想使用更新侦听器，因为我只对所有事件的结果感兴趣（可能这是不可能的，这是我的失败）。
因此，在读取 csv（csvInputAdapter.Start() 返回）后，我读取了所有事件，这些事件存储在语句 NewEvents-Stream 中。
在 CSV 文件中使用 10 个条目一切正常。使用 100 万行需要很长的时间。我尝试不使用 EPL-Statement（所以只是导入 CSV）——大约需要 5 秒。对于第一个语句（不是复杂模式语句），我总是在 20 分钟后停止 - 所以我不确定需要多长时间。
然后我更改了第一条语句的 EPL：我引入了一个 group by 而不是 context。
select Ref,count(*) as x from LogEvent group by Ref
现在它真的很快 - 但在 CSVInputAdapter 回来后我的 NewEvents Stream 中没有任何结果......
我的问题：
我想使用 NEsper 的方式是受支持的用例，还是我失败的根本原因？
如果这是一个有效的用例：我的错误在哪里？如何以高效的方式获得我想要的结果？
当使用“group by”而不是“context”时，为什么我的 EPL 语句中没有 NewEvents？