CEP如何规则引擎存储时间数据？

Question

我正在考虑设计一个事件处理系统。 规则本身不是问题。 令我困惑的是如何存储事件数据，以便我可以有效地回答问题/事实，如：

如果过去10分钟内A类事件的数量等于N，     并且在过去M小时内每分钟B类型的平均事件是Z，     并且另一个指标的当前运行平均值是Y ... 然后     解雇一些事件（或存储新的事实/事件）。

Esper / Drools / MS StreamInsight如何存储他们的时间相关数据，以便他们可以有效地计算事件流属性？ ¿他们只是将它存储在SQL数据库中并连续查询它们吗？

预先处理规则，以便他们事先知道需要存储哪些“知识”？

由于

编辑：我发现我想要的是事件流处理，wikipedia example显示了我想要做的事情：

WHEN Person.Gender EQUALS "man" AND Person.Clothes EQUALS "tuxedo"
FOLLOWED-BY
  Person.Clothes EQUALS "gown" AND
  (Church_Bell OR Rice_Flying)
WITHIN 2 hours
ACTION Wedding

问题仍然存在：你如何实现这样的数据存储？关键是“在2小时内”，并且能够每秒处理数千个事件。

Answer 1

Esper分析规则并仅存储派生状态（聚合等，如果有的话），并且如果规则需要，还存储事件的子集。 Esper允许定义Opher Etzion和Peter Niblet所描述的上下文。我建议阅读。通过指定上下文，Esper可以最小化它保留的状态量，并使查询更容易阅读。

Answer 2

在一定长度的时间窗口内存储发生的事件并不困难。如果必须考虑其他约束，问题会变得更加困难：此处会指出对规则的分析，以便您可以维护与约束匹配的事件集。

将事件存储在（外部）数据库中会太慢。