测试数据准备

为了方便测试查询，我们首先准备一个静态的测试数据源：

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代表了一系列的天气信息（时间戳、温度、气象站编码以及风速）。

接下去将weatherData转变为点类型复杂事件流：

var weatherStream = weatherData.ToPointStream(Application,t => PointEvent.CreateInsert(t.Timestamp, t),AdvanceTimeSettings.IncreasingStartTime);// 统计事件总数
weatherStream.ToPointEnumerable().Count().Dump("Total number of events");

细心的读者会发现事件总数是15，而不是weatherData的元素个数7。这是因为在使用AdvanceTimeSettings.IncreasingStartTime标志创建weatherStream后，StreamInsight引擎会为每一个事件后紧跟一个相同时间戳的CTI事件，因此事件个数为7*2=14。那么为什么总数变成了15呢？那是因为AdvanceTimeSettings.IncreasingStartTime默认指定了AdvanceToInfinityOnShutdown为true，即确定在关闭查询时应插入具有正无穷大的时间戳的最终CTI，用来刷新所有剩余事件。因此加上这个正无穷大的CTI事件，总的事件总数为15。感兴趣的读者可以调用weatherStream.ToPointEnumerable().Dump() 查看15个事件的具体内容。

基础过滤

问题1：怎样过滤事件流以保留特定的事件？

对weatherStream过滤可以使用LINQ中的where子句，如保留那些温度高于零下5度的事件：

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

接下去使用下述语句将filterQuery中的Insert事件导出到LINQPad输出窗口：

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

最终的3个过滤事件结果如下：

问题2：怎样进行多条件过滤？

StreamInsight支持多条件过滤，只需要在where子句中指明多个过滤条件即可。问题1中我们过滤出了温度高于零下5度的所有事件；那么如果我们想要过滤出不仅温度高于零下5度，而且风速超过40的事件，该怎么做呢？很简单，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();

最终过滤出的2个事件如下：