在彭冲老师的深入探索中，AntDB家族的AntDB-T与AntDB-S为我们揭示了数据库领域的创新力量。AntDB-T作为社区版交易型数据库，而AntDB-S则作为流式处理的翘楚，两者各具特色，AntDB-S更是凭借其PostgreSQL基础和内置的流处理引擎，为SQL操作和实时数据处理提供了卓越的解决方案。
AntDB数据库是在通信行业复杂的业务实战中诞生和发展起来的，核心竞争力和优势可以总结为四个字“多、久、快、稳”，这四个字怎么解释呢？多，是说服务人数多，全国用户超10亿用户后台都在使用AntDB数据库。久，是说应用时间久，从2008年在通信运营商核心计费系统应用，经历了14年的精心锤炼。
AntDB将多引擎多能力融合在一起，满足未来越发复杂的混合负载与数据类型业务。同时为了支持用户对“实时性”越发苛刻的要求，从流批一体的层面将流式计算与数据库进行了架构融合，满足未来实时分析、实时报表、以及互联网+类型的异步交易场景。
众多优秀的特性，使得Flink成为开源大数据数据处理框架中的一颗新星，随着国内社区不断推动， 越来越多的国内公司开始选择使用Flink作为实时数据处理的技术 ，在将来不久的时间内，Flink也将会成为企业内部主流的数据处理框架，最终成为下一代大数据数据处理框架的标准。
Flink是一个低延迟、高吞吐、统一的大数据计算引擎。在阿里巴巴的生产环境中，Flink的计算平台可以实现毫秒级的延迟情况下，每秒钟处理上亿次的消息或者事件。同时Flink提供了一个Exactly-once的一致性语义。保证了数据的正确性。这样就使得Flink大数据引擎可以提供金融级的数据处理能力。
高吞吐量和低延迟：Flink 框架能够处理大规模数据流，并且具有高吞吐量和低延迟的特性。这意味着它可以处理大量的数据，并且可以在很短的时间内完成数据处理任务。 流处理和批处理：Flink 框架支持流处理和批处理两种模式。
Flink其实就是Apache Flink，是一款业内非常火的大数据产品，由Apache软件基金会开发，核心是用Java和Scala编写的分布式流数据流引擎。Apache Flink是个旨在提供‘一站式’ 的分布式开源数据处理框架。Flink以数据并行和流水线方式执行任意流数据程序，Flink的流水线运行时系统可以执行批处理和流处理程序。
优点如下：流式数据库适合更小的储存。在流式数据处理模式里，数据持续到达，系统及时处理新到达的数据，并不断产生输出。处理过的数据一般丢弃掉，当然也可以保存起来。流式数据处理模式强调数据处理的速度。部分原因是数据产生的速度很快，需要及时进行处理。
数据时效性不同：流式计算实时、低延迟， 批量计算非实时、高延迟。数据特征不同：流式计算的数据一般是动态的、没有边界的，而批处理的数据一般则是静态数据。
总结来说，流式数据库正以前所未有的方式改变着数据处理的格局。通过理解这些核心概念，您将能更好地拥抱这一技术，驱动业务迈向更快、更智能的时代。
1、这个要对后端的流处理的原因如下：数据流的实时获取：如果后端使用流处理来处理数据，那么前端可以实时获取后端的数据，而不需要等待后端全部处理完毕再将数据返回给前端。这对于需要实时数据更新的特定业务需求非常有用。
2、工作职责不同：后端主要负责处理数据请求、存储数据、执行计算等任务，前端主要负责呈现数据、处理用户交互、显示页面等任务。 技术栈不同：后端主要使用Java、Python、PHP等编程语言和技术栈，前端主要使用HTML、CSS、JavaScript等前端技术栈。
3、前端和后端在开发流程上有不同的特点，前端注重用户界面设计、可用性和用户体验，后端则注重系统架构、业务逻辑和数据处理；对于一个完整的软件项目而言，前后端都是必不可少的，需要相互协作，才能够完成最终的产品。
