在CEP中使用的模式匹配算法与drools、siddhi等规则引擎之间的区别？

Question

模式匹配算法是规则引擎或复杂事件流处理引擎中的主要算法。在我学习的过程中，drools规则引擎使用rete算法进行模式匹配。像siddhi，FlinkCEP和Esper这样的复杂事件流处理引擎是做什么的。我在网上浏览了一下，没有得到任何关于这方面的信息。请让我理解在CEP和规则引擎中使用的模式匹配。还有，规则引擎和CEP之间的区别是什么，因为它们对我来说看起来都很相似。

Answer 1

Esper for EPL patterns使用具有自下而上计算的动态状态树。匹配识别的Esper使用NFA。Esper for join和子查询也经常用于查找数据中的模式，它使用嵌套连接和合并连接进行查询规划，并根据相关标准(hash、btree等)自动构建各种类型的索引。Esper用于将传入事件与相关方进行匹配，将各种类型的索引构建到嵌套树中，对过滤条件进行索引。Esper for data窗口构建了一个用于通信、插入和删除流的运算符的图形。

Answer 2

您可以从研究paper1及其架构from2获取有关Siddhi及其工作原理的一些基本信息。

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