实时数据分析中的实时表示的是现场数据在其发生的实际时间，实时数据是监测系统中最重要的组成，实时数据是一种带有时态性的数据，与普通的静止数据最大的区别在于实时数据带有严格的时间限制，一旦处于有效时间之外，数据将变得无效。但随着时间的推移，实时数据会变成历史数据并存储下来以备以后使用。
实时数据处理是指计算机对现场数据在其发生的实际时间内进行收集和处理的过程。在实时数据处理的过程中，实时数据库首先要提供高速的数据采集和数据处理，为了适应不同的集成系统，实时数据库要提供高精度的存储格式：对实数型数据点采用双精度表示，对于整数型数据点采用四字节长整型，对时间的存储也必须表示到毫秒一级，时间戳的存储要采用格林威治标准时间以避免时区和夏令时所带来的问题。
如果需要实时数据处理，解码器必须能够与相关的数据速率相适应。这可以用延时作为代价来实现，例如，当对一个序列解码时，下一个序列在缓冲。在某些情况下，解码延时会变得很明显，尤其是如果它是可变的话。前向纠错需要解码延时，大多数情况下，延时取决于所发牛的具体错误。不过，通常会有一个确定的最大延时，这个值是不能超出的。对解码后的信息进行缓冲，直到最大的延时过期，这种方法可以产生平缓的信息流到达终端。决定延时的两个主要因素是数据速率和码长度。信息论告诉我们，长码较为理想，但是对于许多应用来说．长的延时并不理想。所以最大的可接受的延时可能对能够使用的码长度有所限制。
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