随着现代科技的飞速发展,分布式系统的应用越来越广泛,如军事作战系统、无线传感器网络以及电信系统。在这些系统中,需要处理来自不同节点的数据,这些数据通常以流的形式到达系统。随着系统规模的不断增大,系统需要处理持续更新的数据。由于DDS具有低延迟、高吞吐量及良好的实时性的优点,目前它已经成为分布式实时系统的一个标准,并被广泛应用于航空、国防等各个领域。在特定的系统中,需要对一段时间内到达的流数据进行查询处理,而DDS目前对接收的数据没有相应规范进行查询处理。并且,DDS的实时性要求基于DDS的分布式系统必须对不断更新的数据进行处理。由于DDS的广泛应用,对DDS数据流查询技术研究成为一种迫切需求。本文首先对DDS(数据分发服务)模型、基于发布-订阅机制的数据过滤方法和数据流查询处理方法的相关理论进行了分析和研究。其次,为了降低网络上通信的数据量,提高网络的利用率,在DDS体系结构中引入兴趣技术,提出了基于兴趣层次的发布订阅机制。在该机制中,通过对兴趣进行分层使通信节点获得真正想要的数据。在此基础上,由于实际应用中有时需要对分布式通信节点接收到的流数据进行查询,将流数据限定在滑动窗口范围进行处理,如在传感器应用中,需要比较一段时间内温度、湿度的变化。基于这种需求,本文提出了一种基于QoS自适应窗口的连接查询方法。该方法依据DDS传输数据的QoS策略对滑动窗口进行划分,并建立索引,从而提高查询处理的效率以及获得近似查询结果。最后本文给出DDS数据流查询模块的设计,实现对流数据的连续查询处理,并对数据传输过程中过滤数据的网络通信性能和数据流连接查询的执行效率进行实验,验证了方法的有效性。