離散的資料分析指無法停止變化的多個資料來源進行分析！
例如商場有5個門，監控會紀錄實時的客流資料。
需求是某個時間點對這5個門的客流量進行排序？
傳統資料庫的做法是把這5個門的資料記錄在同乙個表內，在某個時間點時讀這個表進行排序。
這樣就好比有個上帝視角可以時間暫停，在暫停時間之後讀五個門的資料進行排序得到某個時間點的資料。
在實時執行的系統內這樣做顯然不可接受，當前只有5個門，如果有50個甚至500個甚至5000個，
那怕只是很短暫的暫停行為都不可接受。
回到物件導向的資料分析，就好比在每個門的邊上站著乙個保安，
我們作為乙個資料統計者要走到每個保安的面前才能獲得當前的資料。
把5個門的資料都訪問一圈之後得到當前流量的排序。
這裡也有乙個問題就是時間差的問題。
當把每個門都訪問一遍是需要時間的，當問第乙個門的時候是5點鐘，
問到第五個門的時候是5點半。
我們得到的排序是5點還是5點半的呢？
那麼就要求每個物件要根據時間記錄資料，每次資料改變的時候記錄時間。
這樣我們就可以知道在5點鐘的時候商場流量的準確排名。
在足夠龐大的資料來源面前，我們做為乙個物件，需要通過物件的視角來分析資料。
上帝視角或者時間暫停是一種解決辦法，也許是時候換一種更自然的方式思考問題
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