数据流（data stream）最初是通信领域使用的概念，代表传输中所使用的信息的数字编码信号序列。
数据流模型（data stream model）在数据流模型中，从某个特定时间开始至今的所有数据都要被纳入计算范围。此时，s=0，即在时刻0，α是0向量。即这是数据流最初和最普遍的模型。
滑动窗口模型（sliding window model ，计算最近的N个数据）滑动窗口模型是指，从计算时算起，向前追溯的N个数据要被纳入计算范围。此时，s = t . N，即在时刻t . N，α是0向量。换句话说，要计算最近的N个数据。由于数据流的数据是不断涌现的，所以直观的看，这种模式就像用一个不变的窗口，数据随时间的推移经过窗口，出现在窗口内的数据就是被计算的数据集合。
滑动窗口模型基于这样一个事实：“用户对于最近的数据更感兴趣。”这样，我们可以对少量的近期数据做细节分析，而对大量的历史数据，仅仅给出一个概要试图.这样，只需存储小的数据窗口，减少了对内存的需求。滑动窗口的一个缺陷是要求用户预先指定窗口的尺寸，而在很多应用中，窗口的大小不可能事先知道。
n-of-N模型(计算最近的n个数据，其中0 <n ≤ N) 提出的这种模型建立在滑动窗口模型的基础之上，比滑动窗口模型更为灵活：被纳入计算范围的是从计算时算起，向前追溯的n个数据。此时，s = t . n，即在时刻t . n，α是0向量。注意，其中n ≤ N，而且是可以随查询要求变化的。而在滑动窗口模型中，n = N而且�**潭ú槐涞摹６杂谑萘鞔硐低忱此担芄换卮鹚谐ざ刃∮诘扔贜的滑动窗口问题。
参考：http://baike.baidu.com/view/166248.html?tp=3_11
