在Streaming Data Warehouse（流式数据仓库）中，对于Table抽象的需求主要体现在以下几个方面：
1. 实时性和数据新鲜度
秒级延迟：流式数据仓库需要支持秒级甚至毫秒级的数据更新和查询，确保数据的实时性和新鲜度。这要求Table抽象能够高效地处理流式数据，并支持快速的数据插入和更新。
增量数据处理：除了全量数据的处理，流式数据仓库还需要支持增量数据的处理。这意味着Table抽象需要能够识别并仅处理自上次查询以来发生变化的数据部分，以减少计算资源的浪费并提高查询效率。
2. 高效的查询能力
灵活的查询接口：流式数据仓库的Table抽象需要提供灵活的查询接口，支持SQL等标准查询语言，以便数据分析师能够轻松地编写查询语句并获取所需的数据。
高性能查询：Table抽象需要优化查询性能，支持快速的索引和扫描操作，以应对大规模数据的查询需求。此外，还需要支持复杂查询，如聚合、排序、过滤等，以满足不同的业务场景。
3. 数据一致性和可靠性
事务支持：流式数据仓库的Table抽象需要支持事务处理，确保在并发环境下数据的一致性和完整性。这包括支持ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务属性。
数据备份和恢复：为了应对系统故障或数据丢失的风险，Table抽象需要提供完善的数据备份和恢复机制，确保数据的安全性和可靠性。
4. 兼容性和可扩展性
兼容性：流式数据仓库的Table抽象需要兼容现有的大数据生态系统中的工具和服务，如Hive、Spark、Flink等，以便用户能够无缝地迁移和集成现有的数据处理流程。
可扩展性：随着业务的发展和数据量的增长，流式数据仓库需要支持水平扩展，通过增加节点来提高存储和计算能力。因此，Table抽象需要设计为可伸缩的架构，以支持这种扩展性。
5. 统一的批流一体处理
批流一体：理想的流式数据仓库Table抽象应该支持批流一体的处理模式，即能够同时处理批量数据和流式数据。这要求Table抽象在内部实现上能够统一处理这两种类型的数据，减少数据处理的复杂性和成本。
综上所述，流式数据仓库中的Table抽象需要具备实时性、高效的查询能力、数据一致性和可靠性、兼容性和可扩展性，以及统一的批流一体处理能力。这些特性共同构成了流式数据仓库中理想的Table抽象模型。