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。