2.2 DFF详情声明

设计一个DFF首先进行详情声明，包括DFF的触发类型、存储模式等信息的定义。

一、触发条件

MEMS中以状态为基础构建数学计算过程，以DataFrame流表示状态的流动变化，通过状态本身、状态触发事件、状态操作驱动状态的流转和变化，完成数学计算。

DFF被触发激活并从起始节点开始运行整个DFF网络的行为称为网络触发。DFF触发后从起始节点出发，依次执行各节点和边，直到结束节点，完成以状态张量为基本单元的数据计算和流动。

MEMS中的触发类型包括周期驱动、时间驱动、事件驱动、数据源驱动、手动驱动，具体说明如下表：

DFF的多种触发机制支持，能够实现数据流动链路的及时性、正确性，既保证了系统对关键事件的实时响应能力，又避免了无效的周期性空转计算。

MEMS对DFF的计算过程与结果设计了EveryTime、Once、Memory、Never 四种存储模式。根据具体要求，用户可以选择合理的存储模式，以实现功能需求和系统性能之间的平衡。以下为各存储模式的定义说明：

存储模式	名称	说明	特点	使用场景
EveryTime	每次	每次DFF流程执行都会保存结果到数据库。	每次运行都会生成新的结果记录；使用流程的开始时间作为唯一标识；适合需要保留所有执行历史的场景；会在数据库中存储完整的执行结果。	需要分析DFF执行历史趋势； DFF多次执行结果需要对比； DFF执行结果需要长期保存。
Once	单次	只保存DFF一次结果到数据库，后续执行不会覆盖或新增记录。	无论执行多少次，只在数据库中保存一条记录；不使用时间戳作为标识（固定使用 t=0）；适合只需要最新结果的场景；会在数据库中存储结果，但只保存一次。	只需要最新执行结果；结果相对稳定，不需要历史记录；节省存储空间。
Memory	内存	只将DFF结果保存在内存中，不写入数据库。	结果仅在内存中临时存储；系统重启后结果会丢失；执行速度快，因为不需要I/O操作；适合临时计算或中间结果。	临时计算或中间结果；对执行速度要求较高的场景；结果不需要长期保存的情况。
Never	从不	不保存任何执行结果。	执行完成后结果立即丢弃；不占用任何存储空间；适合只关注执行过程，不需要结果的场景。	测试或调试流程；流程执行本身就是目的（如数据转换、发送通知等）；结果已经通过其他方式处理（如写入文件、发送到外部系统等）。

根据具体需求选择合适的存储模式，配置建议如下：