通过对数据流的研究,我们知道数据流具有实时性、持续性、广泛性、语义不定性等特性。本文首先总结了传统技术的优劣,如:直方图方法、抽样方法、哈希方法、小波方法等。在此基础上并根据数据流的特性,本文提出了使用基于时间滑动窗口模型的方法改构建概要数据库的方法,该方法很好的克服了传统技术在处理数据流问题上的局限,从而为使用基于学习的TOP-N查询解决数据流问题提供了可能。然后,本文分析了传统的TOP-N选择查询的优劣,并在此基础上提出了基于学习的TOP-N查询的方法。该方法首先需要建立一个知识库,用来存储查询简档。在知识库建立完成之后,直接对知识库进行检索即可。检索知识库时,需要首先计算出区域分布密度ρ,然后根据区域分布密度ρ计算出查询半径r,从而可以近似地得到符合要求的N个查询结果。当有一批新近的数据到达时,还需要运用某种策略,分别对概要数据库和知识库进行更新、维护。