近年来,基于金融服务、网络监控、安全、电信数据管理、股票行情、传感器网络等数据监控系统,对象数据是一种大量的、连续的、实时的、流动的流数据,并要求对数据的处理是实时的,并能够同时处理大量查询。可扩充标记语言(XML)具有良好的自描述性和跨平台性等优点,已成为数据交换的标准,广泛存在于Web上和企业中。本文主要研究基于XML数据流处理技术的股票行情系统,主要工作包括:1)设计了一个基于Web的股票行情实时监测系统,并实现了系统原型;2)将实时发布的股票行情表示为XML数据流,将用户对股票行情数据的监测被抽象地表示为XPath查询。本系统将用户提交的查询语句,根据股票数据的XML文档类型定义(DTD),转换成相应的Xpath语句;3)为了能够利用有限的内存实时处理股票行情数据,将XPath查询建模为自动机,通过对XML数据流中标签事件的解析来驱动状态机的状态迁移:当前一个状态收到满足迁移到下一个状态的迁移条件后,即迁移到下个状态,当该状态是接受状态时,则返回查询结果给用户;4)为了有效地支持多用户查询,将多个XPath查询语句合并并被抽象地表示为一个非确定性有限自动机(NFA),通过利用路径和状态共享,提高了查询效率;5)最后,通过设计分析和研究,以及实验得出的数据,表明了本文的系统和方法是有效的。