从给定的文件信息中，我们可以提炼出以下知识点：
1. 数据流处理：数据流是一种连续的、无限的数据序列，如传感器数据、网络流量、交易记录等，它们实时产生，需要即时处理。数据流处理技术用于分析这类连续流动的数据。
2. 历史查询：数据流的历史查询指的是对流中之前通过的数据进行查询，以便分析或总结过去一段时间内的数据特征。这与实时查询不同，后者关注的是流中的当前数据。
3. 抽样存储方法：在数据流处理中，由于数据量可能非常庞大，直接存储整个数据流是不现实的。抽样存储方法是一种有效的数据归约技术，它通过选择性地存储数据流中的部分数据以代表整个数据流，从而降低存储需求并加快查询速度。
4. B+树结构：B+树是一种平衡查找树，它维护数据的排序，并允许搜索、顺序访问、插入和删除等操作。在数据流的历史数据管理中，B+树可以用来快速定位数据并有效地执行聚集操作。
5. 索引：索引是数据库中用于提高数据检索效率的辅助数据结构。它存储了数据的关键字以及指向数据实际存储位置的指针。在数据流环境中，索引可以加快历史数据查询的速度。
6. 聚集操作：聚集操作是数据流处理中常用的统计函数，如求和、平均值、最大值和最小值等。对历史数据流进行聚集操作可以提供数据的概要视图，这对于数据分析和决策支持非常有用。
7. 近似答案查询：由于数据流可能是无限的，且实时性要求高，因此在历史查询中通常寻找近似答案而非精确答案。通过数据抽样和索引技术，可以在合理的时间内以近似的方式回答历史查询问题。
8. 数据流管理系统（DSMS）：DSMS是专门用于管理数据流的系统，它可以连续地处理数据流，并支持数据流的插入、更新、查询等操作。DSMS可以与关系型数据库管理系统（DBMS）结合使用，以实现高效的数据流存储与查询。
9. 典型DSMS系统：文档提到了几个典型的DSMS系统，例如TelegraphCQ、Aurora和STREAM，这些系统各自提供了不同的机制来处理和查询数据流。
10. 连续查询和滑动窗口：连续查询意味着查询是持续性的，它在数据流上不断进行。滑动窗口是一种常见的查询机制，它只关注数据流中最近一段时间内的数据。
在理解了上述概念之后，我们可以将这些知识点整合到对原始文件的分析中：
文档标题指出了本研究的核心内容，即一种存储和索引历史数据流数据的方法。文章的描述说明了通过抽样存储历史数据流并构建B+树结构，该方法可以支持对历史数据流的查询，并给出近似答案。文档内容提到的具体实现包括如何使用时间抽样技术选择性地存储数据流的子集，并使用B+树索引这些数据以支持各类查询。此外，文档中还涉及到连续查询和滑动窗口的概念，这些都是数据流处理中的重要技术。文档最后还提到了一些实际应用的DSMS系统，并给出了一些算法和数据结构的具体实现细节，尽管由于OCR扫描的不完整和错误，这部分内容并不完整。然而，依据上述知识点，我们可以了解到文件中讨论的技术是如何解决数据流历史数据存储和查询的挑战的。
