随着金融分析、网络监控、传感器数据监控等新型数据流应用的出现,催生了一种新的数据管理技术——数据流查询处理,数据流查询处理技术已经在数据流应用中获得了较大的发展。但是目前对数据流技术的研究主要集中在一般的实时应用上,在实时性要求较高且具有一定关键性要求的任务型应用中(如飞船的实时控制系统、在线拍卖会系统等),连续查询处理需要在一定的时间限制内完成,错过截止期可能会造成较为严重的后果。截止期和关键性是这类应用中两个较为突出的特征,在考虑这两种因素的前提下,结合其它一些相关特征,设计合适的数据流处理技术,对提高高实时高关键任务型应用的处理效率是十分必要的。本文给出一个综合多方面影响因素的查询优先级计算方法,把查询的截止期、空闲时间、关键性等因素考虑进来,使得截止期越早、空闲时间越短、关键性越高的查询优先执行。并利用链表及排序的思想解决优先级值唯一化的问题。考虑到数据流流速的基本特征,本文在基于“时间窗口”概念的基础上批处理数据流元组,以减少调度切换开销,提高系统性能。在STREAM原型系统中实现了本文提到的基于截止期的优先级计算及其相应的查询调度,实验结果验证了本文方法的有效性。