在结构化流媒体中，检查点是否会跟踪哪些数据已被处理？

def fetch_data_streaming(source_table: str):
    print("Fetching now")
    streamingInputDF = (
     spark
     .readStream
     .format("delta")
     .option("maxBytesPerTrigger",1024)
     .table(source_table)
     .where("measurementId IN (1351,1350)")
     .where("year >= '2021'")
      )

    query = (
      streamingInputDF
      .writeStream
      .outputMode("append")
      .option("checkpointLocation", "/streaming_checkpoints/5")
      .foreachBatch(customWriter)
       .start()
       .awaitTermination()
       )
     return query

def customWriter(batchDF,batchId):
  print(batchId)
  print(batchDF.count())
  batchDF.show(10)
  length = batchDF.count()
  print("batchId,batch size:",batchId,length)

在上面的streaminginputdf片段中，如果我更改where子句以添加更多measurentid，结构化流作业并不总是确认更改并获取新的数据值。它继续运行，就像什么都没有改变一样，而有时它开始获取新的值。检查点不应该识别变化吗？
编辑：增量表的架构：
列\u名称数据\u类型度量intyearinttimetimestampqsmallintvstring