大数据删除表的命令
各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享大数据删除表的命令，以及常用的大数据分析软件有哪些的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！
本文目录
一、大并发大数据量请求的处理方法
大并发大数据量请求一般会分为几种情况：
1.大量的用户同时对系统的不同功能页面进行查找，更新操作
2.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表的大数据量进行查询操作
3.大量的用户同时对系统的同一个页面，同一个表进行更新操作
对于第一种情况一般处理方法如下：
IIS Manager> ApplicationPools> Advanced Settings
2.调整IIS 7的appConcurrentRequestLimit设置
c:windowssystem32inetsrvappcmd.exe set config/section:serverRuntime/appConcurrentRequestLimit:100000
在%systemroot%System32inetsrvconfigapplicationHost.config中可以查看到该设置：
<serverRuntime appConcurrentRequestLimit="100000"/>
3.调整machine.config中的processModel>requestQueueLimit的设置
<processModel requestQueueLimit="100000"/>
4.修改注册表，调整IIS 7支持的同时TCPIP连接数
reg add HKLMSystemCurrentControlSetServicesHTTPParameteris/v MaxConnections/t REG_DWORD/d 100000
完成上述4个设置，就基本可以支持10万个同时请求。如果访问量达到10万以上，就可以考虑将程序和数据库按功能模块划分部署到多个服务器分担访问压力。另外可以考虑软硬件负载均衡。硬件负载均衡能够直接通过智能交换机实现，处理能力强，而且与系统无关，但是价格贵,配置困难，不能区分实习系统与应状态。所以硬件负载均衡适用于一大堆设备，大访问量，简单应用。软件负载均衡是基于系统与应用的，能过更好地根据系统与应用的状况来分配负载。性价比高。PCL负载均衡软件，Linux下的LVS软件。
当两个用户同时访问一个页面，一个用户可能更新的是另一个用户已经删除的记录。或者，在一个用户加载页面跟他点击删除按钮之间的时间里，另一个用户修改了这条记录的内容。所以需要考虑数据库锁的问题
有下面三中并发控制策略可供选择：
什么都不做–如果并发用户修改的是同一条记录，让最后提交的结果生效（默认的行为）
开放式并发（Optimistic Concurrency）-假定并发冲突只是偶尔发生，绝大多数的时候并不会出现；那么，当发生一个冲突时，仅仅简单的告知用户，他所作的更改不能保存，因为别的用户已经修改了同一条记录
保守式并发（Pessimistic Concurrency）–假定并发冲突经常发生，并且用户不能容忍被告知自己的修改不能保存是由于别人的并发行为；那么，当一个用户开始编辑一条记录，锁定该记录，从而防止其他用户编辑或删除该记录，直到他完成并提交自己的更改
当多个用户试图同时修改数据时，需要建立控制机制来防止一个用户的修改对同时操作的其他用户所作的修改产生不利的影响。处理这种情况的系统叫做“并发控制”。
通常，管理数据库中的并发有三种常见的方法：
保守式并发控制-在从获取记录直到记录在数据库中更新的这段时间内，该行对用户不可用。
开放式并发控制-只有当实际更新数据时，该行才对其他用户不可用。更新将在数据库中检查该行并确定是否进行了任何更改。如果试图更新已更改的记录，则将导致并发冲突。
最后的更新生效-只有当实际更新数据时，该行才对其他用户不可用。但是，不会将更新与初始记录进行比较；而只是写出记录，这可能就改写了自上次刷新记录后其他用户所进行的更改。
保守式并发通常用于两个目的。第一，在某些情况下，存在对相同记录的大量争用。在数据上放置锁所费的成本小于发生并发冲突时回滚更改所费的成本。
在事务过程中不宜更改记录的情况下，保守式并发也非常有用。库存应用程序便是一个很好的示例。假定有一个公司代表正在为一名潜在的客户检查库存。您通常要锁定记录，直到生成订单为止，这通常会将该项标记为“已订购”状态并将其从可用库存中移除。如果未生成订单，则将释放该锁，以便其他检查库存的用户得到准确的可用库存计数。
但是，在断开的结构中无法进行保守式并发控制。连接打开的时间只够读取数据或更新数据，因此不能长时间地保持锁。此外，长时间保留锁的应用程序将无法进行伸缩。
在开放式并发中，只有在访问数据库时才设置并保持锁。这些锁将防止其他用户在同一时间更新记录。除了进行更新这一确切的时刻之外，数据始终可用。有关更多信息，请参见开放式并发。
当试图更新时，已更改行的初始版本将与数据库中的现有行进行比较。如果两者不同，更新将失败，并引发并发错误。这时，将由您使用所创建的业务逻辑来协调这两行。
当使用“最后的更新生效”时，不会对初始数据进行检查，而只是将更新写入数据库。很明显，可能会发生以下情况：
用户 B从数据库获取相同的记录，对其进行修改，然后将更新后的记录写回数据库。
用户 A修改“旧”记录并将其写回数据库。
在上述情况中，用户 A永远也不会看到用户 B作出的更改。如果您计划使用并发控制的“最后的更新生效”方法，则要确保这种情况是可以接受的。
ADO.NET和 Visual Studio.NET中的并发控制
因为数据结构基于断开的数据，所以 ADO.NET和 Visual Studio.NET使用开放式并发。因此，您需要添加业务逻辑，以利用开放式并发解决问题。
如果您选择使用开放式并发，则可以通过两种常规的方法来确定是否已发生更改：版本方法（实际版本号或日期时间戳）和保存所有值方法。
在版本号方法中，要更新的记录必须具有一个包含日期时间戳或版本号的列。当读取该记录时，日期时间戳或版本号将保存在客户端。然后，将对该值进行部分更新。
处理并发的一种方法是仅当 WHERE子句中的值与记录上的值匹配时才进行更新。该方法的 SQL表示形式为：
UPDATE Table1 SET Column1=@newvalue1, Column2=@newvalue2
WHERE DateTimeStamp=@origDateTimeStamp
或者，可以使用版本号进行比较：
UPDATE Table1 SET Column1=@newvalue1, Column2=@newvalue2
WHERE RowVersion=@origRowVersionValue
如果日期时间戳或版本号匹配，则表明数据存储区中的记录未被更改，并且可以安全地使用数据集中的新值对该记录进行更新。如果不匹配，则将返回错误。您可以编写代码，在 Visual Studio.NET中实现这种形式的并发检查。您还必须编写代码来响应任何更新冲突。为了确保日期时间戳或版本号的准确性，您需要在表上设置触发器，以便在发生对行的更改时，对日期时间戳或版本号进行更新。
使用日期时间戳或版本号的替代方法是在读取记录时获取所有字段的副本。ADO.NET中的 DataSet对象维护每个修改记录的两个版本：初始版本（最初从数据源中读取的版本）和修改版本（表示用户更新）。当试图将记录写回数据源时，数据行中的初始值将与数据源中的记录进行比较。如果它们匹配，则表明数据库记录在被读取后尚未经过更改。在这种情况下，数据集中已更改的值将成功地写入数据库。
对于数据适配器的四个命令（DELETE、INSERT、SELECT和 UPDATE）来说，每个命令都有一个参数集合。每个命令都有用于初始值和当前值（或修改值）的参数。
因为是大并发请求，也能采用第一种情况的处理方法，另外因为是对大数据量进行检索，所以需要考虑查询效率的问题
也能采用第一种情况的处理方法，另外因为是对同一个表进行更新操作，可以考虑使用下面的处理方法：
1.先将数据保存到缓存中，当数据达到一定的数量后，再更新到数据库中
2.将表按索引划分(分表，分区)，如：对于一个存储全国人民信息的表，这个数据量是很大的，如果按省划分为多个表，在将全国的人民信息按省存储到相应的表中，然后根据省份对相应的并进行查询和更新，这样大并发和大数据量的问题就会减小很多
如果还有其他更好的方法，希望大家能指点一二
二、已结案大数据怎么消除记录啊
1、已结案的大数据记录消除方法主要取决于记录存储的系统和平台。一般来说，可以通过以下几种方式来消除已结案的大数据记录：
2、首先，如果记录存储在法院或相关法律机构的系统中，可以依据相关法律规定申请消除。例如，根据《最高人民法院关于公布失信被执行人名单信息的若干规定》，如果失信信息不准确或者已经履行了相关义务，人民法院应当在三个工作日内更正或者删除失信信息。因此，可以向执行法院提交申请，并提供相关证明材料，如结案证明、履行义务的证明等，以申请消除记录。
3、其次，如果记录存储在大数据平台或数据库中，可以通过技术手段进行删除。具体来说，可以通过SQL命令来删除特定的执行记录。这需要先查找存储执行记录的表，然后构建相应的删除语句并执行。此外，一些大数据平台还提供了自带的日志清理功能或调度程序中的自动清理配置，用户可以根据平台提供的接口或配置文件进行定期清理。
4、另外，如果是第三方工具或平台上的记录，可以查阅该平台的使用说明或联系客服寻求帮助。例如，一些数据同步工具可能提供了执行记录的清理选项。
5、需要注意的是，在消除已结案的大数据记录时，应确保操作的合法性和准确性。不得随意删除或篡改数据，以免影响数据的完整性和可信度。同时，应备份重要数据以防意外丢失。
6、综上所述，消除已结案的大数据记录需要根据具体情况选择合适的方法。如果是法律机构的记录，可以依法申请消除；如果是大数据平台的记录，可以通过技术手段进行删除；如果是第三方平台的记录，可以查阅使用说明或联系客服。在操作过程中，应遵守相关法律法规和平台规定，确保数据的合法性和准确性。
三、常用的大数据分析软件有哪些
用于展现分析的前端开源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用于展现分析商用分析工具有Style Intelligence、RapidMiner Radoop、Cognos, BO, Microsoft Power BI, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau。
国内的有BDP，国云数据（大数据魔镜），思迈特，FineBI等等。
有Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica等等。
有QlikView、 Tableau、Style Intelligence等等。
1、Analytic Visualizations（可视化分析）
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2.、Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3、Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力）
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4、Semantic Engines（语义引擎）
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5、Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。
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