大数据删除字段
本篇文章给大家谈谈大数据删除字段，以及常用的大数据分析软件有哪些对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。
本文目录
一、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。
二、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
三、如何优化操作大数据量数据库
下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。
索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：
●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。
●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。
应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：
●索引中不包括一个或几个待排序的列；
●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
3．消除对大型表行数据的顺序存取
在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：
SELECT＊ FROM orders WHERE(customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：
SELECT＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
SELECT＊ FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE“98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT＊ FROM customer WHERE zipcode>“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
WHERE cust.customer_id= rcvlbes.customer_id
AND cust.postcode>“98000”
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
WHERE cust.customer_id= rcvlbes.customer_id
然后以下面的方式在临时表中查询：
SELECT＊ FROM cust_with_balance
临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。
非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。
有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。
下面我们举一个制造公司的例子来说明如何进行查询优化。制造公司数据库中包括3个表，模式如下所示：
零件号?????零件描述????????其他列
（part_num）?（part_desc）??????（other column）
102，032???Seageat 30G disk?????……
500，049???Novel 10M network card??……
厂商号??????厂商名??????其他列
（vendor _num）?（vendor_name）（other column）
910，257?????Seageat Corp???……
523，045?????IBM Corp?????……
零件号?????厂商号?????零件数量
（part_num）?（vendor_num）?（part_amount）
102，032????910，257????3,450,000
234，423????321，001????4，000，000
下面的查询将在这些表上定期运行，并产生关于所有零件数量的报表：
SELECT part_desc，vendor_name，part_amount
WHERE part.part_num=parven.part_num
AND parven.vendor_num= vendor.vendor_num
如果不建立索引，上述查询代码的开销将十分巨大。为此，我们在零件号和厂商号上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反复扫描。关于表与索引的统计信息如下：
表?????行尺寸???行数量?????每页行数量???数据页数量
（table）?(row size)?（Row count）?（Rows/Pages）?（Data Pages）
part????150?????10，000????25???????400
Vendor???150?????1，000???? 25???????40
Parven???13????? 15，000????300?????? 50
索引?????键尺寸???每页键数量???页面数量
（Indexes）?(Key Size)?（Keys/Page)???(Leaf Pages）
看起来是个相对简单的3表连接，但是其查询开销是很大的。通过查看系统表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理顺序存放的。parven表没有特定的存放次序。这些表的大小说明从缓冲页中非顺序存取的成功率很小。此语句的优化查询规划是：首先从part中顺序读取400页，然后再对parven表非顺序存取1万次，每次2页（一个索引页、一个数据页），总计2万个磁盘页，最后对vendor表非顺序存取1.5万次，合3万个磁盘页。可以看出在这个索引好的连接上花费的磁盘存取为5.04万次。
好了，关于大数据删除字段和常用的大数据分析软件有哪些的问题到这里结束啦，希望可以解决您的问题哈！
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