ASP.NET＋SqlSever 大数据解决方案 PK HADOOP

来自：孙凯旋

链接：https://www.cnblogs.com/sunkaixuan/p/5046517.html

1、SQLSERVER优点和缺点？

优点：支持索引、事务、安全性以及容错性高

缺点：数据量达到100万以上就需要开始优化了，一般我们会对 表进行水平拆分，分表、分区和作业同步等，这样做大大提高了逻辑的复杂性，难以维护，只有群集容错，没有多库负载均衡并行计算功能。

2、SQLSERVER真的不能处理大数据？

答案：当然可以的，打个比方：操作单一数据库称为一维操作，如果操作相同结构，分布在多个服务器上的多个数据库这个可以称为二维操作。 我们只需要对这个二维操作进行一层封装，让他支持并行运算，把服务器压力分散开，我们不需要写太多东西，SQL已经为我们封装了很多，它就好比是一个巨人，而我们只需要站在他的肩膀上，就可以轻松实现针对WEB的大数据处理。

3、hadoop适不适合.NET，他有哪些缺点？

（1）、数据同步慢

（2）、事务处理难

（3）、异常捕获难

（4）、很难与ASP.NET结合，无论是学习学成本，还是自身的支持方面

（5）、 需要安装，适合离线大数据处理，但未必适合WEB

4、什么是SqlSugar框架?

SqlSugar是一款基于SqlSever的轻量级高性能ORM框架，除了具有和ADO.NET匹敌的性能外，现在已经支持多库并行计算。

优点：

（1）、适合海量数据的无延迟查询

（2）、支持分布式事务

（3）、让JOIN飞起来，告别大数据NOJOIN

（4）、C#.NET自家语法和大量封装函数

（5）、随机存储，也就是说可以存储在任意一个节点数据库，做到真正正的负载均衡，而不是以往主从模式的读写分离。

缺点：

SqlServer授权费太贵，适合有钱的公司或者不交授权费的创业小企业

SqlSugar学习目录

0、功能更新

1、SqlSugar基础应用

2、使用SqlSugar处理大数据

3、使用SqlSugar实现Join 待更新

4、使用SqlSugar实现分页+分组+多列排序 待更新

5、节点故障如何进行主从调换

》》》》2、使用SqlSugar处理大数据《《《

1、SqlSugar的原理

Insert：随机存储到某个节点数据库（每个节点可以配置处理的机率，如果设置为0表示该节点不会有新数据添加进来）

Update、Delete：异步请求所有数据库节点同步汇总处理结果

Search：对分页前X页、后X页和PageCount

1、单服务器、单硬盘、多库架构：

适合低并发，数据量在1亿以下，响应速度有较高要求，建议数据量最好不要超过1000W，在查询中避免全表扫描，充分利用io性能，让异步的优势体现出来。

如图：

对部署在同一台PC机上的10个同结构库进行了模糊搜索

name建了全文索引，id和num建立了复合索引

十个库加起来总共有540万条数据 ，普通机械硬盘 只用了0.3秒的时间。

2、单服务器、多硬盘或阵列：

可以使用LIKE等进行全表扫描，性能有明显的提升

3、多服务器、多库架构

就按单台PC机10个库540万0.3秒的来算，如果有10台PC机那就可以处理5000万，时间预算在0.3秒-0.5秒之间。

这10台PC换成10台服务器又能处理多少呢？

总结：节点越多、服务器越多处理能力就越强。

Landa

2、用法

1、引用SqlSugar.dll

2、配置连接字符串

3、添、删、改用法

4、启用分布式事务

服务器需要开启MSDTC等服务

5、Taskable是所有分布式计算的底层核心

分页、分组等复杂的查询都从这里展开，支持DataTable、T:Class、值类型 三种类型，能够方便的把多库的结果同步汇总到一个容器中。

使用Taskable需要注意每个节点获取的数据量都不能很大，通过少取，内存运算，在取在运算的方式处理复杂数据的查询。

6、使用Taskable进行分组查询

统计类报表类的查询，查询结果集不会太大，完全可使用Taskable进行处理，Merge方法能够将所有库查询的结果集合并到一个新的集合

7、使用Taskable扩展函数，让你处理多库运算更加方便。

8、分布式分页

考虑了分库机制，主键建议使用GUID来保证独一，只有主键唯一才可以使用该分页函数

分页是通过 节点数 每页显示条数 当前页码 等算出一个初步的索引，然后取出这个索引位置所在的数据，在算出这个数据的真实索引 与 page begin比较在算出一个新的索引直到找到精准位置在把数据读出来。原理是这样子的。

码地址：https://github.com/sunkaixuan/SqlSugar

哈哈 我已经尽力了， 不管好坏为了给个赞哈

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