25-大数据量时提高分页的效率
导言
如我们在之前的教程里讨论的那样,分页可以通过两种方法来实现:
?默认分页–你仅仅只用选中data Web control的智能标签的Enable Paging ; 然而,当你浏览页面的时候,虽然你看到的只是一小部分数据,ObjectDataSource 还
是会每次都读取所有数据
?自定义分页–通过只从数据库读取用户需要浏览的那部分数据,提高了性能. 显然这种方法需要你做更多的工作.
默认的分页功能非常吸引人,因为你只需要选中一个checkbox就可以完成了.但是它每次都读取所有的数据,这种方式在大数据量或者并发用户多的情况下就不合适.在这样的情况下,我们必须通过自定义分页来使系统达到更好的性能.
自定义分页的一个重点是要写一个返回仅仅需要的数据的查询语句.幸运的,Microsoft SQL Server 2005 提供了一个新的keyword,通过它我们可以写出读取需要的数据的查询.在本教程里,我们将学习在GridView里如何使用Microsoft SQL Server 2005 的这个新的keyword 来实现自定义分页.自定义分页和默认分页的界面看起来一样,但是当你从一页转到另一页时,在效率上差了几个数量级.
注意:自定义分页带来的性能提升程序取决于数据的总量和数据库的负载.在本教程的最后我们会用数据来说明自定义分页带来的性能方面的好处.
第一步: 理解自定义分页的过程
给数据分页的时候,页面显示的数据取决于请求的是哪一页和每页显示多少条.比如,想象以下我们给81个product分页,每页显示10条.当我们浏览第一页时,我们需要的是product 1 到product 10.当浏览第二页时,我们需要的是product 11 到product 20,以次类推.
对于需要读取什么数据和分页的页面怎么显示,有三个相关的变量:
?Start Row Index –页面里显示数据的第一行的索引; 这个值可以通过页的索引乘每页显示的记录的条数加1得到. 例如, 如果一页显示10条数据, 那么对第一页
来说(第一页的索引为0), 第一行的索引为0 * 10 + 1, or 1; 对第二页来说(索引
为1), 第一行的索引为1 * 10 + 1, 即11.
?Maximum Rows –每页显示的最多记录的条数. 之所以称为“maximum” rows 是由于最后一页显示的数据可能会比page size要小. 比如, 当以每页10条记录来
显示81条时, 最后一页也就是第九页只包含一条记录. 没有页面显示的记录条
数会大于Maximum Rows 的值.
?Total Record Count –显示数据的总条数. 不需要知道页面显示什么数据,但是记录总数会影响到分页. 比如, 如果对81条product记录分页,每页10条,那么总页
数为9.
对默认分页来说,Start Row Index是由页索引和每页的记录数加1得到,Maximum Rows 就是每页的记录数.使用默认分页时,不管是呈现哪页的数据,都是要读取全部的数据,所有每行的索引都是已知的,这样获取Start Row Index变的没有价值.而且,记录的总条数是可以通过DataTable的总条数来获取的.
自定义分页只返回从Start Row Index 开始的Maximum Rows条记录.在这里有两个要注意的地方:
?我们必须把整个要分页的数据和一个row index关联起来,这样才能从指定的Start Row Index 开始返回需要的数据.
?我们需要提供用来分页的数据的总条数.
在后面的两步里我们将写出和上面两点相关的SQL.除此之外，我们还将在DAL和BLL里完成相应的方法.
第二步: 返回需要分页的记录的总条数
在我们学习如何返回显示页面需要的数据之前,我们先来看看怎么获取数据的总条数.因为在配置界面的时候需要用到这个信息.我们使用SQL的COUNT aggregate function来实现这个.比如,返回Products表的总记录条数,我们可以用如下的语句:
SELECT COUNT(*)
FROM Products
我们在DAL里添加一个方法来返回这个信息.这个方法名为TotalNumberOfProducts() ,它会执行上面的SQL语句.
打开App_Code/DAL 文件夹里的Northwind.xsd .然后在设计器里右键点ProductsTableAdapter ,选择Add Query.和我们在以前的教程里学习的那样,这样会允许我们添加一个新的DAL方法,这个方法被调用时会执行指定的SQL或存储过程.和前面的TableAdapter 方法一样,为这个添加一个SQL statement.
图1: 使用SQL Statement
在下一个窗体我们可以指定创建哪种SQL .由于查询只返回一个值–Products表的总记录条数–我们选择“SELECT which returns a singe value”.
图2: 使用SELECT Statement that Returns a Single Value来配置SQL 下一步是写SQL语句.
图3: 使用SELECT COUNT(*) FROM Products 语句最后给这个方法命名为TotalNumberOfProducts.
图4: 将方法命名为TotalNumberOfProducts
点击结束后,DAL里添加了一个TotalNumberOfProducts方法.这个方法返回的值可为空,而Count语句总是返回一个非空的值.
我们还需要在BLL中加一个方法.打开ProductsBLL类文件,添加一个TotalNumberOfProducts方法,这个方法要做的只是调用DAL的TotalNumberOfProducts 方法.
public int TotalNumberOfProducts()
{
return Adapter.TotalNumberOfProducts().GetValueOrDefault();
}
DAL的TotalNumberOfProducts方法返回一个可空的整型,而需要ProductsBLL类的TotalNumberOfProducts方法返回一个标准的整型.调用GetValueOrDefault方法,如果可为空的整型为空,则返回默认值,0.
第三步: 返回需要的数据记录
下一步我们要在DAL和BLL里创建接受Start Row Index 和Maximum Rows 的方法,然后返回合适的记录.我们首先看看需要的SQL语句.我们面临的挑战是需要为整个分页的记录分配索引,用来返回从Start Row Index 开始的Maximum Records number of records条记录.
如果在数据库表里已经有一个列作为索引,那么一切会变的很简单.我们首先会想到Products表的ProductID字段可以满足这个条件,第一个Product的ProductID为1,第二个为2,以此类推.然而当一个product被删除后,这个序列会留下间隔来,所以这个方法不行.
有两种可以把整个要分页的数据和一个row index关联起来的方法.
?使用SQL Server 2005的ROW_NUMBER() Keyword – SQL Server 2005的新特性,它可以将记录根据一定的顺序排列,每条记录和一个等级相关这个等级可以
用来作为每条记录的row index.
?使用SET ROWCOUNT – SQL Server的SET ROWCOUNT statement可以用来指定有多少记录需要处理; table variables是可以存放表格式的T-SQL 变量,
和temporary tables类似. 这个方法在Microsoft SQL Server 2005 和SQL
Server 2000都可以用(ROW_NUMBER() 方法只能在SQL Server 2005里用).
这个思路是,为要分页的数据创建一个table变量,这个table变量里有一个作为主
健的IDENTITY列.这样需要分页的每条记录在table变量里就和一个row
index(通过IDENTITY列)关联起来了.一旦table变量产生,连接数据库表的
SELECT语句就被执行,获取需要的记录.SET ROWCOUNT用来限制放到table
变量里的记录的数量.
当SET ROWCOUNT的值指定为Start Row Index 加上Maximum Rows时,这
个方法的效率取决于被请求的页数.对于比较前面的页来说–比如开始几页的数
据–这种方法非常有效. 但是对接近尾部的页来说,这种方法的效率和默认分页
时差不多.
本教程用ROW_NUMBER()来实现自定义分页.如果需要知道更多的关于table变量和SET ROWCOUNT的技术,请看A More Efficient Method for Paging Through Large Result Sets.
以下语句用来使用ROW_NUMBER()将一个等级和返回的每条记录关联:
SELECT columnList,
ROW_NUMBER() OVER(orderByClause)
FROM TableName
ROW_NUMBER()返回一个根据指定排序的表示每条记录的等级的值.比如,我们可以用以下居于查看根据价格来排序(降序)的每个product的等级:
SELECT ProductName, UnitPrice,
ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY UnitPrice DESC) AS PriceRank
FROM Products
图5 是在Visual Studio里运行以上代码的结果. 注意product根据价格排序,每行有一个等级.
图5: 返回的记录里每行有一个Price Rank
注意: ROW_NUMBER() 只是SQL Server 2005里很多排级的功能中的一种. 想了解更多的ROW_NUMBER()的讨论,包括其它的排级功能,请看Returning Ranked Results with Microsoft SQL Server 2005.
当使用OVER从句里的ORDER BY 列名(UnitPrice)来排级时,SQL Server会对结果排序.为了提升大数据量查询时的性能,可以为用来排序的列加上非聚集索引.更多的性能考虑参考Ranking Functions and Performance in SQL Server 2005.
ROW_NUMBER()返回的等级信息无法直接在WHERE从句中使用.而在From后面的Select里可以返回ROW_NUMBER(),并在WHERE从句里使用.比如,下面的语句使用一个From后的Select返回ProductName,UnitPrice,和ROW_NUMBER()的结果,然后使用一个WHERE从句来返回price rank在11到20之间的product.
SELECT PriceRank, ProductName, UnitPrice
FROM
(SELECT ProductName, UnitPrice,
ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY UnitPrice DESC) AS PriceRank
FROM Products
) AS ProductsWithRowNumber
WHERE PriceRank BETWEEN 11 AND 20
更进一步,我们可以根据这个方法返回给定Start Row Index 和Maximum Rows 的页的数据.
SELECT PriceRank, ProductName, UnitPrice
FROM
(SELECT ProductName, UnitPrice,
ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY UnitPrice DESC) AS PriceRank
FROM Products
) AS ProductsWithRowNumber
WHERE PriceRank > StartRowIndex AND
PriceRank <= (StartRowIndex + MaximumRows)
注意:我们在本教程的后面会看到, ObjectDataSource 提供的StartRowIndex是从0开始的,而ROW_NUMBER()的值从1开始.因此,WHERE从句返回会严格返回PriceRank大于StartRowIndex而小于StartRowIndex+MaximumRows的那些记录.
我们已经知道如何根据给定的Start Row Index 和Maximum Rows 用ROW_NUMBER()返回特定页的数据.现在我们需要在DAL和BLL里实现它.
我们首先要决定根据什么排序来分级.我们这里用product名字的字母顺序.这意味着我们还不能同时实现排序的功能.在后面的教程里,我们将学习如何实现这样的功能.
在前面我们使用SQL statement创建DAL方法.但是TableAdapter wizard 使用的Visual Stuido里的T-SQL 解析器不能识别带OVER语法的ROW_NUMBER()方法.因此我们要以存储过程来创建这个DAL方法.从view menu里选择server explorer(Ctrl+Alt+S),展开NORTHWND.MDF 的节点.右键点击存储过程,选择增加一个新的存储过程(见图6).
图6: 为Products分页增加一个存储过程
这个存储过程带两个整型的输入参数- @startRowIndex和@maximumRows- 并用
ROW_NUMBER()以ProductName字段排序,返回那些大于@startRowIndex并小于等于@startRowIndex+@maximumRows的记录.将以下代码加到存储过程里,然后保存.
CREATE PROCEDURE dbo.GetProductsPaged
(
@startRowIndex int,
@maximumRows int
)
AS
SELECT ProductID, ProductName, SupplierID, CategoryID, QuantityPerUnit, UnitPrice, UnitsInStock, UnitsOnOrder, ReorderLevel, Discontinued,
CategoryName, SupplierName
FROM
(
SELECT ProductID, ProductName, SupplierID, CategoryID, QuantityPerUnit, UnitPrice, UnitsInStock, UnitsOnOrder, ReorderLevel, Discontinued,
(SELECT CategoryName
FROM Categories
WHERE Categories.CategoryID = Products.CategoryID) AS CategoryName,
(SELECT CompanyName
FROM Suppliers
WHERE Suppliers.SupplierID = Products.SupplierID) AS SupplierName,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY ProductName) AS RowRank FROM Products
) AS ProductsWithRowNumbers
WHERE RowRank > @startRowIndex AND RowRank <= (@startRowIndex +
@maximumRows)
创建完存储过程后,花点时间测试一下.右键在Server Explorer 点名为GetProductsPaged 的存储过程,选择执行.Visual Studio 会让你输入参数, @startRowIndex和
@maximumRows(见图7).输入不同的值查看一下结果是什么.
图7: 为@startRowIndex 和@maximumRows Parameters输入值
输入参数的值后,你会看到结果.图8的结果为两个参数的值都为10的结果.
图8: 将在第二页里显示的数据
完成存储过程后,我们可以创建ProductsTableAdapter 方法了.打开Northwind.xsd ,右键点ProductsTableAdapter,选择Add Query.选择使用已经存在的存储过程.
图9: 使用已经存在的存储过程创建DAL Method
下一步会要我们选择要调用的存储过程.从下拉列表里选择GetProductsPaged .
图10: 选择GetProductsPaged
下一步要选择存储过程返回的数据类型:表值,单一值,无值.由于GetProductsPaged 返回多条记录,所以选择表值.
图11: 为存储过程指定返回表值
最后给方法命名.象前面的方法一样,选择Fill a DataTable 和Return a DataTable,为第一个命名为FillPaged ,第二个为GetProductsPaged.
图12: 命名方法为FillPaged 和GetProductsPaged
除了创建一个DAL方法返回特定页的products外,我们需要在BLL里也这样做.和DAL方法一样,BLL的GetProductsPaged 方法带两个整型的输入参数,分别为Start Row Index 和Maximum Rows,并返回在指定范围内的记录.在ProductsBLL 创建这个方法,仅仅调用DAL 的GetProductsPaged 就可以了.
[https://www.360docs.net/doc/f919210278.html,ponentModel.DataObjectMethodAttribute(https://www.360docs.net/doc/f919210278.html,ponentModel.DataO bjectMethodType.Select, false)]
public Northwind.ProductsDataTable GetProductsPaged(int startRowIndex, int maximumRows)
{
return Adapter.GetProductsPaged(startRowIndex, maximumRows);
}
你可以为BLL方法的参数取任何名字.但是我们马上会看到,选择用startRowIndex 和maximumRows 会让我们在配置ObjectDataSource 时方便很多.
第四步: 使用自定义分页配置ObjectDataSource
创建完BLL和DAL的方法后,我们可以准备创建一个GridView 来使用自定义分页了.打开PagingAndSorting 文件夹里的EfficientPaging.aspx ,添加一个GridView ,然后用ObjectDataSource 来配置它.在我们以前的教程里,我们通常使用ProductsBLL 类的GetProducts 方法来配置ObjectDataSource .然而这一次,我们使用GetProductsPaged 方法.GetProducts 会返回所有的products而GetProductsPaged 只返回特定的记录.
图13: 使用ProductsBLL Class类的GetProductsPaged方法来配置ObjectDataSource
我们要创建一个只读的GridView,因此在INSERT, UPDATE, 和DELETE 标签下拉列表里选择(None).
接下来ObjectDataSource 向导会让我们选择GetProductsPaged 方法的输入参数startRowIndex 和maximumRows 的值.在source里选择none.
图14: Sources 里选择None
完成ObjectDataSource 向导后,GridView 会为每个product字段创建一个BoundField 或CheckBoxField .可以随意裁减GridView 的外观.我这里选择的是只显示ProductName, CategoryName, SupplierName, QuantityPerUnit, 和UnitPrice BoundFields.在智能标签里选择支持分页,GridView 和ObjectDataSource 的标记看起来应该和下面差不多:
DataSourceID="ObjectDataSource1" AllowPaging="True"> HtmlEncode="False" SortExpression="UnitPrice" />
SelectMethod="GetProductsPaged" TypeName="ProductsBLL"> 如果你通过浏览器浏览页面,你会发现看不到GridView . 算法题（共32个题目） 200348. 在信号量机制中，若P（S）操作是可中断的，则会有什么问题？ 此题答案为：答： P（S）的操作如下： Begin S.Value:= S.Value-1; ① If S.Value<0 Then ② Begin Insert(*,S.L); Block(*) ③ End End. 若P（S）可中断的，例如进程A在执行了语句①之后从CPU上退下了，假定此时S.Value＝0；这时换另一进程B，B又将S.Value 的值减1使之为－1，在执行语句③时，B被阻塞；然后又换回A执行，由于A的"断点"是语句①之后，当它执行语句②时，由于这时S.Value已经是－1，故进程继续执行而被阻塞。这就出现了错误：本来A操作P（S）操作后，S.Value＝0，是不应该被阻塞的，现在却被阻塞了。 200350. 何谓临界区？下面给出的两个进程互斥的算法是安全的吗？为什么？ ＃define true; # define false; Int flag[2]; flag[1]=flag[2]=false; enter-crtsec(i) int i; { While(flag[1-i]) flag[i]=true; } feave-crtsec(i) Int i; { flag[i]=false; } process I; … Enter-crtsec(i); In critical section; Leave-crtsec(i); 此题答案为：答：一次仅允许一个进程使用的资源称为临界资源，在进程中对临界资源访问的程序段称为临界区。 从概念上讲，系统中各进程在逻辑上是独立的，它们可以按各自的速度向前推进。但由于它们共享某些临界资源，因而产生了临界区问题。对于具有临界区问题的并发进程，它们之间必须互斥，以保证不会同时进入临界区。 这种算法不是安全的。因为，在进入临界区的enter-crtsec（）不是一个原语操作，如果两个进程同时执行完其循环（此前两个flag均为false），则这两个进程可同时进入临界区。 53. 某车站售票厅，任何时刻最多可容纳20名购票者进入，当售票少于20名购票者时，则厅外的购票者可立即进入，否则需在外面等待。若把一个购票者看作一个进程，请回答下列问题： （1）用P、V操作管理这些并发进程时，应怎样定义信号量？写出信号量的初值以及信号量各种取值的含义。 （2）根据所定义的信号量，把应执行的P、V操作填入下述程序中，以保证进程能够正确地并发执行。 Cobegin PROCESS Pi(i=1,2,…) Begin 进入售票厅； 购票； 退出； End; vb数据库分页显示记录实例 dadaV20190503 一、准备工作 1、添加控件DateGrid、2个TextBox(TxtPageSize、txtPageMsg) 2、打开Access（创建表：系统用户；字段：用户名，身份，口令） 效果图 二、原理 （1）利用记录集的分页特性进行记录分页 （2）使用DataGrid控件的数据绑定功能显示分页后的记录 1、设计分析 记录集的PageSize属性用于设置或返回一个记录也中可包含的记录个数，其默认值为10.显示当前记录页数据有两个方法； 方法1：使用DataGrid控件。DataGrid控件会显示记录集中的全部数据，所以不能直接将分页的记录集绑定到DataGrid控件，可以讲当前记录也中的记录复制到一个新的记录集中，再将其绑定到DataGrid控件，便可显示当前记录页数据； 方法2：使用MSFLexGrid控件，MSFLexGrid控件可在设计时将其绑定到Data控件，在运行时，则可通过设置控件的TextMatrix属性来显示数据。 2、技术要领 1）记录集的分页特性 PageSize属性：设置或返回一个记录页中可包含的记录个数，其默认值为10； PageCount属性：返回一个记录集的记录页总数； AbsolutePage属性：设置或返回当前记录页编号； 2）DataGrid控件 DataGrid控件使用代表记录的行和列来显示数据，并允许对数据进行修改，对数据的修改可以自动保存； DataGrid控件绑定到数据源之后，可自动从数据源中获得数据。DataGrid控件的列与数据源记录集的字段个数相同，而行数则与记录集的个数相同，DataGrid控件还可以将记录集字段名称自动显示为列的名称。 注:使用时可将DataGrid控件的DataSource属性设置为ADOData控件或Recordset对象完成数据绑定。 DataGrid控件为外部ActiveX控件，使用前需要将其添加到工程中，其部件名称为MicrosoftDataGridControl6.0 3）MSFlexGrid控件 MSFlexGrid控件和DataGrid控件类似，都是以行列方式显示数据。MSFlexGrid控件可在设计时将其绑定到Data控件，运行时，如果设置控件的DataSource属性则会出错。此时可通过设置控件的TextMatrix属性来显示数据。 MSFlexGrid控件的相关属性 Cols属性：设置和返回控件的列数； Rows属性：设置和返回控件的行数； TextMatrix属性：设置和返回控件任意单元格的文本内容； MSFlexGrid控件为外部ActiveX控件，使用前需要将其添加到工程中，其部件名称为MicrosoftMSFlexGridControl6.0； 4）ADO常用方法Append 功能：将对象追加到集合中，如果集合是fields，可以先创建field对象然后再将其追加到集合中。 格式：1、collection.appendobject Collection:集合对象 Object：对象变量，代表所要追加的对象 例1： Dim objcmd as new command Dim Parm as new Parameter ‘创建新的Parameter对象 Set Parm=objCmd.creadParameter(“用户名”,adVarChar,adParamInput,10) ‘将Parm追加到Parameters集合中 Objcmd.Parameters.append Parm 格式：2、fields.Appendname,type,definedsize,attrib Name:字符串，新field对象名称，不得与fields中的任何其它对象同名； Type：新字段的数据类型，其默认值为adEmpty； Definedsize：可选，指示新字段定义大小，默认definedsize未指定； 大数据量报表展现系统开发方案 ----三期延续开发 一、目标与需求 该系统提出将信息中心建设成为数据集散中心、报表处理中心和决策辅助支持中心，成为信息资源管理体系的中心和枢纽。将分散在各个业务处理系统中的数据归集起来，为各级机构提供数据提取和查询服务；开发管理信息平台系统，实现综合查询与分析，实现综统报表、监管报表、业务报表等统计信息的共享，建立联动查询统计。 依据总体规划，借鉴经验，广泛征求意见后，提出立项开发数据分析系统，拟实现下列目标： 1、进一步的完善业务信息库，通过建立逻辑数据模型，按主题整合业务数据，并建立适合各类专题分析需要的数据集市，形成企业级中央数据仓库，以中央数据仓库为纽带完成业务数据向管理信息的过渡； 2、“工预善其事，必先利其器”，引进ETL、前端信息展现工具、系统集成门户等先进的数据仓库和商业智能解决方案，进一步完善管理信息平台技术架构，实现对数据的深层次挖掘，为各级信息使用者提供先进适用的分析管理工具，为管理部门提供个性化纯WEB信息展示平台； 3、优化全报表生成、报送、管理和使用体系，凡是数据仓库可以生成的报表由系统自动生成，实现资产负债分析、经营业绩分析、客户分析、风险分析和财务分析五个方面的专题统计分析，并为将来 引进决策分析模型进行决策支持奠定基础。 鉴于在项目整体开发阶段由于企业的自身业务调整和变化，特别是对前期调研所拟定的业务蓝图及相关开发计划进行了范围扩大的调整。导致前两期项目开发工作只完成其中一部分，在甲方的要求下此项目增加的开发范围作为三期工程（不排除报表业务继续扩大，项目需求继续扩大的可能），同时沿用此方案并需达到此方案中既定的目标来完成项目整体，且此项目需在本期结束后进入维护期。 二、应用范围 针对用户的不同级别，分别满足业务人员、管理人员、高级管理人员以及决策者对信息的不同要求。 三、与其他系统的关系 数据挖掘系统项目完成后管理信息平台的系统架构将如下图所示，管理信息平台系统架构从大的方面可以分为两个部分：数据仓库和商业智能。数据仓库以方便查询为目的，打破关系型数据库理论中标准泛式的约束，将业务数据库的数据重新组织和整理，为查询，报表，联机分析等提供数据支持。数据仓库建立起来后，定期的数据装载(ETL)成为数据仓库系统一个主要的日常工作。 大数据处理流程的主要环节 大数据处理流程主要包括数据收集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用等环节，其中数据质量贯穿于整个大数据流程，每一个数据处理环节都会对大数据质量产生影响作用。通常，一个好的大数据产品要有大量的数据规模、快速的数据处理、精确的数据分析与预测、优秀的可视化图表以及简练易懂的结果解释，本节将基于以上环节分别分析不同阶段对大数据质量的影响及其关键影响因素。 一、数据收集 在数据收集过程中，数据源会影响大数据质量的真实性、完整性数据收集、一致性、准确性和安全性。对于Web数据，多采用网络爬虫方式进行收集，这需要对爬虫软件进行时间设置以保障收集到的数据时效性质量。比如可以利用八爪鱼爬虫软件的增值API设置，灵活控制采集任务的启动和停止。 二、数据预处理 大数据采集过程中通常有一个或多个数据源，这些数据源包括同构或异构的数据库、文件系统、服务接口等，易受到噪声数据、数据值缺失、数据冲突等影响，因此需首先对收集到的 大数据集合进行预处理，以保证大数据分析与预测结果的准确性与价值性。 大数据的预处理环节主要包括数据清理、数据集成、数据归约与数据转换等内容，可以大大提高大数据的总体质量，是大数据过程质量的体现。数据清理技术包括对数据的不一致检测、噪声数据的识别、数据过滤与修正等方面，有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性等方面的质量; 数据集成则是将多个数据源的数据进行集成，从而形成集中、统一的数据库、数据立方体等，这一过程有利于提高大数据的完整性、一致性、安全性和可用性等方面质量; 数据归约是在不损害分析结果准确性的前提下降低数据集规模，使之简化，包括维归约、数据归约、数据抽样等技术，这一过程有利于提高大数据的价值密度，即提高大数据存储的价值性。 数据转换处理包括基于规则或元数据的转换、基于模型与学习的转换等技术，可通过转换实现数据统一，这一过程有利于提高大数据的一致性和可用性。 总之，数据预处理环节有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性、可用性、完整性、安全性和价值性等方面质量，而大数据预处理中的相关技术是影响大数据过程质量的关键因素 2015-2016学年第二学期 操作系统课程实验设计报告 班级网络2班 学号 201414620207 姓名韩金铖 成绩 指导教师于复兴 1、实验题目： （1）模拟请求分页存储管理中的硬件地址转换和产生却页中断的过程。 （2）采用先进先出（或LRU）算法实现分页管理的缺页调度。 2、实验目的： （1）通过实验模拟请求分页存储管理中的硬件地址转换和产生却页中断帮助理解在分页式存储管理中怎样虚拟存储器。 （2）通过采用先进先出（或LRU）算法实现分页管理的缺页调度帮助理解和掌握模拟分页式虚拟存储管理的缺页中断，帮助自己对请求分页管理的概念有一个清楚的理解。3、程序设计及实现过程： （1）请求分页储存管理是把作业的全部信息存在磁盘上，当作业被选中时，可把作业的开始几页先装入主存并启动运行。为此，在为作业建立页表时，应说明哪些页已在主存，哪些页尚未装入主存，页表格式为： 其中，标志表示对应页是否已经装入主存，“标志 = 0”表示该页尚未装入主存，“标志= 1”表示该页已在主存。 主存块号表示已装入主存的页所占用的块号。 外存地址表示该页在外存的地址。 （2）作业执行完时，指令中的逻辑地址指出了参加运算的操作数存放的页号和单元号，硬件地址转换机构按页号查页表，若该页对应的标志为“1”，则表示该页已在主存。根据关系式：绝对地址=块号*块长+单元号。 计算出欲访问的主存单元地址，将块长设成2的整次幂，可把块号作为地址寄存器的高位部分，单元号作为低位部分。两个拼接形成绝对地址。按计算出的绝对地址取操作数，完成一条指令的执行。 若访问的页对应标志为“0”，则表示不在主存，这时硬件发缺页中断信号，由操作系统按页表中的该页对应的外存地址把该页装入主存后，执行该指令。 （3）设计一个“地址变换”程序来模拟硬件的地址转换工作。当访问的页不在主存时，则形成绝对地址后不去模拟指令的执行，而用输出转换后的地址来代替一条指令的执行，当访问的页不在主存时，则输出“*”，表示产生了一次缺页中断。 该算法框图如下： 大数据报表优化问题 方法一、优化设计器的配置，方法如下：在reportconfig.xml里面，您可以修改一下信息优化，单元格数，并发数等。 D:\润前报表\webapps\demo\WEB-INF 这个路径下的reportconfig.xml。 1）maxCellNum 当前报表系统能运算的最大单元格数，能够动态控制并发数。该数值的大小取决于硬件的配置，一般来说内存越大，这些数值可以设得越大，但最多建议不要超过2000000。 设置为-1 ，表示为无限大。 2）maxConcurrentForReport表示报表WEB应用中服务器可以同时计算的报表的个数，以便有效控制服务器的内存使用量。该数值的大小取决于硬件的配置，一般来说内存越大，这些数值可以设得越大，但最多建议不要超过100。 3）maxWaitForReport表示报表WEB应用中服务器可以等待计算的报表的个数，以便有效控制服务器的内存使用量。该数值的大小取决于硬件的配置，一般来说内存越大，这个数值可以设得越大，但最多建议不要超过100。 maxWaitTimeForReport表示内存溢出后，最长等待多久才允许新任务访问，以秒为单位，一般建议为30。 4）另外在D:\润前报表\bin 下startup.bat 里面可以修改设计器使用内存，可以根据计算机性能配置。Xms512m -Xmx1024m 这里一般改成1024 1024 startdemo.bat是设置ie浏览时的内存。 方法二、利用tag标签对报表进行分页运算和输出，您可以参考下《应用开发教程》--》2.6.3 autobig分页。 在一页一页计算报表的基础上，然后一页一页输出到文件。即在输出到文件时判断一下该文件是否有内容，如果有，则追加到后面。 实现方法：1）调API接口按常规的办法计算报表，获得结果报表iReport 2）调用ReportUtils.exportToText( OutputStream os, IReport report )方法即可实现流式输出到txt 文件 方法二需要将jar包更新，否则会提示autobig标签未定义错误。 Excel的分页合计 2006-09-1112:05:48 第一步：打开需要分页合计的工作表——“预算”工作表，按住Ctrl键拖动“预算”工作表标签复制出另一张工作表“预算（2）”，右击其标签重命名为“分页小计”。在“分页小计”工作表A1单元格输入＝预算！A1，选中A1单元格进行复制，再选中全部有字的区域（假设为A1：L100），执行“编辑→选择性粘贴”选项，选中“公式”确定后进行粘贴。从菜单栏的“工具→选项→视图”中取消“零值”选项前的“√”。这样可以得到一张与原表完全一样的表格，连数据也会随原表更改。 第二步：执行“文件→打印预览”选项，确认一页中要打印多少行数据（计算时只计数据行不含表题），例子中的表格是每页12行。执行“文件→页面设置→工作表”选项，在“顶端标题行”中输入$1:$3，设置重复标题行为1:3行。 插入分页小计 第一步：在最后一列后面增加一列（K列），输入标题为页码，在下面的K4单元格输入公式为=IF(J4＝"","",INT(（ROW()-3）/12)+1)，把公式复制到K列的各个单元格中（见图1）。公式中的12为每页可打印的行数，（ROW()-3）中的3为表头所占的行数。 第二步：选中全部数据区域，包括我们增加的K列（例：A3:K100）。执行“数据→分类汇总”选项，在弹出“分类汇总”窗口中设置“分类字段”为页码、“汇总方式”为求和，在“选定汇总项”中选中要汇总的项目（注意：页码也一定要选中），并选中下面的“每组数据分页”和“汇总结果显示在数据下方”复选项，如图2所示。单击“确定”按钮后就可以看到分页小计和合计了，不过在此的分页小计显示为：1 汇总、2 汇总……。还要再执行“编辑→替换”选项，查找“* 汇总”替换为“分页小计”把它改成分页小计。分页小计所在列不够宽时右侧文字会被遮住，此时只要选中小计所在列(E列)设置为右对齐即可解决，过多的文字会自动往左跨列显示（见图3）。 打印及维护 最后右击K列列标选择“隐藏”把K列隐藏起来就可以进行打印了。以后改变数据，只要没有增加数据行就不需要再修改了，你完全可以直接打印。当然如果增加了数据行也没问题，只要通过执行“数据→分类汇总”选项，单击“全部删除”按钮删除已有汇总，然后再重复第二步分类汇总即可。 如果原“预算”工作表中进行了删除或插入行操作，那么我们将不得不重复全部的公式复制和分页小计操作。所以如你要处理的表格经常需要删除或插入行，那么还是直接在原表上按第二步骤进行设置会更方便，反正全部也只有两步而已，只是在打印后还要删除分页汇总就是了。 操作中需要注意什么 1.分类汇总时，必须选中要汇总的区域进行设置，否则最下面无数据的空行也会列入汇总。因为左侧无数据时K列中的相应单元格虽然为空但单元格中毕竟有公式并非空白。当然如果你一开始是通过双击K2单元格的填充柄进行公式复制的话，那么它只会填充到左侧有数据的单元格中，也就没这问题了。不过那样做以后增加数据时就得重新复制K列的公式，也不见得会更方便，可按表格的用途决定使用哪一种填充。 2.若只想要分页小计的数据而不需要多余的文字，那么分页汇总时，只要在汇总项中不选中“页码”，这些1 汇总、2 汇总…等字就可在最后和K列一起被隐藏起来。此外，如果你想直接在指定位置填写“分页小计”也行，首先分类汇总时汇总项中不要选中“页码”，然后选中要填写的C列中全部数据区域（例：C4:C109），单击菜单栏的“编辑/定位…”，在弹出的“定位”窗口中单击“定位条件”按钮，在定位条件窗口中选中“空白”选项，单击确定按钮。这样选中的就是全部分页小计所在行的空白单元格。然后输入“分页小计”4个字再按Ctrl+回车 数据库分页SQL语句 博客分类： 数据库 数据库分页语句 SQL Server --------------------------------------------------------------------------------- 从数据库表中的第M条记录开始取N条记录，利用Top关键字：注意如果Select语句中既有top，又有order by，则是从排序好的结果集中选择： SELECT * FROM ( SELECT Top N * FROM (SELECT Top (M + N - 1) * FROM 表名称 Order by 主键 desc) t1 ) t2 Order by 主键 asc 例如从表Sys_option（主键为sys_id)中从10条记录还是检索20条记录，语句如下： SELECT * FROM ( SELECT TOP 20 * FROM (SELECT TOP 29 * FROM Sys_option order by sys_id desc) t1) t2 Order by sys_id asc Oralce数据库 -------------------------------------------------------------------------------- 从数据库表中第M条记录开始检索N条记录 SELECT * FROM (SELECT ROWNUM r,t1.* From 表名称 t1 where rownum < M + N) t2 where t2.r >= M 例如从表Sys_option（主键为sys_id)中从10条记录还是检索20条记录，语句如下： SELECT * FROM (SELECT ROWNUM R,t1.* From Sys_option where rownum < 30 ) t2 Where t2.R >= 10 如果你对Oracle数据库分页不是很熟悉的话，本页后面有专门对Oracle分页技术的讲解。 My sql数据库 --------------------------------------------------------------------------------------------- My sql数据库最简单，是利用mysql的LIMIT函数,LIMIT [offset,] rows从数据库表中M条记录开始检索N条记录的语句为： 数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。 ２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。 Html页面分页算法和后台与数据库的交互 var pageTotal=1; var lastPage="a1"; var infoType=""; var infoTypeList=null; var timesNum=10; //每页显示的条数 indexAction.getInfoMaster(loginUserMap,{ async : false, callback : function(data){ if(data!=null&&data.length!=0){ var html=""; pageTotal=data[0].pageTotal; if(pageTotal<7){ if(pageTotal!=1){ html="1 & nbsp;"; for(var i=2;i 题目：图书资料分页显示 一、语言和环境 A 实现语言 Java B 环境要求 JDK1.6、MyEclipse5.5、Tomcat5.5、SQL Server2005 二、功能要求 图书资料信息查询系统主要的功能为实现图书信息列表的分页显示，现要求使用JSP+JDBC技术实现该功能，数据库使用SQL Server2005。要实现的功能如下： 1.默认打开图书信息列表首页，如图1所示。 图-1 图书信息列表 2.当用户点击“下一页”按钮后，系统能够根据当前显示页跳转到下一页进行显示， 如图2所示。 图-2 点击“下一页” 3.当显示第一页时，用户再次点击“上一页”按钮，页面不会进行跳转，始终停留在 第一页。当显示到最后一页时，用户再次点击“下一页”按钮，页面不会进行跳转，始终停留在最后一页。 三、数据库设计 数据库名称及要求：数据库名称ebook 四、推荐实现步骤 1.建立数据库和数据表,并且添加测试数据; 2.使用MyEclipse创建web项目eBook，导入数据库驱动包，在源文件夹中创建3 个包：entity包用于存放实体类，dao包用于存放数据访问类，operator包用于存放 业务操作类; 3.创建实体类：BookInfo.java A.参考bookInfo表编写属性 B.编写各属性的setter/getter方法。 4.创建Base基类：BaseDao.java 包含基本数据库资源的获取、释放操作 5.创建operator类：Operator.java A.编写方法getBookList(int page,int pageSize)，用于按照页数和每页显示的记录数 进行图书查询。 B.编写方法getAllPages(int pageSize),根据每页显示的记录数，返回总页数。 6.创建JSP：infoList.jsp A.要求使用CSS控制页面效果 B.编写小脚本，获取需要显示的页数。 C.调用Operator类的getAllPages方法，得到总页数，并根据当前页数计算出上 一页和下一页的页数。 D.使用小脚本，确定每页显示的记录数，调用Operator类的getBookList方法， 返回相应页面的显示数据。 7.测试程序，调试运行成功后，分离数据库文件与代码文件一同提交。 五、注意事项 1.请注意界面美观，控件摆放整齐; 2.请注意代码的书写、命名符合规范，在代码中添加必要的注释; 3.请注意操作数据库时进行必要的异常处理。 第1章 系统总体架构 第2章通用组件 2.1 基础页面组件 前端页面JS框架，采用jquery为基础开发框架；为考虑对IE6，7，8的兼容性；建议版本为：1.7.2； 基于jquery的UI框架，目前流行的有：easyui 、jquery ui 、dwz；这三个各有一部分对基础页面组件的支持；（考虑到这些基础UI框架可能存在的不兼容性，建议只选择一个，对于UI框架不支持的组件，另外选择开源提供） 对于常用的基础页面组件选型如下： 2.2 基础技术组件 2.3 基础类库 J2EE服务端开发所需要的基础类库包括： apache-common 对基础类的一些扩展；包括了：commons-beanutils.jar \ commons-collections.jar \ commons-fileupload.jar \ commons-io.jar \ commons-lang.jar \ commons-lang3.jar \ commons-logging.jar json-lib 对json数据格式的解析、封装；提供将json字符串，到Bean或者List 第3章选型 3.1 中间件 商业：weblogic、webshpere 开源：jboss、jetty、tomcat 对于中间件有要求：部署的时候，需要支持jdk6.0；如果是weblogic建议使用10.3以上版本，采用sun-jrocket的jdk; websphere 要求6.1以上版本； 3.2 数据库 3.2.1 关系型 Oracle / MySQL; 如果是oracle，要求10g以上版本，并且已经升级地理数据库 3.2.2 NoSQL mongodb / hadoop / hive /hbase /memcached/redis 3.3 底层开发框架 3.3.1 Java 服务端开发框架 struts2 + spring3+ ibatis (?mybatis)? spring3+ibatis (?mybatis) ? 大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidu google 腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。 下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集 基本原理及要点： 对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。 还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1/E)*lge 大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。 举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。 注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloom filter内存上通常都是节省的。 扩展： Bloom filter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Counting bloom filter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而支持了元素的删除操作。Spectral Bloom Filter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。 问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？ 根据这个问题我们来计算下内存的占用，4G=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。现在可用的是340亿，相差并不多，这样可能会使出错率上升些。另外如果这些urlip是一一对应的，就可以转换成ip，则大大简单了。 南通大学操作系统实验课 实验报告 学生姓名 所在院系 专业 学号 指导教师 南通大学 2014年 5 月 30 日 虚拟存储器管理 采用LRU算法实现分页管理的缺页调度 一、实验目的 为了使大的进程（其地址空间超过主存可用空间）或多个进程的地址空间之和超过实际主存空间时，仍能运行，引入了虚拟存储器的概念。使进程的一部分地址空间在主存，另一部分在辅存，由操作系统实现多级存储器的自动管理，实现主存空间的自动覆盖。模拟请求分页虚拟存储器管理技术中的硬件地址变换、缺页中断以及页式淘汰算法，处理缺页中断。 通过本实验，使学生对请求分页管理的概念有一个清楚的理解。 二、实验要求 书写实验报告，应该包括以下几项内容： （1）实验题目； （2）程序中使用的数据结构及主要符号说明； （3）程序流程图和带有详细注释的源程序； （4）执行程序名，并打印程序运行时的系统状态的初值、每次调入调出的页号和运行结果；（5）通过实验后的收获与体会及对实验的改进意见和见解。 三、简要概述 当采用LRU算法时，用一个数组P构成堆栈，堆栈中各个元素为进程已在主存的页号，为了进行页面置换，可设置一个栈指针HEAD，初始化为0。假定分配给每个进程的内存块数固定不变，为M。当队列满需要淘汰时，操作系统选择栈底的元素淘汰，其他元素向下移一个位置，将新调入页放HEAD指示的栈顶。当访问的页在栈中时，还应调整页从当前位置到栈顶。采用LRU淘汰算法的流程如下所示。 四、流程图 五、结果 六、总结与感悟 经过了这学期的操作系统实验，我对操作系统实验有了全新的认识。尤其是当拿到一个任务时，如何去分析，先干什么，接着干什么，最后干什么，有了比较明确的思路。 拿到一个题目后，我们应该先对这个题目进行概要的分析、设计，分析出这个程序是干什么用的，应该实现什么功能，这些功能应该包含哪些函数。概要设计做好后，我们就要开始做详细设计，将做好的概要设计进行完善，把每个函数要实现的功能用伪代码写出来，或者是用流程图画出来，这样我们就能基本上知道每个程序应该如何实现它自身的功能，写源代码时也就不会那么盲目。 写源代码是将详细设计转化为C++代码的过程，详细设计做好后，我们只需在其基础上将一些简单的或者是用汉语代替的语句用C++语句写出来，再将一些语法错误改过来，并将概要设计和详细设计时未考虑到的东西在语句中完善，最终形成一个可执行的C++文件。刚开始的时候，我根据书上的提示自己编写好程序输入电脑，然后编译的时候，出现了许许多多各种各样的问题，回头查看程序，自己却很难找到问题所在，于是查阅各种资料，问了身边很多同学，终于将程序顺利调试出来了。通过这个系统的实现，我从输入代码跟运行调试的整个过程中学习到了很多东西，也了解到系统出现问题的时候的各种错误应该如何解决。 大数据分析教程——制作数据报告的流程 上图中可以很清楚的看到，一个数据报告（副本）依据需求不同，有普通难度（蓝->橙->绿->红），也有英雄难度（蓝->橙->绿+黄->红），这次我们先讲普通难度的攻略，英雄难度放到下次讲。普通难度的数据报告要经历7个步骤：Step 1：目标确定 这一步在工作中通常是由你的客户/上级/其他部门同事/合作方提出来的，但第一次的数据报告中，需要你自己来提出并确定目标。 选择目标时，请注意以下几点： 1、选择一个你比较熟悉，或者比较感兴趣的领域/行业； 2、选择一个范围比较小的细分领域/细分行业作为切入点； 3、确定这个领域/行业有公开发表的数据/可以获取的UGC内容（论坛帖子，用户点评等）。 逐一分析上面三个注意点： 1、选择熟悉/感兴趣的领域/行业，是为了保证你在后续的分析过程中能够真正触及事情的本质——这一过程通常称为洞察——而不是就数字论数字； 2、选择细分领域/行业作为切入点，是为了保证你的报告能够有一条清晰的主线，而非单纯堆砌数据； 3、确定公开数据/UGC内容，是为了保证你有数据可以分析，可以做成报告，你说你是个军迷，要分析一下美国在伊拉克的军事行动与基地组织恐怖活动之间的关系……找到了数据麻烦告诉我一声，我叫你一声大神…… 不管用什么方法，你现在有了一个目标，那么就向下个阶段迈进吧。 Step 2：数据获取 目标定下来了，接下来要去找相应的数据。如果你制定目标时完全遵循了第一步的三个注意点，那么你现在会很明确要找哪些数据。如果现在你还不确定自己需要哪些数据，那么……回到第一步重来吧。 下面我总结一下，在不依赖公司资源，不花钱买数据的情况下，获取目标数据的三类方法： 1、从一些有公开数据的网站上复制/下载，比如统计局网站，各类行业网站等，通过搜索引擎可以很容易找到这些网站。举例：要找汽车销量数据，在百度输入“汽车销量数据查询”关键字，结果如下： 导言 如我们在之前的教程里讨论的那样,分页可以通过两种方法来实现: ?默认分页–你仅仅只用选中data Web control的智能标签的Enable Paging ; 然而,当你浏览页面的时候,虽然你看到的只是一小部分数据,ObjectDataSource 还是会每次都读取所有数据 ?自定义分页–通过只从数据库读取用户需要浏览的那部分数据,提高了性能. 显然这种方法需要你做更多的工作. 默认的分页功能非常吸引人,因为你只需要选中一个checkbox就可以完成了.但是它每次都读取所有的数据,这种方式在大数据量或者并发用户多的情况下就不合适.在这样的情况下,我们必须通过自定义分页来使系统达到更好的性能. 自定义分页的一个重点是要写一个返回仅仅需要的数据的查询语句.幸运的,Microsoft SQL Server 2005 提供了一个新的keyword,通过它我们可以写出读取需要的数据的查询.在本教程里,我们将学习在GridView里如何使用Microsoft SQL Server 2005 的这个新的keyword来实现自定义分页.自定义分页和默认分页的界面看起来一样,但是当你从一页转到另一页时,在效率上差了几个数量级. 注意:自定义分页带来的性能提升程序取决于数据的总量和数据库的负载.在本教程的最后我们会用数据来说明自定义分页带来的性能方面的好处. 第一步: 理解自定义分页的过程 给数据分页的时候,页面显示的数据取决于请求的是哪一页和每页显示多少条.比如,想象以下我们给81个product分页,每页显示10条.当我们浏览第一页时,我们需要的是product 1 到product 10.当浏览第二页时,我们需要的是product 11 到product 20,以次类推. 对于需要读取什么数据和分页的页面怎么显示,有三个相关的变量: ?Start Row Index –页面里显示数据的第一行的索引; 这个值可以通过页的索引乘每页显示的记录的条数加1得到. 例如, 如果一页显示10条数据, 那么对第 一页来说(第一页的索引为0), 第一行的索引为0 * 10 + 1, or 1; 对第二页来说 (索引为1), 第一行的索引为1 * 10 + 1, 即11. ?Maximum Rows –每页显示的最多记录的条数. 之所以称为“maximum” rows 是由于最后一页显示的数据可能会比page size要小. 比如, 当以每页10 条记录来显示81条时, 最后一页也就是第九页只包含一条记录. 没有页面显示 的记录条数会大于Maximum Rows 的值. ?Total Record Count –显示数据的总条数. 不需要知道页面显示什么数据,但是记录总数会影响到分页. 比如, 如果对81条product记录分页,每页10条,那 么总页数为9. 对默认分页来说,Start Row Index是由页索引和每页的记录数加1得到,Maximum Rows 就是每页的记录数.使用默认分页时,不管是呈现哪页的数据,都是要读取全部的数据,所有每 通信网安全理论与技术大数据处理中的安全 学院：电子信息工程学院 专业：通信工程 学生姓名：李海峰 学号：13111026 指导教师：穆海冰 2013年10月16 中文摘要 大数据要求在合理时间内撷取、管理、处理、并整理海量数据，并将其成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。比较一般数据处理有着数据量巨大、数据类型多样、价值密度低、处理速度快等特点。 作为新兴产物，大数据仍然有许多亟需解决的安全问题。从基础技术角度来看，大数据依托的基础技术是NoSQL（非关系型数据库），NoSQL允许不断对数据记录添加属性，其前瞻安全性变得非常重要。从核心价值角度来看，大数据关键在于数据分析和利用，但数据分析技术的发展，对用户隐私产生极大的威胁。 本文首先讲述什么是大数据，及大数据的特点，然后根据其特点分析，说明大数据存在的一些安全隐患，最后阐述怎样解决大数据中存在的一些安全问题。 关键词：大数据；安全；NoSQL；虚拟化 Abstract Large data requires a reasonable time to capture, manage, process, and organize vast amounts of data, and make these data become more active to help business decision-making purposes information. Compared with general data,there are huge amount of data, many kinds of data types, the value of low density, processing speed and other characteristics. As a new product, there are still many large data security problems needed to solve. From basic technical perspective, NoSQL (non-relational databases) is relied by large data, NoSQL allows data records continuously add attributes, and its forward-looking security becomes very important. From the perspective of core values, the key lies in big data analysis and use of data, but with the development of data analysis technology, user privacy is Under threat. This paper first describes what is big data, and large data characteristics, and then analyzes the existence of some large data security risks according to its characteristics.Finally explain how to solve some existing large data security issues. Keywords: Big data;Safe; NoSQL; Virtualization算法题
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