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對于使用pg數(shù)據(jù)庫的開發(fā)人員來說，刪除表是一個(gè)必備的操作。但是，當(dāng)你需要?jiǎng)h除多個(gè)表時(shí)，手動(dòng)一個(gè)個(gè)地刪除將會(huì)非常耗時(shí)和繁瑣。為了節(jié)省時(shí)間和精力，我們可以使用pg數(shù)據(jù)庫的批量刪除功能。
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本文將通過以下幾個(gè)方面來介紹如何使用pg數(shù)據(jù)庫快捷高效地批量刪除表。
1. 創(chuàng)建SQL腳本
在pg數(shù)據(jù)庫中，我們可以使用SQL語言來操作數(shù)據(jù)庫。為了批量刪除表，我們需要先創(chuàng)建一個(gè)SQL腳本，里面包含了需要?jiǎng)h除的表的名稱。
示例代碼：
“`
DROP TABLE IF EXISTS table1;
DROP TABLE IF EXISTS table2;
DROP TABLE IF EXISTS table3;
“`
上面的代碼表示刪除表table1、table2和table3。如果要?jiǎng)h除更多的表，可以按照相同的格式添加到SQL腳本中。
2. 運(yùn)行SQL腳本
我們可以在pgAdmin的查詢工具中運(yùn)行SQL腳本。打開查詢工具，然后將SQL腳本復(fù)制到工具中。點(diǎn)擊“運(yùn)行(F5)”按鈕，等待一段時(shí)間，直到所有表都被刪除。
如果SQL腳本中的某個(gè)表不存在，pg數(shù)據(jù)庫將會(huì)輸出一個(gè)錯(cuò)誤消息。此時(shí)，可以手動(dòng)檢查表名是否正確，并重新運(yùn)行腳本。
3. 使用命令行工具
在Linux系統(tǒng)中，我們可以使用pgAdmin的命令行工具來刪除多個(gè)表。打開終端，然后進(jìn)入pgAdmin命令行。接著，輸入以下命令：
“`
psql -d dbname -f path/to/script.sql
“`
其中，dbname是要?jiǎng)h除表的數(shù)據(jù)庫名稱，path/to/script.sql是包含需要?jiǎng)h除的表的SQL腳本的路徑。
4. 定時(shí)任務(wù)
如果我們需要定期刪除某些表，也可以使用pg數(shù)據(jù)庫的定時(shí)任務(wù)功能。我們可以使用pgAgent，它是pgAdmin的一部分，用于管理pg數(shù)據(jù)庫的任務(wù)。
打開pgAdmin，然后展開服務(wù)器組、維護(hù)并選中pgAgent。接著，創(chuàng)建一個(gè)新的作業(yè)，設(shè)置作業(yè)名稱、作業(yè)步驟和調(diào)度時(shí)間。將刪除表的SQL語句添加到作業(yè)步驟中，然后保存作業(yè)。
當(dāng)設(shè)定的調(diào)度時(shí)間到來時(shí)，pgAgent將會(huì)自動(dòng)運(yùn)行我們設(shè)置的作業(yè)，刪除指定的表。
使用pg數(shù)據(jù)庫批量刪除表是一種快捷高效的方法，能夠節(jié)省我們大量的時(shí)間和精力。我們可以通過創(chuàng)建SQL腳本、命令行工具和定時(shí)任務(wù)這三種方法來實(shí)現(xiàn)。在實(shí)際開發(fā)中，我們應(yīng)該根據(jù)具體情況選擇最適合的方法，以達(dá)到更佳的效果。
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技術(shù)選型 – OLAP大數(shù)據(jù)技術(shù)哪家強(qiáng)？
Lambda架構(gòu)的核心理念是“流批一體化”，因?yàn)殡S著機(jī)器性能和數(shù)據(jù)框架的不斷完善，用戶其實(shí)不關(guān)心底層是如何運(yùn)行的，批處理也好，流式處理也罷，能按照統(tǒng)一的模型返回結(jié)果就可以了，這就是Lambda架構(gòu)誕生的原因。現(xiàn)在很多應(yīng)用，例如Spark和Flink，都支持這種結(jié)構(gòu)，也就是數(shù)據(jù)進(jìn)入平臺(tái)后，可以選擇批處理運(yùn)行，也可以選擇流式處理運(yùn)行，但不管怎樣，一致性都是相同的。
Kylin
Kylin的主要特點(diǎn)是預(yù)計(jì)算，提前計(jì)算好各個(gè)cube，這樣的優(yōu)點(diǎn)是查詢快速，秒級延遲；缺點(diǎn)也非常明顯，靈活性不足，無法做一些 探索 式的，關(guān)聯(lián)性的數(shù)據(jù)分析。
適合的場景也是比較固定的，廳銀場景清晰的地方。
ClickHouse
Clickhouse由俄羅斯yandex公司開發(fā)。專為在線數(shù)據(jù)分析而設(shè)計(jì)。
Clickhouse更大的特點(diǎn)首先是快
，為羨耐了快采用了列式儲(chǔ)存，列式儲(chǔ)存更好的支持壓縮，壓縮后的數(shù)據(jù)傳輸量變小，所以更快；同時(shí)支持分片，支持分布式執(zhí)行，支持SQL。
ClickHouse很輕量級，支持?jǐn)?shù)據(jù)壓縮和兄伏春最終數(shù)據(jù)一致性，其數(shù)據(jù)量級在PB級別。
另外Clickhouse不是為關(guān)聯(lián)分析而生，所以多表關(guān)聯(lián)支持的不太好。
同樣Clickhouse不能修改或者刪除數(shù)據(jù)，僅能用于批量刪除或修改。沒有完整的事務(wù)支持，不支持二級索引等等，缺點(diǎn)也非常明顯。
與Kylin相比ClickHouse更加的靈活，sql支持的更好，但是相比Kylin，ClickHouse不支持大并發(fā)，也就是不能很多訪問同時(shí)在線。
總之ClickHouse用于在線數(shù)據(jù)分析，支持功能簡單。CPU 利用率高，速度極快。更好的場景用于行為統(tǒng)計(jì)分析。
Hive
Hive這個(gè)工具，大家一定很熟悉，大數(shù)據(jù)倉庫的首選工具?？梢詫⒔Y(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供完整的sql查詢功能。
主要功能是可以將sql語句轉(zhuǎn)換為相對應(yīng)的MapReduce任務(wù)進(jìn)行運(yùn)行，這樣可能處理海量的數(shù)據(jù)批量，
Hive與HDFS結(jié)合緊密，在大數(shù)據(jù)開始初期，提供一種直接使用sql就能訪問HDFS的方案，擺脫了寫MapReduce任務(wù)的方式，極大的降低了大數(shù)據(jù)的門檻。
當(dāng)然Hive的缺點(diǎn)非常明顯，定義的是分鐘級別的查詢延遲，估計(jì)都是在比較理想的情況。
但是作為數(shù)據(jù)倉庫的每日批量工具，的確是一個(gè)穩(wěn)定合格的產(chǎn)品。
Presto
Presto極大的改進(jìn)了Hive的查詢速度，而且Presto 本身并不存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，但是可以接入多種數(shù)據(jù)源，并且支持跨數(shù)據(jù)源的級聯(lián)查詢，支持包括復(fù)雜查詢、聚合、連接等等。
Presto沒有使用MapReduce，它是通過一個(gè)定制的查詢和執(zhí)行引擎來完成的。它的所有的查詢處理是在內(nèi)存中，這也是它的性能很高的一個(gè)主要原因。
Presto由于是基于內(nèi)存的，缺點(diǎn)可能是多張大表關(guān)聯(lián)操作時(shí)易引起內(nèi)存溢出錯(cuò)誤。
另外Presto不支持OLTP的場景，所以不要把Presto當(dāng)做數(shù)據(jù)庫來使用。
Presto相比ClickHouse優(yōu)點(diǎn)主要是多表join效果好。相比ClickHouse的支持功能簡單，場景支持單一，Presto支持復(fù)雜的查詢，應(yīng)用范圍更廣。
Impala
Impala是Cloudera 公司推出，提供對 HDFS、Hbase 數(shù)據(jù)的高性能、低延遲的交互式 SQL 查詢功能。
Impala 使用 Hive的元數(shù)據(jù), 完全在內(nèi)存中計(jì)算。是CDH 平臺(tái)首選的 PB 級大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)查詢分析引擎。
Impala 的缺點(diǎn)也很明顯，首先嚴(yán)重依賴Hive，而且穩(wěn)定性也稍差，元數(shù)據(jù)需要單獨(dú)的mysql/pgsql來存儲(chǔ)，對數(shù)據(jù)源的支持比較少，很多nosql是不支持的。但是，估計(jì)是cloudera的國內(nèi)市場推廣做的不錯(cuò)，Impala在國內(nèi)的市場不錯(cuò)。
SparkSQL
SparkSQL的前身是Shark，它將 SQL 查詢與 Spark 程序無縫集成，可以將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)作為 Spark 的 RDD 進(jìn)行查詢。
SparkSQL后續(xù)不再受限于Hive，只是兼容Hive。
SparkSQL提供了sql訪問和API訪問的接口。
支持訪問各式各樣的數(shù)據(jù)源，包括Hive, Avro, Parquet, ORC, ON, and JDBC。
Drill
Drill好像國內(nèi)使用的很少，根據(jù)定義，Drill是一個(gè)低延遲的分布式海量數(shù)據(jù)交互式查詢引擎，支持多種數(shù)據(jù)源，包括hadoop，NoSQL存儲(chǔ)等等。
除了支持多種的數(shù)據(jù)源，Drill跟BI工具集成比較好。
Druid
Druid是專為海量數(shù)據(jù)集上的做高性能 OLAP而設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析系統(tǒng)。
Druid 的架構(gòu)是 Lambda 架構(gòu)，分成實(shí)時(shí)層和批處理層。
Druid的核心設(shè)計(jì)結(jié)合了數(shù)據(jù)倉庫，時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫和搜索系統(tǒng)的思想，以創(chuàng)建一個(gè)統(tǒng)一的系統(tǒng)，用于針對各種用例的實(shí)時(shí)分析。Druid將這三個(gè)系統(tǒng)中每個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵特征合并到其接收層，存儲(chǔ)格式，查詢層和核心體系結(jié)構(gòu)中。
目前 Druid 的去重都是非精確的，Druid 適合處理星型模型的數(shù)據(jù)，不支持關(guān)聯(lián)操作。也不支持?jǐn)?shù)據(jù)的更新。
Druid更大的優(yōu)點(diǎn)還是支持實(shí)時(shí)與查詢功能，解約了很多開發(fā)工作。
Kudu
kudu是一套完全獨(dú)立的分布式存儲(chǔ)引擎，很多設(shè)計(jì)概念上借鑒了HBase，但是又跟HBase不同，不需要HDFS，通過raft做數(shù)據(jù)復(fù)制；分片策略支持keyrange和hash等多種。
數(shù)據(jù)格式在parquet基礎(chǔ)上做了些修改，支持二級索引，更像一個(gè)列式存儲(chǔ)，而不是HBase schema-free的kv方式。
kudu也是cloudera主導(dǎo)的項(xiàng)目，跟Impala結(jié)合比較好，通過impala可以支持update操作。
kudu相對于原有parquet和ORC格式主要還是做增量更新的。
Hbase
Hbase使用的很廣,更多的是作為一個(gè)KV數(shù)據(jù)庫來使用，查詢的速度很快。
Hawq
Hawq是一個(gè)Hadoop原生大規(guī)模并行SQL分析引擎，Hawq采用 MPP 架構(gòu)，改進(jìn)了針對 Hadoop 的基于成本的查詢優(yōu)化器。
除了能高效處理本身的內(nèi)部數(shù)據(jù)，還可通過 PXF 訪問 HDFS、Hive、HBase、ON 等外部數(shù)據(jù)源。HAWQ全面兼容 SQL 標(biāo)準(zhǔn)，還可用 SQL 完成簡單的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)。無論是功能特性，還是性能表現(xiàn)，HAWQ 都比較適用于構(gòu)建 Hadoop 分析型數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用。
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