原题目:轻量运行内存测算模块

运行内存测算指数值据事前储存于运行内存,各流程正中间結果难落电脑硬盘的测算方法,合适特性规定较高,高并发很大的状况。

HANA、TimesTen等运行内存数据信息库可完成运行内存测算,但这种商品价钱价格昂贵构造繁杂执行艰难,整体有着成本费较高。
文中详细介绍的集算器一样可完成运行内存测算,并且构造简易执行便捷,是一种轻量运行内存测算模块。
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下边就来详细介绍一下集算器完成运行内存测算的一般全过程。

一、 起动网络服务器

集算器有二种布署方法:单独布署、嵌入布署,差别最先取决于起动方法有一定的不一样。

l 单独布署

做为单独服务中心署时,集算器与运用系统软件各自应用不一样的JVM,二者能够布署在同一台设备上,也可各自布署。运用系统软件一般应用集算器驱动器(ODBC或JDBC)浏览集算服务,也可根据HTTP浏览。

n Windows下起动单独服务,实行“安裝文件目录esProcbinesprocs.exe”,随后点一下“起动”按键。

n Linux下应实行“安裝文件目录/esProc/bin/ServerConsole.sh”。

起动网络服务器及配备主要参数的关键点,请参照: http://doc.raqsoft.cn/esproc/tutorial/fuwuqi.html 。

l 嵌入布署

做为嵌入服务中心署时,集算器只有与JAVA运用系统软件集成化,二者共享资源JVM。运用系统软件根据JDBC浏览嵌入的集算服务,不用刻意起动。

详细信息参照 http://doc.raqsoft.cn/esproc/tutorial/bjavady.html 。

二、 载入数据信息

载入数据信息就是指根据集算器脚本制作,将数据信息库、系统日志、WebService等外界数据信息读入运行内存的全过程。

例如Oracle中定单表以下:

定单清单以下:

将所述二张表载入到运行内存,可使用下边的集算器脚本制作(initData.dfx):

A1:联接Oracle数据信息库。

A2-A3:实行SQL查寻,各自取下定单表和定单清单表。。涵数keys可创建主键,假如数据信息库已界定主键,则不用应用该涵数。

A4-A5:将二张表长驻运行内存,各自取名为定单和定单清单,便于未来在业务流程测算时引入。涵数env的功效是设定/释放出来全局性共享资源自变量,便于在同一个JVM下被别的优化算法引入,这儿将运行内存表设成全局性自变量,也便是将全表数据信息储存以内存中,供别的优化算法应用,也就完成了运行内存测算。客观事实上,针对外存表、文档句柄等資源还可以用这一方法设成全局性自变量,使自变量驻留到运行内存中。

脚本制作必须实行才可以起效。

针对嵌入布署的集算服务,一般在运用系统软件起动时实行脚本制作。假如运用系统软件是JAVA程序,能够在程序中通快递过JDBC实行initData.dfx,重要编码以下:

1. com.esproc.jdbc.InternalConnection con=null;

2. try {

3. Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");

4. con =(com.esproc.jdbc.InternalConnection)DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");

5. ResultSet rs = con.executeQuery("call initData()");

6. } catch (SQLException e){

7. out.println(e);

8. }finally{

9. if (con!=null) con.close();

10. }

本文详尽详细介绍了JAVA启用集算器的全过程 http://doc.raqsoft.cn/esproc/tutorial/bjavady.html

假如运用系统软件是JAVA WebServer,那麼必须撰写一个Servlet,在Servlet的init方式中通快递过JDBC实行initData.dfx,同时将该servlet设定为起动类,并在web.xml里开展以下配备:

myServlet

com.myCom.myProject.myServlet

3

针对单独布署的集算网络服务器,JAVA运用系统软件一样要用JDBC插口实行集算器脚本制作,使用方法与嵌入服务相近。差别取决于脚本制作储放于远端,因此必须像下边那样特定网络服务器详细地址和端口号:

st = con.createStatement();

st.executeQuery("=callx(“initData.dfx”;[“127.0.0.1:8281”])");

假如运用系统软件非JAVA构架,则理应应用ODBC实行集算器脚本制作,详细 http://doc.raqsoft.cn/esproc/tutorial/odbcbushu.html

针对单独布署的网络服务器,还可以摆脱运用程序,在指令行手工制作实行initData.dfx。这类状况下必须再写一个脚本制作(如runOnServer.dfx):

随后在指令行用esprocx.exe启用runOnServer.dfx:

D:raqsoft64esProcbin esprocx runOnServer.dfx

Linux下要法相近,参照 http://doc.raqsoft.cn/esproc/tutorial/minglinghang.html

三、 实行计算得到結果

数据信息载入到运行内存以后,便可以撰写各种各样优化算法开展浏览,实行测算并得到結果,下边举例说明表明:以顾客ID为主要参数,统计分析该顾客每一年每个月的定单总数。

该优化算法相匹配的Oracle中的SQL句子以下:

select to_char(定单时间,'yyyy') AS 年代,to_char(定单时间,'MM') AS 月份, count(1) AS 定单总数 from 定单 where顾客ID=? group by to_char(定单时间,'yyyy'),to_char(定单时间,'MM')

在集算器中,理应撰写以下业务流程优化算法(algorithm_1.dfx)

为便捷调节和维护保养,还可以逐层骤撰写:

A1:按顾客ID过虑数据信息。在其中,“定单”便是载入数据信息时界定的全局性自变量,pCustID是外界主要参数,用以特定必须统计分析的顾客ID,涵数select实行查寻。@m表明并行处理测算,可明显提升特性。

A2:实行排序归纳,輸出测算結果。集算器默认设置回到有表述式的最终一个模块格,也便是A2。假如要回到特定模块的值,能够用return句子

当pCustID=”VINET”时,测算結果以下:

必须留意的是,倘若好几个业务流程测算必须对顾客ID开展查寻,那何不在载入数据信息时把定单按顾客ID排列,那样事后业务流程优化算法中便可令其用二分法开展迅速查寻,。实际完成上,initData.dfx中SQL理应改为:

=A1.query("select 定单ID,顾客ID,定单时间,运货费 from 定单 order by 顾客ID")

相对的,algorithm_1.dfx中的查寻理应改为:

=定单.(顾客ID==pCustID)

实行脚本制作得到結果的方式,前边早已提过,下边关键说说表格,这种最经常用的运用程序。

因为表格专用工具都是有可视性化设计方案页面,因此不用用JAVA编码启用集算器,只需将数据信息源配备为偏向集算服务,在表格专用工具中以储存全过程的方式启用集算器脚本制作。

针对嵌入布署的集算网络服务器,启用句子以下:

call algorithm_1(”VINET”)

因为本例中优化算法十分简易,因此客观事实上能够无需撰写单独的dfx脚本制作,只是在表格中立即以SQL方法撰写表述式:

=定单.(顾客ID==”VINET”).groups(year(定单时间):年代, month(定单时间):月份;count(1):定单总数)

针对单独布署的集算网络服务器,远程控制启用句子以下:

=callx(“algorithm_1.dfx”,”VINET”;[“127.0.0.1:8281”])

有时候,必须以内存开展的业务流程优化算法较少,而web.xml不便捷加上起动类,这时候能够在业务流程优化算法中启用原始化脚本制作,做到全自动原始化的实际效果,同时也省掉撰写servlet的全过程。实际脚本制作以下:

A1-B1:分辨是不是存有全局性自变量“定单清单”,假如不会有,则实行原始化数据信息脚本制作initData.dfx。

A2-A3:再次实行原优化算法。

四、 引入逻辑思维

前边事例采用了select涵数,这一涵数的功效与SQL的where句子相近,都可以开展标准查寻,但二者的最底层基本原理大不一样。where句子每一次都是拷贝一遍数据信息,转化成新的結果集;而select涵数仅仅引入原先的纪录指针,其实不会拷贝数据信息。以按顾客查寻定单为例子,引入和拷贝的差别以下图所显示:

能看到,集算器因为选用了引入体制,因此测算結果占有室内空间更小,测算特性高些(分派运行内存迅速)。另外,针对所述测算結果还可再度开展查寻,集算器中澳結果集一样引入最开始的纪录,而SQL就需要拷贝出许多新纪录。

除开查寻以外,也有许多集算器优化算法都选用了引入逻辑思维,例如排列、结合交并补、关系、归并。

五、 常见测算

回望前边实例,能看到集算器句子和SQL句子存有以下的相匹配关联:

客观事实上,集算器适用健全的构造化数据信息优化算法,例如:

l GROUP BY…HAVING

l ORDER BY…ASC/DESC

l DISTINCT

l UNION/UNION ALL/INTERSECT/MINUS

与SQL的交并补不一样,集算器仅仅组成纪录指针,其实不会拷贝纪录。

l SELECT … FROM (SELECT …)

l SELECT (SELECT … FROM) FROM

l CURSOR/FETCH

游标着二种使用方法,其一是外界JAVA程序启用集算器,集算器回到游标,例如下边脚本制作:

JAVA得到游标后可再次解决,与JDBC浏览游标底方式同样。

其二,在集算器內部应用游标,解析xml并进行测算。例如下边脚本制作:

集算器合适处理繁杂业务流程逻辑性的测算,但考虑到到简易优化算法占大多数数,而许多程序猿习惯性应用SQL句子,因此集算器也适用说白了“简易SQL”的英语的语法。例如algorithm_1.dfx也可创作:

所述脚本制作通用性于随意SQL, 表 示 执 行 默 认 数 据 源 ( 集 算 器 ) 的 语 句 , 如 果 指 定 数 据 源 名 称 比 如

()表明实行默认设置数据信息源(集算器)的SQL句子,假如特定数据信息源名字例如 (orcl),则能够实行相对数据信息库(数据信息源名字是orcl的Oracle数据信息库)的SQL句子。

from {}句子可从随意集算器表述式取数,例如:from {定单.groups(year(定单时间):年代;count(1):定单总数)}

from 也可文本文件或excel取数,例如:from d:/emp.xlsx

简易SQL一样适用join…on…句子,但因为SQL句子(指随意RDB)在关系优化算法上特性较弱,因而不提议随便应用。针对关系计算,集算器有专业的性能卓越完成方式,事后章节目录会出现详细介绍。

简易SQL的详细信息能够参照: http://doc.raqsoft.cn/esproc/func/dbquerysql.html#db_sql_

六、 井然有序引入

SQL根据混乱结合做计算,不可以立即用编号取数,只有临时性转化成编号,高效率低且使用方法繁杂。集算器与SQL管理体系不一样,可以根据井然有序结合计算,能够立即用编号取数。比如:

涵数m()可按特定编号获得组员,主要参数为负表明倒序。主要参数还可以是结合,例如m([3,4,5])。而运用涵数to()可按起始编号转化成结合,to(3,5)=[3,4,5]。

,实际上早已运用了集算器井然有序浏览的特性。

有时候候大家想取前 N名,基本的构思便是先排列,再按部位取前N个组员,集算器脚本制作以下:

=定单.sort(定单时间).m(to(100))

相匹配SQL书写以下:

select top(100) * from 定单 order by 定单时间 --MSSQL

select from (select from 定单 order by 定单时间) where rownum =100 --Oracle

但所述基本构思要多数据集大排列,计算高效率很低。除开基本构思,集算器也有高些效的完成方式:应用涵数top。

=定单.top(100;定单时间)

涵数top只排列出定单时间最开始的N条纪录,随后终断排列马上回到,而并不是基本构思那般开展全量排列。因为最底层实体模型的限定,SQL不兼容这类性能卓越优化算法。

涵数top还可运用于测算列,例如拟对定单采用新的运货费标准,求新标准下运货费较大的前100条定单,而新标准是:假如原运货费超过相当于1000,则运货费打八折。

集算器脚本制作为:

=定单.top(-100;if(运货费 =1000,运货费*0.8,运货费))

七、 关系测算

关系测算是关联型数据信息库的关键优化算法,以内存测算中运用普遍,例如:统计分析每一年每个月的定单总数和定单额度。

该优化算法相匹配Oracle的SQL句子为:

select to_char(定单.定单时间,'yyyy') AS 年代,to_char(定单.定单时间,'MM') AS 月份,sum(定单清单.价格*定单清单.总数) AS 市场销售额度,count(1) AS 定单总数

from 定单清单 left join 定单 on 定单清单.定单ID=定单.定单ID

group by to_char(定单.定单时间,'yyyy'),to_char(定单.定单时间,'MM')

用集算器完成所述优化算法时,载入数据信息的脚本制作不会改变,业务流程优化算法以下(algorithm_2.dfx)

能看到,集算器join涵数与SQL join句子尽管功效一样,但构造基本原理大不一样。涵数join关系产生的結果,其字段名值并不是分子数据信息种类,只是纪录,事后能用“.”号表述关联引入,双层关系十分便捷。

A2:排序归纳。

测算結果以下:

关系关联分许多类,所述定单和定单清单归属于在其中一类:主子关系。对于主子关系,只需在载入数据信息时各有按关系字段名排列,业务流程优化算法中便可用归并优化算法来提升特性。比如:

=(定单清单:子表,定单ID;定单:主表,定单ID)

,只对同序的2个或好几个表合理。

集算器的关系测算与RDB不一样,RDR对全部种类的关系关联都选用同样的优化算法,没法开展有对于性的提升,而集算器采用分而治之的核心理念,对不一样种类的关系关联出示了不一样的优化算法,可开展有对于性的全透明提升。

除开主子关系,最经常用的便是外键约束关系,常见的外键约束表(或字典表)有归类、地域、大城市、职工、顾客等。针对外键约束关系,集算器也是有相对的提升方式,即在数据信息载入环节事前创建关系,这般一来业务流程优化算法也不必临时性关系,特性因而提升,高并发时效性果尤其显著。此外,集算器用指针创建外键约束关系,浏览速率迅速。

例如这一实例:定单表的顾客ID字段名是外键约束,相匹配顾客表(顾客ID、顾客名字、地域、大城市),必须统计分析出每一个地域每一个大城市的定单总数。

数据信息载入脚本制作(initData_3.dfx)以下:

A4:用涵数switch创建外键约束关系,将定单表的顾客ID字段名,更换为顾客表相对纪录的指针。

业务流程优化算法脚本制作以下(algorithm_3.dfx)以下

载入数据信息时早已创建了外键约束指针关系,因此A1中的“顾客ID”表明:定单表的顾客ID字段名特指向的顾客表纪录,“顾客ID.地域”即顾客表的地域字段名。

脚本制作中有处应用“.”号表述关系引入,英语的语法比SQL形象化易懂,碰到多表双层关系时尤其方便快捷。而在SQL中,关系一多好似天书。

所述测算結果以下:

八、 內外混和测算

运行内存测算尽管快,可是运行内存比较有限,因而一般只驻留最经常用、高并发浏览数最多的数据信息,而运行内存放不下或浏览頻率低的数据信息,還是要留到电脑硬盘,采用的情况下再临时性载入,并与运行内存数据信息相互参加测算。这便是说白了的內外混和测算。

下边举例说明表明集算器中的內外混和测算。

实例叙述:某零售制造行业系统软件中,定单清单浏览頻率较低,数据信息量很大,没必需也没法长驻运行内存。如今要将定单清单与运行内存里的定单关系起來,统计分析出每一年每个商品的市场销售总数。

数据信息载入脚本制作(initData_4.dfx)以下:

业务流程优化算法脚本制作(algorithm_4.dfx)以下:

A2:实行SQL,以游标方法取定单清单,便于测算远超运行内存的很多数据信息。

A3:将定单表变为游标方式,下一步用到到。

A4:关系定单清单表和定单表。,都可以对井然有序数据信息开展归并关系,差别取决于前面一种对游标着效,后面一种对序表合理。

A5:实行排序归纳。

九、 数据信息升级

数据信息库文件的物理学表都会转变,这类转变理应立即体现到共享资源的运行内存表格中,才可以确保运行内存测算結果的恰当,这类状况下就必须升级运行内存。假如物理学表较小,那麼处理起來非常容易,要是定时执行实行原始化数据信息脚本制作(initData.dfx)便可以了。但假如物理学表很大,也不能那样干了,由于原始化脚本制作会开展全量载入,自身便会耗费很多時间,并且载入时没法开展运行内存测算。比如:某零售大佬定单数据信息量很大,从数据信息库全量载入到运行内存一般超出五分钟,但为确保一定的即时性,运行内存数据信息又必须五分钟升级一次,显而易见,二者存有显著的分歧。

处理构思实际上很当然,物理学表很大的情况下,应当开展增加量升级,五分钟的增加量业务流程数据信息一般不大,增加量不容易危害升级运行内存的高效率。

要完成增加量升级,就必须了解什么是增加量数据信息,无非下列三种方式:

方式A:在原表加标识字段名以鉴别。缺陷是会修改原表。

方式B:在原库建立一张“变动表”,将变动的数据信息纪录以内。益处不是动原表,缺陷是依然要动数据信息库。

方式C:将变动表纪录在另外一数量据库,或文字文档Excel中。益处是对原数据信息库不做一切修改,缺陷是提升了维护保养工作中量。

集算器适用大部分据源测算,因此方式B、C没实质差别,下边就以B为例子升级定单表。

第一步,在数据信息库文件创建“定单变动表”,承继原表字段名,新加一个“变动标识”字段名,当客户改动初始表时,必须在变动表同歩纪录。以下所显示的定单变动表,表明增加1条改动2条删掉1条。

第二步,撰写集算器脚本制作updatemem_4.dfx,开展数据信息升级。

A1:创建数据信息库联接。

A2:将运行内存中的定单拷贝一份,取名为定单cp。下边全过程只对于定单cp开展改动,改动结束再取代运行内存中的定单,期内定单仍可一切正常开展业务流程测算。

A3:取数据信息库定单变动表。

A4-B5:取下定单变动表格中需删掉的纪录,在定单cp中寻找这种纪录,并删掉。

A6-B6:取下定单变动表格中需增加的纪录,在定单cp中追加。

A7-B9:这一步是改动定单cp,非常于先删掉再追加。也能用modify涵数完成改动。

A10:将改动后的定单cp长驻运行内存,取名为定单。

A11-A12:清除“变动表”,便于下一次取新的变动纪录。

所述脚本制作完成了详细的数据信息升级,而具体上许多状况下只必须追加数据信息,那样脚本制作还会继续简易许多。

脚本制作撰写进行后,还需第三步:定时执行五分钟实行该脚本制作。

定时执行实行的方式有许多。假如集算器布署为单独服务,与Web运用沒有同用JVM,那麼可使用实际操作系统软件内置的定时执行专用工具(方案每日任务或crontab),使其定时执行实行集算器指令(esprocx.exe或esprocx.sh)。

一些web运用有自身的定时执行每日任务管理方法专用工具,可定时执行实行某一JAVA类,这时候能够撰写JAVA类,用JDBC启用集算器脚本制作。

假如web运用沒有定时执行每日任务管理方法专用工具,那么就必须手工制作完成定时执行每日任务,即撰写JAVA类,承继java内嵌的定时执行类TimerTask,在这其中启用集算器脚本制作,再在起动类中启用定时执行每日任务类。

在其中起动类myServle4为:

1. import java.io.IOException;

2. import java.util.Timer;

3. import javax.servlet.RequestDispatcher;

4. import javax.servlet.ServletContext;

5. import javax.servlet.ServletException;

6. import javax.servlet.http.HttpServlet;

7. import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

8. import javax.servlet.http.HttpServletResponse;

9. import org.apachemons.lang.StringUtils;

10. public class myServlet4 extends HttpServlet {

11. private static final long serialVersionUID = 1L;

12. private Timer timer1 = null;

13. private Task task1;

14. public ConvergeDataServlet() {

15. super();

16. }

17. public void destroy() {

18. super.destroy();

19. if(timer1!=null){

20. timer1.cancel();

21. }

22. }

23. public void doGet(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)

24. throws ServletException, IOException {

25. }

26. public void doPost(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response)

27. throws ServletException, IOException {

28. doGet(request, response);

29. }

30. public void init() throws ServletException {

31. ServletContext context = getServletContext();

32. // 定时执行更新時间(五分钟)

33. Long delay = new Long(5);

34. // 起动定时执行器

35. timer1 = new Timer(true);

36. task1 = new Task(context);

37. timer1.schedule(task1, delay 60 1000, delay 60 1000);

38. }

39. }

定时执行每日任务类Task为:

11. import java.util.TimerTask;

12. import javax.servlet.ServletContext;

13. import java.sql.*;

14. import com.esproc.jdbc.*;

15. public class Task extends TimerTask{

16. private ServletContext context;

17. private static boolean isRunning = true;

18. public Task(ServletContext context){

19. this.context = context;

20. }

21. @Override

22. public void run() {

23. if(!isRunning){

24. com.esproc.jdbc.InternalConnection con=null;

25. try {

26. Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");

27. con =(com.esproc.jdbc.InternalConnection)DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");

28. ResultSet rs = con.executeQuery("call updatemem_4()");

29. }

30. catch (SQLException e){

31. out.println(e);

32. }finally{

33. //关掉数据信息集

34. if (con!=null) con.close();

35. }

36. }

37. }

38. }

十、 综合性实例

下边,根据一个综合性实例看来一下在数据信息源多种多样、优化算法繁杂的状况下,集算器怎样非常好地完成运行内存测算:

实例叙述:某B2C网站必须试算定单的邮递总花费,便于在一定成本费下选择适合的邮费标准。大部分分状况下,邮费由包囊的总净重决策,但当定单的价钱超出特定值时(例如300美金),则出示完全免费付运。結果需輸出各定单邮递花费及其总花费。

在其中定单表已载入到运行内存,以下:

邮费标准每一次试算时也不同,因而由主要参数“pRule”临时性传到,文件格式为json标识符串,某次标准以下:

[{"field":"cost","minVal":300,"maxVal":1000000,"Charge":0},

{"field":"weight","minVal":0,"maxVal":1,"Charge":10},

{"field":"weight","minVal":1,"maxVal":5,"Charge":20},

{"field":"weight","minVal":5,"maxVal":10,"Charge":25},

{"field":"weight","minVal":10,"maxVal":1000000,"Charge":40}]

所述json串表明各字段名在各种各样赋值范畴内时的邮费。第一条纪录表明,cost字段名赋值在300与1000000中间的情况下,邮费为0(完全免费付运);第二条纪录表明,weight字段名赋值在0到1(kg)中间时,邮费为10(美金)。

构思:将json串变为二维表,各自找到filed字段名为cost和weight的纪录,再对全部定单表开展循环系统。循环系统中先分辨定单纪录中的cost值是不是考虑完全免费规范,不满意足则依据净重分辨邮费级别,以后测算邮费。算完各定单邮费后再测算总邮费,并将归纳結果额外为定单表的最终一条纪录。

数据信息载入全过程非常简单,这儿已不过多阐释,即:读数据信息库表,并取名为“定单表”。

业务流程优化算法相对性繁杂,实际以下:

A1:分析json,将其变为二维表。集算器适用大部分据源,不但适用RDB,也适用NOSQL、文档、webService。

A2-A3:查寻邮费标准,分成完全免费和收费标准二种。

A4:增加空字段名postage。

A5-D8:按二种标准循环系统定单表,测算相对的邮费,并填写postage字段名。这儿好几处采用步骤操纵,集算器用缩近表明,在其中A5、B7为循环系统句子,C6、D8跳入下一轮循环系统,B5、C7为分辨句子

A9:在定单表追加新记录,填写归纳值。

测算結果以下:

到此,文中详尽详细介绍了集算器作为运行内存测算模块的详细全过程,同时包含了常见测算方式和高級计算方法。能看到,集算器材有下列明显优势:

l 构造简易执行便捷,可迅速完成运行内存测算;

l 适用多种多样启用插口,运用集成化沒有阻碍;

l 适用全透明提升,可明显提高测算特性;

l 适用多种多样数据信息源,有利于完成混和测算;

l 英语的语法灵巧绝妙,可轻轻松松完成繁杂业务流程逻辑性。

有关运行内存测算,也有个多机遍布式测算得话题,将在事后文章内容中开展详细介绍。 回到凡科,查询大量

义务编写:

轻量运行内存测算模块

原题目:轻量运行内存测算模块 运行内存测算指数值据事前储存于运行内存,各流程正中间結果难落电脑硬盘的测算方法,合适特性规定较高,高并发很大的状况。 HANA、TimesTen等运行


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