ASP.NET + SqlSever 大数据解决方案 PK HADOOP
半个月前看到博客园有人说.NET不行那篇文章，我只想说你们有时间去抱怨不如多写些实在的东西。
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
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<1000（1000这个值可以在程序中设置）的数据进行了特殊优化，其它数据进行了异步节点算法同步对结果进行汇，性能在多服务器架构中可以完美的体现出来，在单服务器架构需要注意保证足够IO，避免全表扫描，否则起不到优化效果。
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，响应速度较高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
因为把压力分摊各个节点所在服务器，所以可以轻松处亿级以上数据，节点服务器越多处理的数据量就越大，就越快，就算是T级数据，秒查也不是事儿，只需N台廉价的PC。
2、用法
1、引用SqlSugar.dll
2、配置连接字符串
其中rate是Insert时存储到某节点的机率，0表示不会有新数据添加到该节点，下面设置都为1表示我一点都不偏心
2、添、删、改用法
3、启用分布式事务
服务器需要开启MSDTC等服务
4、Taskable是所有分布式计算的底层核心
分页分组等复杂的运算都从这里展开，支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，通过少取多，内存运算，在取在运算的方式处理复杂数据的查询。
5、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
6、使用Taskable扩展函数，让你处理多库运算更加方便。
7、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
至于原理我就不多讲了，一个贴子也说不完，有幸趣的朋友可以加群： 225982985 讨论
源码地址：https://github.com/sunkaixuan/SqlSugar
哈哈 我已经尽力了， 不管好坏为了给个赞哈
正文到此结束
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