如何实现数据访问的实时性?

cool_ice 2004-06-20 02:38:09
一方通过asp向服务器上的sqlserver2k数据库中写入数据,服务器上有一个进程不断的检测数据库中的这个表,一旦检测到数据库的表中有数据写入就进行处理,那么这个进程就要不断的检测数据库,sql svr2k会受得了吗?有没有其他更好的方法?能够提高实时性?多线程访问sql server2k是否支持?
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zjcxc 2004-07-07
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服务器上有一个进程不断的检测数据库中的这个表,一旦检测到数据库的表中有数据写入就进行处理

不知道你的这个服务器指数据库服务器,还是指asp服务器.
如果是指数据库服务器,那你完全可以在表中创建触发器来完成数据处理,没有必要定时检测
zjcxc 2004-07-07
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多线程访问sql server2k是否支持?

多线程肯定被支持
swordmanli 2004-07-07
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那你不要使用进程不断的检测了,你利用触发器来实现吧!
在你增加数据的表上做一个触发器,触发器里面完成相应的动作!
课程总体架构请观看89讲。数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合,用于对管理决策过程的支持。数据仓库的应用有:1.数据分析、数据挖掘、人工智能、机器学习、风险控制、无人驾驶。2.数据化运营、精准运营。3.广告精准、智能投放等等。数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的,在企业信息化的过程中,随着信息化工具的升级和新工具的应用,数据量变的越来越大,数据格式越来越多,决策要求越来越苛刻,数据仓库技术也在不停的发展。数据仓库有两个环节:数据仓库的构建与数据仓库的应用。随着IT技术走向互联网、移动化,数据源变得越来越丰富,在原来业  务数据库的基础上出现了非结构化数据,比如网站log,IoT设备数据,APP埋点数据等,这些数据量比以往结构化的数据大了几个量级,对ETL过程、存储都提出了更高的要求。互联网的在线特性也将业务需求推向了实时化 ,随时根据当前客户行为而调整策略变得越来越常见,比如大促过程中库存管理,运营管理等(即既有中远期策略型,也有短期操作型)。同时公司业务互联网化之后导致同时服务的客户剧增,有些情况人工难以完全处理,这就需要机器 自动决策 。比如欺诈检测和用户审核。总结来看,对数据仓库的需求可以抽象成两方面: 实时产生结果、处理和保存大量异构数据。本课程基于真实热门的互联网电商业务场景为案例讲解,结合分层理论和实战对数仓设计进行详尽的讲解,基于Flink+DorisDB实现真正的实时数仓,数据来及分析,实时报表应用。具体数仓报表应用指标包括:实时大屏分析、流量分析、订单分析、商品分析、商家分析等,数据涵盖全端(PC、移动、小程序)应用,与互联网企业大数据技术同步,让大家能够学到大数据企业级实时数据仓库的实战经验。本课程包含的技术: 开发工具为:IDEA、WebStorm Flink 1.11.3Hadoop 2.7.5Hive 2.2.0ZookeeperKafka 2.1.0、Spring boot 2.0.8.RELEASESpring Cloud Finchley.SR2Flume 、Hbase 2.2.6DorisDB 0.13.9、RedisVUE+jQuery+Ajax+NodeJS+ElementUI+Echarts+Datav等课程亮点: 1.与企业接轨、真实工业界产品2.DorisDB高性能分布式数据库3.大数据热门技术Flink最新版4.真正的实时数仓以及分层设计5.海量数据大屏实时报表6.数据分析涵盖全端(PC、移动、小程序)应用7.主流微服务后端系统8.数据库实时同步解决方案9.涵盖主流前端技术VUE+jQuery+Ajax+NodeJS+ElementUI+Echarts+Datav10.集成SpringCloud实现统一整合方案11.互联网大数据企业热门技术栈12.支持海量数据的实时数仓报表分析13.支持全端实时实时数仓报表分析14.全程代码实操,提供全部代码和资料 15.提供答疑和提供企业技术方案咨询企业一线架构师讲授,代码在老师的指导下企业可以复用,提供企业解决方案。  版权归作者所有,盗版将进行法律维权。 

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