快捷高效：使用pg数据库批量删除表 (pg数据库批量删除表)
对于使用pg数据库的开发人员来说，删除表是一个必备的操作。但是，当你需要删除多个表时，手动一个个地删除将会非常耗时和繁琐。为了节省时间和精力，我们可以使用pg数据库的批量删除功能。
本文将通过以下几个方面来介绍如何使用pg数据库快捷高效地批量删除表。
1. 创建SQL脚本
在pg数据库中，我们可以使用SQL语言来操作数据库。为了批量删除表，我们需要先创建一个SQL脚本，里面包含了需要删除的表的名称。
示例代码：
“`
DROP TABLE IF EXISTS table1;
DROP TABLE IF EXISTS table2;
DROP TABLE IF EXISTS table3;
“`
上面的代码表示删除表table1、table2和table3。如果要删除更多的表，可以按照相同的格式添加到SQL脚本中。
2. 运行SQL脚本
我们可以在pgAdmin的查询工具中运行SQL脚本。打开查询工具，然后将SQL脚本复制到工具中。点击“运行(F5)”按钮，等待一段时间，直到所有表都被删除。
如果SQL脚本中的某个表不存在，pg数据库将会输出一个错误消息。此时，可以手动检查表名是否正确，并重新运行脚本。
3. 使用命令行工具
在Linux系统中，我们可以使用pgAdmin的命令行工具来删除多个表。打开终端，然后进入pgAdmin命令行。接着，输入以下命令：
“`
psql -d dbname -f path/to/script.sql
“`
其中，dbname是要删除表的数据库名称，path/to/script.sql是包含需要删除的表的SQL脚本的路径。
4. 定时任务
如果我们需要定期删除某些表，也可以使用pg数据库的定时任务功能。我们可以使用pgAgent，它是pgAdmin的一部分，用于管理pg数据库的任务。
打开pgAdmin，然后展开服务器组、维护并选中pgAgent。接着，创建一个新的作业，设置作业名称、作业步骤和调度时间。将删除表的SQL语句添加到作业步骤中，然后保存作业。
当设定的调度时间到来时，pgAgent将会自动运行我们设置的作业，删除指定的表。
使用pg数据库批量删除表是一种快捷高效的方法，能够节省我们大量的时间和精力。我们可以通过创建SQL脚本、命令行工具和定时任务这三种方法来实现。在实际开发中，我们应该根据具体情况选择最适合的方法，以达到更佳的效果。
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技术选型 – OLAP大数据技术哪家强？
Lambda架构的核心理念是“流批一体化”，因为随着机器性能和数据框架的不断完善，用户其实不关心底层是如何运行的，批处理也好，流式处理也罢，能按照统一的模型返回结果就可以了，这就是Lambda架构诞生的原因。现在很多应用，例如Spark和Flink，都支持这种结构，也就是数据进入平台后，可以选择批处理运行，也可以选择流式处理运行，但不管怎样，一致性都是相同的。
Kylin
Kylin的主要特点是预计算，提前计算好各个cube，这样的优点是查询快速，秒级延迟；缺点也非常明显，灵活性不足，无法做一些 探索 式的，关联性的数据分析。
适合的场景也是比较固定的，厅银场景清晰的地方。
ClickHouse
Clickhouse由俄罗斯yandex公司开发。专为在线数据分析而设计。
Clickhouse更大的特点首先是快
，为羡耐了快采用了列式储存，列式储存更好的支持压缩，压缩后的数据传输量变小，所以更快；同时支持分片，支持分布式执行，支持SQL。
ClickHouse很轻量级，支持数据压缩和兄伏春最终数据一致性，其数据量级在PB级别。
另外Clickhouse不是为关联分析而生，所以多表关联支持的不太好。
同样Clickhouse不能修改或者删除数据，仅能用于批量删除或修改。没有完整的事务支持，不支持二级索引等等，缺点也非常明显。
与Kylin相比ClickHouse更加的灵活，sql支持的更好，但是相比Kylin，ClickHouse不支持大并发，也就是不能很多访问同时在线。
总之ClickHouse用于在线数据分析，支持功能简单。CPU 利用率高，速度极快。更好的场景用于行为统计分析。
Hive
Hive这个工具，大家一定很熟悉，大数据仓库的首选工具。可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供完整的sql查询功能。
主要功能是可以将sql语句转换为相对应的MapReduce任务进行运行，这样可能处理海量的数据批量，
Hive与HDFS结合紧密，在大数据开始初期，提供一种直接使用sql就能访问HDFS的方案，摆脱了写MapReduce任务的方式，极大的降低了大数据的门槛。
当然Hive的缺点非常明显，定义的是分钟级别的查询延迟，估计都是在比较理想的情况。
但是作为数据仓库的每日批量工具，的确是一个稳定合格的产品。
Presto
Presto极大的改进了Hive的查询速度，而且Presto 本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询，支持包括复杂查询、聚合、连接等等。
Presto没有使用MapReduce，它是通过一个定制的查询和执行引擎来完成的。它的所有的查询处理是在内存中，这也是它的性能很高的一个主要原因。
Presto由于是基于内存的，缺点可能是多张大表关联操作时易引起内存溢出错误。
另外Presto不支持OLTP的场景，所以不要把Presto当做数据库来使用。
Presto相比ClickHouse优点主要是多表join效果好。相比ClickHouse的支持功能简单，场景支持单一，Presto支持复杂的查询，应用范围更广。
Impala
Impala是Cloudera 公司推出，提供对 HDFS、Hbase 数据的高性能、低延迟的交互式 SQL 查询功能。
Impala 使用 Hive的元数据, 完全在内存中计算。是CDH 平台首选的 PB 级大数据实时查询分析引擎。
Impala 的缺点也很明显，首先严重依赖Hive，而且稳定性也稍差，元数据需要单独的mysql/pgsql来存储，对数据源的支持比较少，很多nosql是不支持的。但是，估计是cloudera的国内市场推广做的不错，Impala在国内的市场不错。
SparkSQL
SparkSQL的前身是Shark，它将 SQL 查询与 Spark 程序无缝集成，可以将结构化数据作为 Spark 的 RDD 进行查询。
SparkSQL后续不再受限于Hive，只是兼容Hive。
SparkSQL提供了sql访问和API访问的接口。
支持访问各式各样的数据源，包括Hive, Avro, Parquet, ORC, ON, and JDBC。
Drill
Drill好像国内使用的很少，根据定义，Drill是一个低延迟的分布式海量数据交互式查询引擎，支持多种数据源，包括hadoop，NoSQL存储等等。
除了支持多种的数据源，Drill跟BI工具集成比较好。
Druid
Druid是专为海量数据集上的做高性能 OLAP而设计的数据存储和分析系统。
Druid 的架构是 Lambda 架构，分成实时层和批处理层。
Druid的核心设计结合了数据仓库，时间序列数据库和搜索系统的思想，以创建一个统一的系统，用于针对各种用例的实时分析。Druid将这三个系统中每个系统的关键特征合并到其接收层，存储格式，查询层和核心体系结构中。
目前 Druid 的去重都是非精确的，Druid 适合处理星型模型的数据，不支持关联操作。也不支持数据的更新。
Druid更大的优点还是支持实时与查询功能，解约了很多开发工作。
Kudu
kudu是一套完全独立的分布式存储引擎，很多设计概念上借鉴了HBase，但是又跟HBase不同，不需要HDFS，通过raft做数据复制；分片策略支持keyrange和hash等多种。
数据格式在parquet基础上做了些修改，支持二级索引，更像一个列式存储，而不是HBase schema-free的kv方式。
kudu也是cloudera主导的项目，跟Impala结合比较好，通过impala可以支持update操作。
kudu相对于原有parquet和ORC格式主要还是做增量更新的。
Hbase
Hbase使用的很广,更多的是作为一个KV数据库来使用，查询的速度很快。
Hawq
Hawq是一个Hadoop原生大规模并行SQL分析引擎，Hawq采用 MPP 架构，改进了针对 Hadoop 的基于成本的查询优化器。
除了能高效处理本身的内部数据，还可通过 PXF 访问 HDFS、Hive、HBase、ON 等外部数据源。HAWQ全面兼容 SQL 标准，还可用 SQL 完成简单的数据挖掘和机器学习。无论是功能特性，还是性能表现，HAWQ 都比较适用于构建 Hadoop 分析型数据仓库应用。
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