[SQL和SQL服务器二]NOTES[1]spooling是simultaneous peripheral operations online的缩略语，称为假脱机。是在外围设备和处理器之间传送数据时，为了减少处理的延时，把辅助存储器作为缓冲存储器来...+阅读
1、查询数据库（test）中的所有表名的方法：
SELECT name
FROM [test]..sysobjects where
********
补充：
如果有的表不存在【时间】那就用下面的语句直接把含有【时间】列的表名找到：
SELECT d.name
FROM [test]..syscolumns a
inner join [test]..sysobjects d on a.id=d.id and d.xtype='U' and a.name='时间'
**********
2、遍历这个表名取出数据插入到另外的数据库中（SqlServer中的遍历方法我不是很清楚，给你提供个思路，oracle的话我就能把程序写出来了O（∩_∩）O~)。
如：遍历结果存储到数据库test2中
insert into [test2]..遍历出的表名 select * from 遍历出的表名 where datediff(day,'2009-08-07'，时间)>0;
重复上面的sql语句指导讲数据库test中的表名完全遍历完为止。
*************************************************************
补充：我试验了一下下面把实验代码给你（建一个存储过程）
create proc test as
--定义游标变量
declare cur1 cursor for
SELECT d.name
FROM [test]..syscolumns a
inner join [test]..sysobjects d on a.id=d.id and d.xtype='U' and a.name='时间'
--定义临时变量
declare tmp varchar(1000)
--定义sql字符串
declare strsql varchar(4000)
--打开游标
open cur1
--读取第一条数据，也就是第一个表名
fetch next from cur1 into tmp
--是读完e799bee5baa6e78988e69d8331333335333763
while(fetch_status = 0)
begin
--连接sql文
set strsql='insert into [test2]..'+tmp++' select * from '+tmp+' where datediff(day,'+char(39)+'2009-08-07'+char(39)+'，时间）>0'
--执行这个sql
exec(strsql)
--读取下一条数据
fetch next from cur1 into tmp
end
--关闭游标
close cur1
--摧毁游标所占资源
deallocate cur1
信息抽取何种方法有效
信息抽取Information Extraction (IE)信息抽取（Information Extraction: IE）是把文本里包含的信息进行结构化处理，变成表格一样的组织形式。输入信息抽取系统的是原始文本，输出的是固定格式的信息点。信息点从各种各样的文档中被抽取出来，然后以统一的形式集成在一起。这就是信息抽取的主要任务。信息以统一的形式集成在一起的好处是方便检查和比较。例如比较不同的招聘和商品信息。还有一个好处是能对数据作自动化处理。例如用数据挖掘方法发现和解释数据模型。信息抽取技术并不试图全面理解整篇文档，只是对文档中包含相关信息的部分进行分析。至于哪些信息是相关的，那将由系统设计时定下的领域范围而定。信息抽取技术对于从大量的文档中抽取需要的特定事实来说是非常有用的。
互联网上就存在着这么一个文档库。在网上，同一主题的信息通常分散存放在不同网站上，表现的形式也各不相同。若能将这些信息收集在一起，用结构化形式储存，那将是有益的。由于网上的信息载体主要是文本，所以，信息抽取技术对于那些把因特网当成是知识来源的人来说是至关重要的。信息抽取系统可以看作是把信息从不同文档中转换成数据库记录的系统。因此，成功的信息抽取系统将把互联网变成巨大的数据库！信息抽取技术是近十年来发展起来的新领域，遇到许多新的挑战。信息抽取原来的目标是从自然语言文档中找到特定的信息，是自然语言处理领域特别有用的一个子领域。所开发的信息抽取系统既能处理含有表格信息的结构化文本，又能处理自由式文本（如新闻报道）。
IE系统中的关键组成部分是一系列的抽取规则或模式，其作用是确定需要抽取的信息[52]。网上文本信息的大量增加导致这方面的研究得到高度重视。本章首先说明信息抽取领域的发展。第2.1.节比较了信息抽取和信息检索的区别；第2.2.节说明IE的历史。接下来两节解释评价IE系统的指标和常用的两派技术方法。信息抽取技术所处理的文本类型将在第2.5.节中说明。第2.6.节描述信息抽取技术可利用的网页特征。IR &IEIR和IEIR的目的是根用户的查询请求从文档库中找出相关的文档。用户必须从找到的文档中翻阅自己所要的信息。就其目的而言，IR和IE的不同可表达如下：IR从文档库中检索相关的文档，而IE是从文档中取出相关信息点。这两种技术因此是互补的。若结合起来可以为文本处理提供强大的工具[24]。
IR和IE不单在目的上不同，而且使用的技术路线也不同。部分原因是因为其目的差异，另外还因为它们的发展历史不同。多数IE的研究是从以规则为基础的计算语言学和自然语言处理技术发源的。而IR则更多地受到信息理论、概率理论和统计学的影响[24]。 IE的历史自动信息检索已是一个成熟的学科，其历史与文档数据库的历史一样长。但自动信息抽取技术则是近十年来发展起来的。有两个因素对其发展有重要的影响：一是在线和离线文本数量的几何级增加，另一是“消息理解研讨会”（MUC）近十几年来对该领域的关注和推动。IE的前身是文本理解。人工智能研究者一直致力于建造能把握整篇文档的精确内容的系统。这些系统通常只在很窄的知识领域范围内运行良好，向其他新领域移植的性能却很差[53]。
八十年代以来，美国政府一直支持MUC对信息抽取技术进行评测。各届MUC吸引了许多来自不同学术机构和业界实验室的研究者参加信息抽取系统竞赛。每个参加单位根据预定的知识领域，开发一个信息抽取系统，然后用该系统处理相同的文档库。最后用一个官方的评分系统对结果进行打分。研讨会的目的是探求IE系统的量化评价体系。在此之前，评价这些系统的方法没有章法可循，测试也通常在训练集上进行。MUC首次进行了大规模的自然语言处理系统的评测。如何评价信息抽取系统由此变成重要的问题，评分标准也随之制定出来。各届研讨会的测试主题各式各样，包括拉丁美洲恐怖主义活动、合资企业、微电子技术和公司管理层的人事更迭。过去五、六年，IE研究成果丰硕。
英语和日语姓名识别的成功率达到了人类专家的水平。通过MUC用现有的技术水平，我们已有能力建造全自动的 IE系统。在有些任务方面的性能达到人类专家的水平[53]。不过自1993年以来，每届最高组别的有些任务，其成绩一直没有提高（但要记住MUC的任务一届比一届复杂）。一个显著的进步是，越来越多的机构可以完成最高组别的任务。这要归公于技术的普及和整合。目前，建造能达到如此高水平的系统需要大量的时间和专业人员。另外，目前大部分的研究都是围绕书面文本，而且只有英语和其他几种主要的语言。
如何对大数据量的数据实时抓取
在企业级大数据平台的建设中，从传统关系型数据库（如Oracle）向Hadoop平台汇聚数据是一个重要的课题。目前主流的工具有Sqoop、DataX、Oracle GoldenGate for Big Data等几种。Sqoop使用sql语句获取关系型数据库中的数据后，通过hadoop的MapReduce把数据从关系型数据库中导入数据到HDFS，其通过指定递增列或者根据时间戳达到增量导入的目的，从原理上来说是一种离线批量导入技术；DataX 直接在运行DataX的机器上进行数据的抽取及加载，其主要原理为：通过Reader插件读取源数据，Writer插件写入数据到目标 ，使用Job来控制同步作业，也是一种离线批量导入技术；Oracle Goldengate for Big Data抽取在线日志中的数据变化，转换为GGS自定义的数据格式存放在本地队列或远端队列中，并利用TCP/IP传输数据变化，集成数据压缩，提供理论可达到9:1压缩比的数据压缩特性，它简化了向常用大数据解决方案的实时数据交付，可以在不影响源系统性能的情况下将交易数据实时传入大数据系统。
对比以上工具及方法，结合数据处理的准确性及实时性要求，我们评估Oracle Goldengate for Big Data基本可以满足当前大数据平台数据抽取的需求。
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