删除feature的几种方法,性能

本文对比了四种ArcGIS中的删除方法:查询结果删除、更新游标删除、使用DeleteSearchedRows及ExecuteSQL批量删除,并通过实验评估了各自的性能表现。测试结果显示,ExecuteSQL方法最快,适合大量数据的删除操作。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1、IFeatureCursor 游标查询后,遍历删除

2、更新游标删除IFeatureCursor.DeleteFeature()

3、ITable.DeleteSearchedRows删除

4、 IDataset.Workspace.ExecuteSQL

一、 几种删除方法代码

1. 查询结果中删除

private void Delete1(IFeatureClass PFeatureclass)
{
IQueryFilter pQueryFilter = new QueryFilterClass();
pQueryFilter.WhereClause = "objectID<=" + DeleteNum;
IFeatureCursor pFeatureCursor = PFeatureclass.Search(pQueryFilter, false); IFeature pFeature = pFeatureCursor.NextFeature();
while (pFeature != null)
{
pFeature.Delete();
pFeature = pFeatureCursor.NextFeature();
}
System.Runtime.InteropServices.Marshal.ReleaseComObject(pQueryFilter);
}
2. 更新游标删除
private void Delete2(IFeatureClass PFeatureclass)
{
IQueryFilter pQueryFilter = new QueryFilterClass();
pQueryFilter.WhereClause = "objectID<=" + DeleteNum;
IFeatureCursor pFeatureCursor = PFeatureclass.Update(pQueryFilter, false);
IFeature pFeature = pFeatureCursor.NextFeature();
while (pFeature != null)
{
pFeatureCursor.DeleteFeature();
pFeature = pFeatureCursor.NextFeature();
}
System.Runtime.InteropServices.Marshal.ReleaseComObject(pQueryFilter);
}
3. 使用DeleteSearchedRows删除
private void Delete4(IFeatureClass PFeatureclass)
{
IQueryFilter pQueryFilter = new QueryFilterClass();
pQueryFilter.WhereClause = "objectID<=" + DeleteNum;
ITable pTable = PFeatureclass as ITable;
pTable.DeleteSearchedRows(pQueryFilter);
System.Runtime.InteropServices.Marshal.ReleaseComObject(pQueryFilter);
}
4. ExecuteSQL删除
private void Delete4(IFeatureClass PFeatureclass)
{
IDataset pDataset = PFeatureclass as IDataset;
pDataset.Workspace.ExecuteSQL("delete from " + PFeatureclass.AliasName + " where objectid<=" + DeleteNum);
}
二、 测试性能和比较
1、 相同的数据条件,删除2000条记录

2、 测试代码

IFeatureLayer pFeatureLayer = axMapControl1.Map.get_Layer(0) as IFeatureLayer;
IFeatureClass PFeatureClass = pFeatureLayer.FeatureClass;
System.Diagnostics.Stopwatch MyWatch = new System.Diagnostics.Stopwatch();
MyWatch.Start();
Delete1(PFeatureClass)
//Delete2(PFeatureClass);
//Delete3(PFeatureClass);
//Delete4(PFeatureClass);
//Delete5(PFeatureClass);
MyWatch.Stop();
MessageBox.Show("删除时间:" + MyWatch.ElapsedMilliseconds.ToString() + "毫秒");

3、 测试情况测试方法
第一次时间(单位ms)
第一次时间(单位ms)
1
5214ms
5735ms

2
299ms
290Ms

3
59ms
28ms

4
26ms
26ms

三、 结论


1、 使用ExecuteSQL删除最快,数据库的效率最高。



2、 DeleteSearchedRows和ExecuteSQL属于批量删除,性能较优。



3、 查询结果中删除,速度最慢,如果你使用这种方法,建立你马上修改你的程序,因为你在浪费时间。

4、

小数据量记录数小于500000条,请使用DeleteSearchedRows或ExecuteSQL,否则使用更新游标删除(方法2),加上进度条,这样界面很友好。
<think>我们之前讨论了数据库存储结构(表空间、段、区、数据块等),现在用户转向数据去重技术。用户引用了四篇文献,但请注意这些引用是站内引用,可能来自之前的对话或知识库。根据用户当前问题,他想了解数据去重的几种方法,特别是在数据处理和数据库操作中常见的去重技术。用户问题:"我想了解去重的几种方法,可能用于数据处理或数据库操作请问数据去重的方法数据库去重算法常见去重技术"根据引用内容:引用[1]:数据库中的数据去重,删除重复数据的过程,提高数据库性能和质量。引用[2]:数据去重的核心概念:相似性度量(欧氏距离、余弦相似度等)、去重算法(基于哈希表、基于聚类等)、去重优化(数据预处理、索引等)。引用[3]:利用Redis进行数据去重,使用Redis和hash算法(如用Redis的集合存储已处理的URL)。引用[4]:数据仓库去重,提到排序算法和外排序(当数据大于内存时)。因此,我们需要围绕这些点展开,重点介绍数据库和数据处理中常用的去重方法,包括算法和优化技术。我将从以下几个方面组织回答:1.精确去重(适用于完全相同的重复数据)2.相似去重(适用于相似但不完全相同的数据,如文本相似、图像相似)3.分布式环境下去重(如使用Redis)4.大数据场景下的去重优化(如外排序)同时,注意用户可能的应用场景:数据库操作(SQL去重)和数据处理(编程实现)。结构:一、精确去重a.数据库SQL去重(DISTINCT,GROUPBY)b.哈希表法(编程实现)c.排序去重法(先排序后去重)二、相似去重(模糊去重)a.基于相似性度量的方法(如余弦相似度、Jaccard相似度)b.基于局部敏感哈希(LSH)c.基于聚类的去重(如K-means)三、分布式去重a.使用Redis集合(存储已出现的数据标识)b.布隆过滤器(BloomFilter)四、大数据去重优化a.外排序去重(处理超出内存的数据)b.索引优化(加速去重查询)c.并行处理(分片去重)最后,给出相关问题。注意:在介绍方法时,尽量结合实例(如SQL语句、Python代码片段)和适用场景。</think>### 数据去重方法详解 数据去重是数据处理的核心技术,根据应用场景可分为**精确去重**和**相似去重**两类。以下是主流方法的技术实现与优化策略: --- #### 一、精确去重(完全匹配) 1. **数据库原生方法** ```sql -- DISTINCT关键字 SELECT DISTINCT name FROM users; -- GROUP BY聚合 SELECT name, COUNT(*) FROM sales GROUP BY product_id HAVING COUNT(*) > 1; ``` **适用场景**:结构化数据快速去重[^1] 2. **哈希表法** ```python def exact_dedupe(data_list): seen = set() unique_data = [] for item in data_list: item_hash = hash(item) # 或使用MD5/SHA1 if item_hash not in seen: seen.add(item_hash) unique_data.append(item) return unique_data ``` **时间复杂度**:$O(n)$ **内存优化**:布隆过滤器(Bloom Filter)降低内存占用[^3] --- #### 二、相似去重(模糊匹配) 1. **局部敏感哈希(LSH)** - 将相似数据映射到相同桶中 - **实现流程**: ```mermaid graph LR 原始数据-->特征向量 特征向量-->LSH投影 投影值-->哈希桶 哈希桶-->桶内去重 ``` 2. **文本相似度算法** | 算法 | 原理 | 适用场景 | |------|------|----------| | Jaccard相似度 | $J(A,B) = \frac{|A \cap B|}{|A \cup B|}$ | 短文本/集合数据 | | 余弦相似度 | $\cos \theta = \frac{\vec{a} \cdot \vec{b}}{\|\vec{a}\| \|\vec{b}\|}$ | 文档/向量化数据 | | MinHash | 近似计算Jaccard相似度 | 海量数据去重[^2] | 3. **聚类去重** ```python from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer def cluster_dedupe(texts): vectorizer = TfidfVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(texts) clusters = DBSCAN(eps=0.5).fit(X) return {cluster_id: texts[indices] for cluster_id, indices in clusters.items()} ``` --- #### 三、大数据优化技术 1. **分治策略** - 使用MapReduce实现分布式去重: ```java // Mapper输出<Key, Value> map(key, value) { emit(value, null); // Value作为Key } // Reducer自动去重 reduce(key, values) { emit(key); } ``` 2. **外排序去重** **步骤**: 1. 数据分块载入内存 2. 每块内部排序去重 3. 归并排序合并块 4. 合并时跳过重复值[^4] **适用场景**:数据量 > 内存容量 3. **增量去重** - 使用Redis存储已处理数据标识: ```python import redis r = redis.Redis() def is_duplicate(item): item_hash = hashlib.sha256(item.encode()).hexdigest() if r.sismember("processed_items", item_hash): return True r.sadd("processed_items", item_hash) return False ``` --- #### 四、方法对比与选型 | 方法 | 精度 | 速度 | 内存消耗 | 适用场景 | |------|------|------|----------|----------| | 哈希表 | 100% | 快 | 高 | 小数据集 | | 布隆过滤器 | 99.9% | 极快 | 极低 | URL去重[^3] | | LSH | 近似 | 中 | 中 | 相似图片/文档 | | 外排序 | 100% | 慢 | 低 | 超大数据集 | --- #### 五、最佳实践建议 1. **结构化数据**:优先使用数据库`DISTINCT`/`GROUP BY` 2. **流式数据**:Redis布隆过滤器 + 定时持久化 3. **非结构化数据**: - 文本:MinHash + LSH - 图像:感知哈希(pHash) 4. **海量数据**:分治策略 + 分布式计算框架(Spark/Flink) > 注:实际应用中常组合多种方法,如先用哈希快速过滤完全重复项,再用相似算法处理模糊重复[^2]。 --- ### 相关问题 1. 布隆过滤器的误判率如何计算?如何降低误判? 2. MinHash和SimHash在文本去重中的性能差异是什么? 3. 如何处理高维向量数据的去重问题? 4. 在分布式环境下如何保证去重操作的幂等性? 5. 数据去重与数据压缩技术如何结合使用?
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