如何处理数据库中海量数据,以及处理数据库海量数据的经验和技巧
海量数据库解决方案
海量数据库解决方案在当今数字化时代，海量数据的存储与管理已经成为各行各业面临的共同难题。
无论是金融、医疗、零售还是互联网等领域，都面临着数据急剧增长、多样化和实时性要求不断提升的挑战。
面对这一情况，高效的海量数据库解决方案成为了商业成功的关键因素。
一、数据分布和冗余备份首先，对于海量数据来说，数据分布是一个重要问题。
一台服务器肯定无法满足庞大数据量的储存和查询需求，而且数据存储在一台服务器上也存在风险，数据损失可能会导致严重后果。
因此，合理地分布数据成为了一个必要步骤。
一种解决方案是分布式数据库系统。
通过将数据存储在不同的服务器上，可以实现数据的分布管理，提高数据的存取效率和可靠性。
同时，冗余备份也是必要的，多个副本的存在可以避免单点故障同时，提高系统的可用性和数据的安全性。
二、数据分区和索引优化海量数据集中在一台服务器上，不仅会导致存储和查询效率低下，还会带来更大的安全风险。
因此，对数据进行合理的分区管理和索引优化是必不可少的。
数据分区可以按照某种规则将海量数据划分为若干个区域进行存储，减轻单台服务器的负载压力。
这不仅能够提高数据的查询效率，还有助于快速定位和处理问题。
索引优化是指通过创建索引来提高数据库查询效率。
对于海量数据来说，索引的设计至关重要。
通过合适地选择索引字段和优化索引结构，可以极大地提升查询性能。
另外，注意索引的更新和维护也是提高性能的重要环节。
三、数据清洗和质量保证对于海量数据而言，其质量和一致性是一项重要挑战。
由于信息来源复杂、数据格式各异等原因，数据中常常包含错误、不完整、冗余等问题。
因此，在数据存储之前，应加以清洗和处理，确保数据的准确性和一致性。
数据清洗是指对数据进行识别、处理和纠正，以消除错误和不合规范的数据。
通过使用一系列的技术和算法，可以自动识别和修复数据中的问题，提高数据的质量和可信度。
质量保证也是一个至关重要的环节。
为了确保数据的质量，可以建立一套完整的数据质量管控体系，包括数据监控、验证、审计等环节，保证数据始终处于可信的状态。
海量数据的高效存储与处理方法总结
海量数据的高效存储与处理方法总结随着科技的快速发展和互联网的普及，我们生活中产生的数据量呈现出爆炸性增长的趋势。
这些海量数据对于企业、科研机构以及个人来说，都是一种宝贵的财富。
然而，如何高效地存储和处理这些海量数据成为了亟待解决的难题。
本文将总结一些海量数据的高效存储与处理方法，希望能为读者提供有价值的参考和指导。
一、高效存储方法1. 分布式文件系统（DFS）分布式文件系统是针对海量数据存储问题提出的一种解决方案。
它将海量数据切分成多个小文件，并存储在不同的物理设备上。
通过这种方式，可以充分利用多台机器的存储能力，提高整体的存储效率。
分布式文件系统具有高可用性、高可靠性和高性能的特点，常用的分布式文件系统包括Hadoop Distributed File System （HDFS）和Google File System（GFS）等。
2. NoSQL数据库NoSQL数据库是非关系型数据库的一种，相对传统的关系型数据库具有更好的可扩展性和高性能。
它们适用于存储和处理海量数据，能够实现数据的快速读写和高并发访问。
常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra和Redis等，它们采用键值对、文档存储或列族存储等方式，提供了灵活的数据模型和丰富的查询功能。
3. 数据压缩技术海量数据的存储离不开对数据进行压缩的技术支持。
数据压缩可以减少存储空间的占用，提高存储效率。
目前，常用的数据压缩算法包括Lempel-Ziv-Welch（LZW）算法、Gzip和Snappy等。
这些算法具有压缩率高、压缩速度快的优点，可以实现对海量数据的高效存储。
二、高效处理方法1. 并行计算并行计算是一种常用的处理海量数据的方法。
它通过将任务分解成多个子任务，并分配给不同的处理器或计算节点进行并行计算，从而加快数据处理的速度。
常见的并行计算框架包括MapReduce、Spark和MPI等。
它们能够将数据分布式地处理在各个计算节点上，充分利用计算资源，提高数据处理的效率。
海量数据库解决方案
海量数据库解决方案首先，海量数据库解决方案需要具备高效的数据存储和管理能力。
在海量数据的背景下，传统的数据库系统已经无法满足快速增长的数据需求。
因此，海量数据库解决方案需要采用分布式存储、云存储等技术，实现数据的分布式存储和管理，以提高数据的存取效率和可靠性。
同时，海量数据库解决方案还需要具备弹性扩展的能力，能够根据数据规模的增长进行动态扩展，保证系统的稳定性和可靠性。
其次，海量数据库解决方案需要具备高效的数据处理和计算能力。
海量数据往往伴随着复杂的数据处理和分析需求，因此海量数据库解决方案需要具备高效的数据处理和计算能力。
这就需要采用并行计算、分布式计算等技术，实现数据的并行处理和分布式计算，以提高数据处理和计算的效率。
同时，海量数据库解决方案还需要具备高效的数据挖掘和分析能力，能够从海量数据中挖掘出有价值的信息和知识，为决策提供支持。
另外，海量数据库解决方案需要具备高效的数据安全和隐私保护能力。
海量数据的存储和处理往往涉及到重要的商业信息和个人隐私数据，因此海量数据库解决方案需要具备高效的数据安全和隐私保护能力。
这就需要采用数据加密、访问控制、数据脱敏等技术，保障数据的安全和隐私。
最后，海量数据库解决方案需要具备高效的数据智能化应用能力。
海量数据的背后蕴藏着丰富的信息和知识，因此海量数据库解决方案需要具备高效的数据智能化应用能力，能够实现数据的智能分析、智能推荐、智能决策等功能，为用户提供更加智能化的数据服务和应用。
综上所述，海量数据库解决方案是一个复杂而又具有挑战性的课题，需要在数据存储、处理、安全和智能化应用等方面具备高效的能力。
希望本文的探讨和分析能够为相关领域的研究和应用提供一些有益的参考，推动海量数据库解决方案的发展和应用。
如何进行大数据分析及处理
如何进行大数据分析及处理随着科技的发展和互联网的普及，大数据的产生和积累日益剧增。
对这些海量数据进行分析和处理，成为了如今许多行业和企业面临的重要课题。
本文将为您介绍如何进行大数据分析及处理的一些基本方法和步骤。
1. 数据收集与清洗在进行大数据分析之前，第一步需要收集和整理数据。
数据可以来自于不同的渠道，如传感器、社交媒体、在线交易等。
在收集数据时，需要注意确保数据的准确性和完整性。
然后对数据进行清洗，排除掉重复、错误或不完整的数据，以确保分析的准确性和可靠性。
2. 数据存储与管理随着数据量的增加，合理的数据存储与管理变得尤为重要。
一种常见的做法是使用分布式存储系统，如Hadoop和Spark。
这些系统可以将数据分割成小块，并存储在不同的节点上，从而提高数据的读写效率和可扩展性。
此外，还可以使用数据库和数据仓库等工具来进行数据的存储和管理。
3. 数据预处理在进行大数据分析之前，需要对数据进行预处理。
数据预处理包括数据清洗、数据变换和数据规约等步骤。
数据清洗用于处理数据中的噪声、异常值和缺失值等问题。
数据变换可以将数据进行归一化、标准化和离散化等处理，以便于后续分析。
数据规约则是将数据进行降维或压缩，以提高计算效率和降低存储成本。
4. 数据分析与建模在数据预处理完成后，可以进行数据分析和建模。
数据分析旨在揭示数据背后的模式、趋势和关联性等信息。
常用的数据分析方法包括统计分析、数据挖掘、机器学习和深度学习等。
在进行数据分析时，需要根据具体问题选择适合的算法和模型，并进行数据训练和验证。
5. 数据可视化与报告。
如何处理海量数据的挖掘和分析
如何处理海量数据的挖掘和分析处理海量数据的挖掘和分析已成为当前社会发展的必然需求。
对于企业来说，如何从海量数据中挖掘有价值的信息并作出正确的决策，已经成为企业获得竞争优势的重要手段。
在处理海量数据的挖掘和分析方面，我们可以遵循以下几个步骤：一、数据收集挖掘和分析需要数据的支持。
企业可以通过各种收集手段来收集数据，例如调查问卷、社交媒体、客户反馈、销售记录等。
也可以利用现有数据源，例如公司内部数据库、互联网公开数据等。
二、数据预处理海量的数据需要做一些预处理，以提高数据质量和降低运算复杂度。
常见的数据预处理包括：1. 数据清洗：删除无效数据、填补缺失值、处理异常值等。
2. 数据集成：将不同来源的数据集成起来，统一格式和类别，以便后续分析。
3. 数据转换：将数据转换成适合挖掘分析算法的形式。
三、数据分析在进行数据分析前，需要先确定分析的目的和方法。
数据分析可以基于以下三种方法进行：1. 描述性数据分析：通过对数据进行统计分析和图表呈现，描述数据的分布特征和趋势。
2. 预测性数据分析：针对未来数据进行预测和建模，例如利用回归模型和时序模型进行销售预测。
3. 关联性数据分析：通过挖掘数据之间的关联关系，发现潜在的因果关系和规律性。
四、数据可视化数据可视化可以将复杂的数据呈现出直观的效果，使数据分析更具有启发性和互动性。
常见的数据可视化方法包括折线图、柱状图、散点图、地图、热力图等。
五、数据挖掘模型建立数据挖掘模型是处理海量数据的核心。
常见的数据挖掘模型包括决策树、聚类分析、神经网络、支持向量机等。
在建立模型前，需要先确定模型的算法和参数，利用一些工具和平台进行模型训练和测试，最终得到一个准确的分析结果。
总之，处理海量数据的挖掘和分析需要多种技术和手段的支持，需要深入分析数据的结构和特性，同时还需要针对具体的业务场景和问题制定相应的分析策略。
只有通过持续不断地探索和实践，才能发掘更多海量数据中的价值信息。
如何进行有效的数据分析与整理
如何进行有效的数据分析与整理数据分析和整理是现代社会中重要的技能和工作之一。
在海量的数据中，通过合理的分析和整理，可以发现有价值的信息，并据此做出科学决策。
然而，要进行有效的数据分析和整理并不容易。
本文将从以下六个方面进行详细论述，以帮助读者掌握有效的数据分析和整理技巧。
一、数据的获取与处理首先，要进行数据分析和整理，首要问题是数据的获取与处理。
数据可以来自各种渠道，如数据库、文本文件、图像和视频等。
可以通过数据抓取、爬虫等方式进行数据获取。
在获取到数据后，需要进行数据预处理，包括数据清洗、数据过滤、数据去重等。
此外，还需要对数据进行格式转换和数据结构调整，以便后续的分析和整理。
二、数据的探索与可视化数据分析和整理的目的是发现和理解数据中的规律和趋势。
因此，进行数据探索是非常重要的一步。
可以通过统计学方法、图表分析等手段，对数据进行描述性统计、频率分析、相关性分析等。
同时，通过可视化技术，可以将数据以图表、图像和动画等形式呈现出来，更直观地展示数据的特点和关系。
三、数据的建模与分析在数据分析和整理的过程中，需要使用合适的模型对数据进行建模和分析。
常见的数据分析方法包括回归分析、聚类分析、时间序列分析等。
通过选择合适的模型和算法，可以对数据进行拟合和预测，揭示数据之间的内在关系和相互作用。
四、数据的挖掘与发现数据挖掘是数据分析和整理的重要环节。
通过数据挖掘技术，可以从大规模数据中挖掘出有价值的信息和知识。
常用的数据挖掘方法包括关联规则挖掘、分类和预测、异常检测等。
通过数据挖掘，可以发现隐藏在数据背后的规律和趋势，从而为决策提供科学依据。
五、数据的整理与归纳数据整理是数据分析的关键步骤之一。
通过合理的整理和归纳，可以将海量的数据转化为有价值的信息和知识。
数据整理包括数据筛选、数据排序、数据分类等。
同时，还需要对数据进行统计和汇总，计算数据的平均值、方差和标准差等统计指标，以便于对数据进行比较和分析。
海量数据问题的处理-六种解决思路
海量数据问题的处理-六种解决思路1. 处理海量数据问题的四板斧分治基本上处理海量数据的问题，分治思想都是能够解决的，只不过⼀般情况下不会是最优⽅案，但可以作为⼀个baseline，可以逐渐优化⼦问题来达到⼀个较优解。
传统的归并排序就是分治思想，涉及到⼤量⽆法加载到内存的⽂件、排序等问题都可以⽤这个⽅法解决。
适⽤场景:数据量⼤⽆法加载到内存技能链接:归并排序哈希(Hash)个⼈感觉Hash是最为粗暴的⼀种⽅式，但粗暴却⾼效，唯⼀的缺点是耗内存，需要将数据全部载⼊内存。
适⽤场景:快速查找，需要总数据量可以放⼊内存bit(位集或BitMap)位集这种思想其实简约⽽不简单，有很多扩展和技巧。
⽐如多位表⽰⼀个数据(能够表⽰存在和数量问题)，BloomFilter(布隆过滤器就是⼀个典型的扩展)，在实际⼯作中应⽤场景很多，⽐如消息过滤等，读者需要掌握，但对于布隆过滤器使⽤有⼀些误区和不清楚的地⽅，读者可以看下⾯这篇博客避免这些性能上的误区。
适⽤场景：可进⾏数据的快速查找，判重技能链接:布隆过滤器使⽤的性能误区堆(Heap)堆排序是⼀种⽐较通⽤的TopN问题解决⽅案，能够满⾜绝⼤部分的求最值的问题，读者需要掌握堆的基本操作和思想。
适⽤场景:处理海量数据中TopN的问题(最⼤或最⼩)，要求N不⼤，使得堆可以放⼊内存技能链接:排序算法-Heap排序2. 常见场景题：谈⼀谈，分布式集群中如何保证线程安全？请你设计⼀种⽅案，给每个组分配不同的IP段，并且可以快速得知某个IP是哪个组的?如何将⼀个⽂件快速下发到100万个服务器这⾥有1000个任务，分给10个⼈做，你会怎样分配，先在纸上写个最简单的版本，然后优化。
全局队列，把1000任务放在⼀个队列⾥⾯，然后每个⼈都是取，完成任务。
分为10个队列，每个⼈分别到⾃⼰对应的队列中去取务。
如果让你来开发微信抢红包，说说你的思路是怎么样的？可能遇到什么问题，你会怎么解决悲观锁，乐观锁，存储过程放在mysql数据库中。
MySQL技术中的大规模数据处理和批量操作最佳实践
MySQL技术中的大规模数据处理和批量操作最佳实践MySQL作为一种开源的关系型数据库管理系统，在企业和个人中广泛使用。
随着数据量的不断增长和业务的发展，如何进行高效的大规模数据处理和批量操作成为了一个关键问题。
本文将探讨MySQL技术中的大规模数据处理和批量操作的最佳实践。
一、引言大规模数据处理是指在大数据环境下对海量数据进行高效处理和分析。
MySQL在进行大规模数据处理时，需要考虑以下几个方面：1. 数据导入和导出：如何高效地将数据导入到MySQL中，以及如何将数据导出为其他格式的文件，是大规模数据处理中必不可少的操作。
2. 批量操作：如何批量插入、更新和删除数据，以提高处理效率。
3. 分区和分片：如何通过数据分区和数据分片来提高查询和操作的性能。
二、数据导入和导出数据导入和导出是大规模数据处理中的常见操作。
MySQL提供了多种方式来导入和导出数据，包括使用LOAD DATA INFILE语句、使用mysqldump命令和使用MySQL的导入导出工具等。
在进行数据导入时，可以通过以下几个步骤来提高导入的效率：1. 使用合适的导入工具：根据数据的量和导入的方式，选择合适的导入工具。
通过测试和实验，选择性能最佳的导入方式。
2. 禁用索引：在导入数据之前，可以考虑禁用表上的索引，以提高导入的速度。
导入完成后，再重新启用索引。
3. 批量插入数据：将数据分批次导入，每次导入的数据量适中，可以减少内存压力，并提高导入的速度。
在进行数据导出时，可以根据需求选择合适的导出方式。
如使用SELECTINTO OUTFILE语句将查询结果导出为文本文件，使用mysqldump命令将整个数据库导出为SQL文件等。
三、批量操作批量操作是大规模数据处理中的关键环节。
MySQL提供了多种方式来进行批量操作，包括批量插入、批量更新和批量删除等。
1. 批量插入：在进行大规模的数据插入时，可以使用INSERT INTO语句进行批量插入。
数据库的大数据处理和分析方法
数据库的大数据处理和分析方法在当前大数据时代，数据的规模不断增大，许多机构和企业都面临着海量数据的处理和分析的挑战。
而数据库作为存储和管理数据的重要工具，也需要适应大数据环境下的要求。
本文将介绍数据库的大数据处理和分析方法。
一、并行处理为了应对大数据处理的需求，数据库可以采用并行处理的方式来提高处理效率。
并行处理将数据分成多个部分，每个部分分配给不同的处理单元进行处理。
这样可以充分利用多核处理器的并行计算能力，提高数据处理的速度。
同时，数据库也可以通过拆分数据表或采用分片策略，将数据分布在多个节点上进行并行处理。
二、分布式计算随着数据规模的增大，单一的数据库服务器可能无法承受大量的数据处理和分析压力。
因此，分布式计算成为一种解决方案。
通过将数据分散存储在多台服务器上，并通过网络进行通信和协调，可以实现大规模数据的处理和分析。
分布式计算可以提供横向扩展的能力，极大地提高了数据处理和分析的效率。
三、列式存储传统的数据库系统采用行式存储，即将一条记录的各个字段存储在一起。
而大数据环境下，对于某些特定的分析任务，往往只需要读取部分字段进行计算。
列式存储可以将同一列的数据存储在一起，这样可以提高查询效率和压缩率，减少磁盘的IO开销。
列式存储可以更好地适应大数据场景下的分析需求。
四、离线处理和实时处理在大数据环境下，数据库的处理和分析可以分为离线处理和实时处理两种模式。
离线处理主要针对历史数据进行批量处理和分析，可以采用批处理的方式，通过大规模计算集群来完成。
实时处理主要针对实时数据进行处理和分析，要求响应时间较短，可以采用流式计算的方式。
数据库需要根据具体的需求来选择合适的处理方式。
五、数据分区和索引优化针对大数据环境下的数据库，合理的数据分区和索引优化也是提高查询性能的重要手段。
数据分区指的是将数据按照一定的规则划分成多个分区，不同的分区可以存储在不同的节点上，从而提高查询的效率。
索引优化则是针对具体的查询需求，设计和优化合适的索引结构，以提高查询的速度和效率。
数据库系统中的海量数据查询优化
数据库系统中的海量数据查询优化随着数据量的不断增长，数据库系统的海量数据查询优化成为了一个极其重要的问题。
在大数据时代，如何全面优化数据库系统中海量数据的查询效率已经成为了数据库技术领域中的一个热点问题。
一、优化查询语句在优化数据库中的海量数据查询时，重要的第一步就是优化查询语句。
因为查询语句中的不合理和重复操作是一大浪费时间的原因。
在查询语句中，常见的优化方法包括合理的索引建立、合理的查询顺序优化以及子查询的优化等。
1. 合理的索引建立索引的建立通常是查询语句优化的关键。
索引不仅可以大幅度提升查询速度，还可以避免数据库的大量扫描操作。
在建立索引时，应该合理选择索引类型，并为查询语句中涉及到的字段建立索引。
同时，要注意索引的维护成本，以及长时间运行的查询语句可能会破坏到索引的维护性能。
2. 合理的查询顺序优化查询语句中的各个操作的执行顺序也会影响查询效率。
因此，在查询语句中合理选择查询的顺序，就能最大化的运用现有的索引优势。
一般来说，在查询语句中应该先利用索引进行数据过滤，减少查询数据，再根据过滤后的结果进行排序等操作。
这样可以减少查询的数据量，提高查询效率。
3. 子查询的优化在查询语句中经常会涉及到子查询。
在优化子查询时，关键是避免在子查询中大量的复杂计算和数据操作运算等。
因为子查询中的复杂计算和数据操作会给数据库带来严重的负担，降低数据库的查询效率。
因此，在使用子查询时，应该尽可能使用简单的语句，避免复杂的计算和数据操作运算等。
二、优化数据库表结构除了优化查询语句之外，优化数据库表结构也是优化数据库查询效率的一个重要手段。
因为数据库的表结构正在直接影响着数据库系统的查询性能。
在优化数据库表结构时，关键是合理的分割表进行储存和管理。
1. 分割表的储存和管理海量数据的查询效率通常与数据库表的存储和管理方式有着直接关系。
因此，在优化数据库表结构时，应该考虑将大量的数据尽可能分割到合适的表中进行储存和管理。
基于数据仓库的海量数据处理及优化
图１ 系统拓扑架构图“大数据下的数据挖掘算法在多维度评教模型中的应用研究”（项郑志材（1982-），男，江西赣州人，硕士研究生，讲师。
研究方向：软件工程、软件逆向工程、模式识别及算图２ ＥＴＬ数据量规模（3）网络环境复杂，数据在跨IDC传输时存在不稳定和速度慢的问题。
４ 处理海量数据的主要方案（1）设计数据采集的通用应用程序，主要就是针对数据源多样以及抽取规则复杂的情况，用来解决针对各数据源单独开发ETL流程、消耗大量开发时间且后期维护困难等问题。
具体做法如下。
①单独存放ETL流程的配置信息：ETL唯一标志、源（IP-DB-Table）、目标、增量字段、访问账号及密码信息。
②设计通用SSIS包（如图3所示），运行时先读取数据库中的配置信息，然后建立源DB和目标DB的连接。
图３ ＳＳＩＳ Ｐａｃｋａｇｅ③拆分包的执行步骤（一般有4～5个步骤），分为数图３ 奇偶校验3中前4个磁盘（标记为D1、D2、D3、D4）包含数据，个磁盘（标记为P）存储奇偶校验信息，在此例中为每行元素的总和。
如果其中一个数据磁盘出现故障，如磁盘D3，可以通过从奇偶校验值中减去剩余元素的总和，计算缺失值。
为简单起见，此处奇偶校验的计算表示为数据的数学运算，奇偶校验计算是一种XOR逻辑位运算。
（上接第105页）新增当天分区。
具体的操作方法就是使用SQL Server函数，编写自动分配文件、文件组以及分区的拆分及合并的函数和存储过程。
3）性能及网络调整方式，在现有的硬件环境下，优化服务器和网络的配置，更好发挥硬件性能。
具体做法入下：temp目录移到空间足够的盘；增加虚拟内存；将缓存数据写入硬盘，避免TEMPDB及操作系统临时空间不足；在流程中阶段性地执行Checkpoint；数据处理不使用件进行，直接编写存储过程或脚本实现；减少索引数量，写。
海量数据库解决方案
海量数据库解决方案导读：范文海量数据库解决方案【范文：海量数据库解决方案】1、数据和索引分别独立存储的数据存储结构具有非常重要的意义。
2、设置充足的空余空间是提高数据处理效率的重要技术手段之一。
3、如果表中行的存储顺序与我们经常读取较大范围行的顺序一致，则就能够在很大程度上提高读取效率。
4、写入数据时轻而易举的对其进行了存储，在查询数据时就会花费更多的时间和精力。
反之亦然。
5、在利用索引读取堆表数据时，代价较大的地方并不在于对索引的扫描上，而是在利用索引rowid对分散数据的随机读取。
而索引组织表也正式由于降低了这部分的代价，才是的它在处理大范围数据中能够获得卓越的效率。
6、在堆表中索引和表示分开存储的，所以即使索引块被分割，rowid也不会发生变化。
但在索引组织表中，犹豫索引和表是一个整体，所以当索引快被分割，rowid会随着行的移动而变化。
7、在B-tree中只允许每个块的2/3空间用来存储键值，所以当块中数据超过这个限制时，键值就会被分割到两个块中，所以索引组织表的数据无法拥有永久的物理地址。
8、索引组织表的rowid是一个可能的物理地址，利用这个寻找到对应行的可能行非常大，称之为PhysicalGuess。
如果使用逻辑rowid找到正确数据行的命中率非常低，则说明根本不应选择索引组织表。
适用情况：电子分类或关键字查询表代码信息表索引表空间信息管理表大部分使用主键查询的表OLAP维度表记录的长度相对较短，切插入操作不频繁发生的表。
9、对海量数据处理而言最具有价值的就是聚簇。
10、聚簇表之所以能提高读取效率，是因为只要读取一个索引行就能够连续读取多个数据行。
除此之外与一般索引相比没有其他差异。
11、复合表聚簇是在一个单位聚簇中存储两个或两个以上的表聚簇结构。
提高表的连接效率。
12、哈希聚簇的特征：SIZE，HASHKEYS，HASHIS等参数不允许修改。
只能通过=比较运算符读取数据创建聚簇的同时存储空间也分配。
数据处理分析的经验有哪些
数据处理分析的经验有哪些本篇文章扣丁学堂大数据培训小编和读者们分享一下处理海量数据有哪些经验和技巧，小编简单的罗列一下供大家参考，下面就随小编一起来了解一下吧。
1、优化查询SQL语句在对海量数据进行查询处理过程中，查询的SQL语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的SQL脚本和存储过程是数据库工作人员的职责，也是检验数据库工作人员水平的一个标准，在对SQL语句的编写过程中，例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表结构等都十分必要。
2、使用文本格式进行处理对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序操作数据库和程序操作文本之间选择，是一定要选择程序操作文本的，原因为：程序操作文本速度快;对文本进行处理不容易出错;文本的存储不受限制等。
例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者csv格式(文本格式)，对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。
3、定制强大的清洗规则和出错处理机制海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。
例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。
4、建立视图或者物化视图视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘I/O，正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。
5、避免使用32位机子(极端情况)目前的计算机很多都是32位的，那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机子，其中对位数的限制也十分重要。
6、考虑操作系统问题海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对操作系统的要求也放到了重要的位置，一般是必须使用服务器的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。
海量数据处理技巧
浅谈海量数据处理技巧摘要随着计算机应用系统不断的发展和完善，在各个领域产生了大量的数据，这些数据有着非常大的查询和分析价值。
但随着数据量的增大，对于如何处理海量数据查询效率的问题，已经迫在眉睫。
关键词海量数据；索引；分表存储中图分类号tp39 文献标识码a 文章编号 1674-6708（2011）35-0170-021 数据源的处理1.1 文本数据导入到sql server数据库中主要有以下3种方式：方式一：通过程序从文本格式的数据中每整理出一条记录就执行insert语句插入到sql数据库中；方式二：通过程序从文本格式的数据中整理出多条记录，再批量执行insert语句插入到sql数据库中；方式三：编写存储过程，把这些从文本格式的数据通过存储过程导入到sql数据库中。
因为，存储过程提供了许多标准sql语言中所没有的高级特性。
其传递参数和执行逻辑表达式的功能，有助于应用程序设计者处理复杂任务。
另外，这些过程存储在本地sql 服务器上，减少了执行该过程所需的网络传输带宽和执行时间。
1.2 数据库的设计1.2.1 数据的分表存储在诸多应用系统的数据库中，例如，淘宝中店家的销售记录、买家的购买记录、北美贸易数据、医院医生的接诊数据等等，这些数据都有时间这一维度。
以北美贸易数据为例，每月的北美海关贸易数据至少上百万条，一年的数据量至少在千万条以上。
试想，假如系统要搜寻某个月份，某一hs号的产品出口信息，实际最后所得的数据量可能仅仅是几百条甚至更少只有几条。
那么，如果从一百万条数据里搜寻这些，和在上千万条数据里搜寻，他们的返回结果时间必然是不同的。
同样，修改记录时，数据库也是要先找到满足条件的记录，然后再进行update操作。
所以，建议处理这类数据时候，应该按照时间这一维度，把数据分表存储。
这样，可以减少大量的查询时间，数据量越庞大，效果越明显。
1.2.2对海量数据进行分区操作对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区。
海量数据库解决方案
海量数据库解决方案在当今信息化时代，大量数据的存储和处理已成为各个行业和企业的关键任务。
海量数据库的管理和运维对于企业的发展和效率至关重要。
本文将介绍一些常见的海量数据库解决方案，以帮助企业更好地应对海量数据的挑战。
1. 数据分区与分片为了更好地管理海量数据，可以通过数据分区和分片的方式来提高数据库的性能和可扩展性。
数据分区是将数据库中的数据按照特定的规则进行划分，使得每个分区的数据量相对较小，从而提高查询效率。
数据分片则是将数据库中的数据分散存储在多个物理节点上，从而降低单节点的负载压力，提高并发处理能力。
通过合理的数据分区和分片策略，可以提高数据库的性能和可扩展性，应对海量数据的挑战。
2. 数据库水平拆分当数据规模庞大时，单一的数据库可能无法满足高并发和大容量的需求。
此时，可以考虑将数据库进行水平拆分。
水平拆分是将数据库中的表按照一定的规则拆分成多个子表，每个子表存储部分数据。
通过水平拆分，可以将数据分散存储在多个数据库节点上，从而提高查询效率和可扩展性。
但需要注意的是，水平拆分可能会增加数据一致性和查询的复杂性，需要结合实际需求和业务特点进行权衡和规划。
3. 数据备份与恢复在海量数据的环境下，数据备份和恢复变得尤为重要。
由于数据量庞大，传统的备份和恢复方法可能无法满足需求。
因此，可以采用增量备份、异地备份等技术手段来优化备份和恢复过程。
增量备份是基于变更的方式，只备份变更的数据，可以大大节省备份时间和存储空间。
异地备份是将备份数据存储在远程的备份服务器上，以防止数据灾难发生时的数据丢失。
通过合理的备份和恢复策略，可以保障海量数据库的安全性和可靠性。
4. 数据库缓存为了提高数据库的访问性能，可以采用数据库缓存的方式。
数据库缓存是将频繁访问的数据存储在内存中，以减少磁盘IO操作，从而提高查询效率。
常见的数据库缓存方案包括Memcached和Redis等。
通过合理配置和使用数据库缓存，可以大大提高海量数据库的读取性能，减轻数据库的负载压力。
海量数据的存储与处理技术
海量数据的存储与处理技术随着互联网的飞速发展和应用，海量数据的存储和处理成为了当今信息技术领域的热门话题。
随着移动互联网、物联网等技术的不断发展，海量数据的采集、存储和处理已经成为了互联网发展的关键问题。
本文将从三个方面来讲述海量数据的存储与处理技术。
一、海量数据的采集和存储海量数据在采集和存储过程中面临着极大的挑战。
由于数据的来源和格式多样化，传统的数据存储技术已经无法满足海量数据的存储需求。
因此，各大互联网公司和科技公司开始采用分布式存储和云存储等技术，来应对海量数据的存储。
比如，谷歌GFS、Facebook Hadoop、阿里云OSS等技术。
这些技术的特点是分布式、高可用、高性能和可扩展性强，能够有效地解决海量数据的存储难题。
二、海量数据的处理海量数据的处理是海量数据技术的核心内容。
传统的数据处理方式需要借助关系型数据库等技术对数据进行分析和挖掘，然而海量数据的处理难度远远超出了传统技术的范围。
针对这一问题，各大互联网公司和科技公司开始采取新的技术方案，比如大数据平台。
大数据平台的特点是可拓展性强、高效、高容错性、安全可靠等。
如Hadoop、Spark等技术。
目前，大数据平台已经被广泛应用于金融、电商、医疗、社交等各个领域。
三、海量数据的应用随着数据量的不断增加和数据处理技术的不断进步，海量数据的应用前景也变得十分广阔。
在物联网、智能制造、智慧城市等领域，海量数据正在成为推动行业发展的关键力量。
比如，通过物联网技术将物理设备连接到互联网上，实现设备、数据、人员之间的信息交互，可以提高生产效率和降低成本。
在智慧城市领域，海量数据可以通过各种传感器收集城市各个方面的数据，辅助政府实施城市规划。
总之，随着互联网技术的不断发展和应用，海量数据的采集、存储和处理已经成为了当今信息技术领域的热门话题。
各大互联网公司和科技公司正在不断创新和完善海量数据的存储与处理技术，并将其应用到各个领域，推动行业发展和社会进步。
大数据分析利用计算机处理和解读海量数据
大数据分析利用计算机处理和解读海量数据大数据分析：利用计算机处理和解读海量数据随着科技的发展，我们生活的方方面面都产生了大量的数据。
这些数据蕴藏着许多有价值的信息，然而，由于数据量庞大，人类难以直接从海量数据中获取有用的信息。
为了充分利用这些数据，大数据分析应运而生。
大数据分析是一种利用计算机技术来处理和解读海量数据的方法。
通过对大量的数据进行采集、存储、处理和分析，可以从中发现潜在的关联、模式和趋势，为决策和创新提供科学依据。
首先，大数据分析需要建立一个完善的数据采集和存储系统。
在数据采集过程中，我们需要确保数据的准确性和完整性。
一旦数据被采集到系统中，它们将会被存储在数据库中，以便后续的分析和处理。
接下来，大数据分析会对海量数据进行处理和清洗。
在这个阶段，我们会利用各种算法和模型来过滤掉一些无用的数据，以及修复一些错误和缺失的数据。
这样可以保证后续的分析过程更加准确和可靠。
然后，大数据分析会运用统计学和机器学习等技术对数据进行分析。
通过建立合适的模型和算法，我们能够从海量数据中挖掘出有意义的信息。
例如，我们可以分析用户的购买记录，以预测他们的消费偏好；我们可以分析社交媒体的数据，以了解公众对某个话题的关注度等。
最后，大数据分析会将分析结果可视化呈现，以便决策者更好地理解和应用这些信息。
可视化的方式可以包括各种图表、报告和仪表盘等。
决策者可以通过这些可视化的结果来进行战略规划、市场预测和风险管理等。
大数据分析在许多领域都有广泛的应用。
在商业领域中，大数据分析可以帮助企业了解市场需求、优化运营和提高竞争力。
在医疗领域中，大数据分析可以辅助医生进行诊断和治疗，提高患者的生活质量。
在政府领域中，大数据分析可以帮助政府实施更加智能的决策和治理。
然而，大数据分析也面临一些挑战。
首先，数据的质量和隐私问题一直是大数据分析的热点议题。
如何保证数据的准确性和隐私性，是一个需要解决的难题。
其次，大数据分析需要处理海量的数据，对计算能力和存储空间提出了更高的需求。
大数据时代如何处理和分析海量数据
大数据时代如何处理和分析海量数据随着互联网和信息技术的不断发展，大数据已经成为当今社会的一种重要资源和工具。
海量数据的处理和分析对于企业、政府和学术界都具有重大意义。
在大数据时代，如何高效地处理和分析海量数据，已成为一个重要问题。
一、理解海量数据的特点与挑战在开始处理和分析海量数据之前，我们首先需要理解海量数据的特点和面临的挑战。
海量数据的特点主要包括：1.数据量大：海量数据往往具有超过传统数据处理方法处理能力的庞大规模；2.数据来源广泛：海量数据涵盖了多个渠道、平台和设备的数据，具有多样性和异构性；3.数据快速产生：海量数据以极高的速率产生，需要实时或近实时的处理和分析；4.数据价值潜力大：在海量数据中蕴含着极大的商业和科学价值，可以帮助决策和创新。
面对海量数据的挑战主要包括：1.存储问题：如何高效地存储和管理大规模的数据；2.计算问题：如何快速地处理和分析大规模的数据；3.隐私问题：如何保护个人和机构的数据隐私和安全；4.数据质量问题：如何确保海量数据的准确性和完整性。
二、选择适合的处理和分析工具在处理和分析海量数据时，选择适合的工具是至关重要的。
以下是一些常用的工具和技术：1.分布式存储与计算框架：如Hadoop、Apache Spark等，这些框架能够将海量数据分散存储于多个节点，实现并行计算和处理。
2.云计算平台：如Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure 等，它们提供了强大的计算和存储资源，可以方便地进行大规模数据处理和分析。
3.数据库技术：如关系型数据库（如MySQL）和非关系型数据库（如MongoDB），可以用来存储和管理数据。
4.机器学习与人工智能算法：如深度学习、支持向量机（SVM）等，通过训练模型并应用于海量数据，可以实现智能化的分析和预测。
三、海量数据处理与分析的步骤处理和分析海量数据需要经过以下几个步骤：1.数据采集与清洗：从多个渠道和来源收集数据，并进行清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。
海量数据的处理
1.Bloom filter
适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集
基本原理及要点：
对 于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是1说明存在，很明显这 个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是 counting Bloom filter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。
实 际上，如果不是int是int64，我们可以经过3次这样的划分即可降低到可以接受的程度。即可以先将int64分成2^24个区域，然后确定区域的第几 大数，在将该区域分成2^20个子区域，然后确定是子区域的第几大数，然后子区域里的数的个数只有2^20，就可以直接利用direct addr table进行统计了。
问题实例：
1).海量日志数据，提取出某日访问次数最多的那个IP。 IP的数目还是有限的，最多2^32个，所以可以考虑使用hash将ip直接存入内存，然后进行统计。
3.bit-map
适用范围：可进行数据的快速查找，判重，删除，一般来说数据范围是int的10倍以下
基本原理及要点：使用bit数组来表示某些元素是否存在，比如8位电话号码
"it": {0, 1, 2}
"what": {0, 1}
检索的条件"what", "is" 和 "it" 将对应集合的交集。
正 向索引开发出来用来存储每个文档的单词的列表。正向索引的查询往往满足每个文档有序频繁的全文查询和每个单词在校验文档中的验证这样的查询。在正向索引 中，文档占据了中心的位置，每个文档指向了一个它所包含的索引项的序列。也就是说文档指向了它包含的那些单词，而反向索引则是单词指向了包含它的文档，很 容易看到这个反向的关系。
如何在MySQL中处理海量数据的存储和查询
如何在MySQL中处理海量数据的存储和查询随着数据时代的来临，各行各业都面临着处理海量数据的挑战。
而在数据库领域，MySQL作为一款常用的关系型数据库管理系统，在处理海量数据存储和查询方面发挥着重要的作用。
本文将从不同角度探讨如何在MySQL中处理海量数据的存储和查询的方法和技巧。
一、数据库设计与优化在处理海量数据之前，一个合理的数据库设计和优化是必不可少的。
首先，建议采用范式化的数据库设计，避免数据冗余和数据一致性的问题。
其次，对于海量数据的存储，可以借助分表、分区、分布式存储等技术手段来降低单表的数据量和提高数据的处理效率。
此外，合理选择数据类型，避免数据类型长度过大导致存储空间的浪费。
二、索引的优化与使用索引对于数据库查询的性能至关重要。
在处理海量数据的存储和查询过程中，合理的索引设计和优化将显著提高数据库的查询效率。
首先，需要根据实际的查询需求和数据特征选择适合的索引类型，如B树索引、Hash索引等。
其次，对于复合索引的设计，需要根据查询的条件进行合理的排序，以提高查询效率。
此外，定期对索引进行维护和优化，可以使用MySQL提供的Explain工具来分析查询的执行计划，找到潜在的性能问题并进行调优。
三、分布式数据库的应用传统的关系型数据库在处理海量数据时，存在性能瓶颈和扩展困难等问题。
此时，引入分布式数据库系统是一个不错的选择。
分布式数据库将数据分散到多个节点上进行存储和查询，通过并行处理和负载均衡来提高数据库的性能和可扩展性。
在使用分布式数据库的过程中，需要注意数据的复制与同步、数据一致性和容错处理等问题。
四、优化SQL查询语句优化SQL查询语句是提高数据库查询效率的关键。
在处理海量数据的查询过程中，一些常见的优化手段包括：减少不必要的查询、合理使用索引、避免使用全表扫描、使用正确的连接方式等。
此外，需要注意SQL语句的书写规范，避免过长的查询语句和复杂的连接语句对性能的影响。
五、数据分析与决策支持处理海量数据不仅仅是存储和查询的问题，更重要的是如何从这些数据中获取有价值的信息和洞察。
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如何处理数据库中海量数据，以及处理数据库海量数据的经验和技巧
疯狂代码 / ĵ:http://DataBase/Article11068.html
海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。
基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提 高了处理效率和处理的成功率。
在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。
;如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。
二、软硬件要求高，系统资源占用过高 对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。
一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。
三、要求很高的处理方法和技巧。
这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。
没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。
下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：一、选用优秀的数据库工具 现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用
Oracle或者DB2，微软公 司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。
另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘，傲博知识库等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。
笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。
二、编写优良的程序代码 处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。
好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。
良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。
三、对海量数据进行分区操作 对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式
，不过处理机制大体相同。
例 如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷， 而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。
四、建立广泛的索引 对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复 合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合 操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。
五、建立缓存机制 当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。
缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。
六、加大虚拟内存 如果系统资源有 限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。
笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为
1GB，1个P4 2.4G的CPU，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个 4096M的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为 4096*6 + 1024 = 25600 M，解决了数据处理中的内存不足问题。
七、分批处理 海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。
可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操 作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。
不过一般 的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。
八、使用临时表和中间表 数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。
这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的 使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。
如果处理过程中需要多步汇总操作，可按汇总步骤一步步来，不 要一条语句完成，一口气吃掉一个胖子。
九、优化查询SQL语句 在对海量数据进行查询处理过程中，查询的SQL语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的SQL脚本和存储过程是数据库工作人员的职责，也是检验数据库工作人员水平的一个标准，在对SQL语句的编写过程中，例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表结构等都十分必要。
笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标，运行3个小时没有出结果，这是一定要改用程序处理了。
十、使用文本格式进行处理 对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序操作数据库和程序操作文本之间选择，是一定要选择程序操作文本的，原因为：程序操作文本速度快;对文本进行处理不容易出错;文本的存储不受限制等。
例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者csv格式(文本格式)，对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。
十一、定制强大的清洗规则和出错处理机制 海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。
例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。
十二、建立视图或者物化视图 视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘I/O，正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。
十三、避免使用32位机子(极端情况) 目前的计算机很多都是32位的，那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机子，其中对位数的限制也十分重要。
十四、考虑操作系统问题 海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对操作系统的要求也放到了重要的位置，一般是必须使用服务器的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。
尤其对操作系统自身的缓存机制，临时空间的处理等问题都需要综合考虑。
十五、使用数据仓库和多维数据库存储 数据量加大是一定要考虑OLAP的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。
十六、使用采样数据，进行数据挖掘 基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提 高了处理效率和处理的成功率。
一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差。
笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。
还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用代理键等操作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。
类似的情况需要针对不同的需求进行处理。
2008-9-17 21:17:36
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