海量数据库解决方案 海量数据库四大主要技术

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SQL数据库容量大,查询速度慢,有何解决方案?

1、SQL Server数据库查询速度慢的原因有很多，常见的有以下几种： 没有索引或者没有用到索引（这是查询慢最常见的问题，是程序设计的缺陷） I/O吞吐量小，形成了瓶颈效应。 没有创建计算列导致查询不优化。

2、)字典表活动 当一个SQL语句第一次到达Oracle内核时数据库对SQL语句进行分析，包含在查询中的数据字典对象被分解，产生SQL执行路径。如果SQL语句指向一个不在SGA中的对象？表或视图，Oracle执行SQL语句到数据典中查询有关对象的信息。

3、优化SQL语句，SQL语句对查询速度影响最大 对于经常查询的字段作索引。但是这样会增加修改时的压力 优化SQLServer，比如给其分配固定的内存，预先分配查询内存，调整CPU使用率等。

oracle上亿表海量数据进行大批量数据删除有什么好的解决方案

1、在ORACLE表中删除数据通常有两种方法：一种是使用delete，一种是使用truncate。delete 优点：可以增加WHERE条件来进行选择性删除。可以通过rollback进行回滚。缺点：速度较慢。truncate 优点：速度很快。

2、如果是整表删除且不考虑恢复，直接用truncate table 表名，如果是删除大部分数据，那么新建一个相同结构的表，插入保留的数据，将新表与原表互换表名即可。

3、truncate，意思为截断表，能够不占用资源的全部删除表，优点是速度快，缺点是删除不能恢复，不能按条件删除。delete，意思为删除，此操作占用redolog，优点能够快速恢复和选择删除，缺点是删除慢，大批量的删除不建议使用。

4、因为在更新是索引可以提高数据的查询速度，重建索引引起的速度降低影响不大。

5、应该是遇到高水位了吧。网上查下高水位的解决办法。为什么不换种方法来做表清理呢？这样可以避免高水位的问题，效率还高。创建临时表，将需要的数据插入临时表，删除原始表，rename临时表为原始表名，重建索引。

海量数据库解决方案的内容简介(海量数据查询方案)

基于存储层的容灾复制方案 这种技术的复制机制是通过基于SAN的存储局域网进行复制，复制针对每个IO进行，复制的数据量比较大；系统可以实现数据的同步或异步两种方式的复制。

《海量数据库解决方案》：涵盖数据库专家最新核心技术的RDBMS经典书籍包含了将代码缩减为原来的1/10而速度提高至原来10倍的先进方法。揭开了关系数据库的真面目。

首先可以根据数据值或者把数据hash(md5)后的值，将数据按照范围划分到不同的机子，最好可以让数据划分后可以一次读入内存，这样不同的机子负责处理各种的数值范围，实际上就是map。

研究方向包括数据模型设计、海量数据库解决方案、数据架构、基于数据库技术的专家智能系统、ITA/EA（Infomation Technology Architecture/Enterprise Architecture）。

MongoDB是一种支持高性能数据存储的开源文档型数据库。

第一要说的就是Apache Drill。这个方案的产生就是为了帮助企业用户寻找更有效、加快Hadoop数据查询的方法。

微软的大数据解决方案_微软数据分析

1、在微软的大数据解决方案中，数据管理是最底层和最基础的一环。灵活的数据管理层，可以支持所有数据类型，包括结构化、半结构化和非结构化的静态或动态数据。

2、还有，微软大数据解决方案 - SQL Server 2014，（官网简介：伴随一张张照片的上传、推送、购买和 GPS 定位过程，数据也随之创建。今天，85% 的数据由传感器和设备自动生成。

3、目前微软对于RevolutionAnalytics和R语言有一个很大的计划，根据其一份博客内容显示，R语言和RevolutionAnalytics技术将被运用到微软数据平台产品。

4、Spark 是开源的类Hadoop MapReduce的通用的数据分析集群计算框架，用于构建大规模、低延时的数据分析应用，建立于HDFS之上。

5、虽然微软的SSAS具备许多优秀的功能特性，使其成为许多商业智能方案的理想选择，但身处大数据时代，它面临着越来越多的挑战问题。并且随着数据量爆炸式的增长，这些挑战显得更加重要。

需要处理的数据量太大怎么处理

1、分表。可以按时间，或按一定的规则拆分，做到查询某一条数据库，尽量在一个子表中即可。这是最有效的方法 2读写分离。尤其是写入，放在新表中，定期进行同步。

2、wps表格计算量大使用断舍离大法：断：数据量大的表格，应将已经计算出结果且不会再更新的单元格的公式计算结果采用选择性粘贴方式转化为数值，以减少计算量。舍：尽量不要大范围使用计算量大的功能或公式。

3、问题分析：这种问题是由于服务器的数据库文件或者日志太大造成的，那么我们清理下日志或者收缩数据 库就可以了。

大数据解决方案主要用于存储哪种类型的数据?

1、这种数据多样性包括以下几个方面：数据类型：大数据解决方案需要支持多种数据类型，包括文本、图像、音频、视频、传感器数据等。

2、而以Intel、Oracle、华为、中兴等为代表的新一代存储解决方案提供商提供的适用于大、中小企业级的全系存储解决方案，通过标准化IT基础架构、自动化流程和高扩展性，来满足大数据多种应用需求。云存储。

3、大数据的类型大致可分为三种类型：传统企业数据（Traditional enterprise data）：包括 CRM systems的消费者数据，传统的ERP数据，库存数据以及账目数据等。

4、以下是详细介绍：数据收集：在大数据的生命周期中，数据采集处于第一个环节。根据MapReduce产生数据的应用系统分类，大数据的采集主要有4种来源：管理信息系统、Web信息系统、物理信息系统、科学实验系统。

5、结构化数据 可以以固定格式存储，访问和处理的数据称为结构化数据。由于此数据采用类似的格式，因此企业可以通过执行分析来获得最大的收益。还发明了各种先进技术来从结构化数据中提取数据驱动的决策。