知识大全 处理海量数据的经验和技巧[2]
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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 亿条数据聚合操作时 缓存设置为 条/Buffer 这对于这个级别的数据量是可行的
cha138/Article/program/SQL/201311/16293相关参考
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
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
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亿条的数据进行处理内存为GB个PG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
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