知识大全 处理海量数据的经验和技巧[3]
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篇首语：志不强者智不达，言不信者行不果。本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了知识大全 处理海量数据的经验和技巧[3]相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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P G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 块磁盘分区上分别建立了 个 M的磁盘分区 用于虚拟内存 这样虚拟的内存则增加为 * + = 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 亿行的数据使用游标 运行 个小时没有出结果 这是一定要改用程序处理了
cha138/Article/program/SQL/201311/16294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
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
给定ab两个文件各存放亿个url每个url各占字节内存限制是G让你找出ab文件共同的url？方案可以估计每个文件安的大小为G×=G远远大于内存限制的G所以不可能将其完全加载到内存中处理考虑采取分而治之
对于海量数据的插入和更新ADONET确实不如JDBC做到好JDBC有统一的模型来进行批操作使用起来 非常方便
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