知识大全 处理海量数据的经验和技巧[5]
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篇首语：出门莫恨无人随，书中车马多如簇。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[5]相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
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 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 亿 千万行的表数据进行采样 抽取出 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
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
cha138/Article/program/SQL/201311/16291相关参考
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
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
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
用ORACLE数据库存储海量图像数据 以下文字资料是由(全榜网网www.cha138.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！ 在利用ORA
确定监测项目，监测点布置及采样时间和方式（2）现场调查与资料收集（3）环境样品的分析测试（4）数据处理与结果上报（5）选
确定监测项目，监测点布置及采样时间和方式（2）现场调查与资料收集（3）环境样品的分析测试（4）数据处理与结果上报（5）选择和确定环境样品的保存方法_____A、l-2-3-5-4B、2-1-4-3-5
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