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隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，我們需要更加高效地處理海量數(shù)據(jù)，以滿足不同的需求。而數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)存儲和管理的重要手段，自然也成為了大量數(shù)據(jù)處理的首選之一。本文將介紹一些數(shù)據(jù)庫處理技巧，以便更加高效地讀取海量數(shù)據(jù)。
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一、索引優(yōu)化
索引是數(shù)據(jù)庫中常用的一種優(yōu)化手段，可以加快數(shù)據(jù)的查詢和排序速度。但是，如果索引過于復(fù)雜或者不合理，甚至可能導(dǎo)致查詢速度變慢。因此，在使用索引時需要注意以下幾點：
1.合理選擇索引類型：根據(jù)查詢需求選擇不同類型的索引，如全文索引、B+樹索引、哈希索引等。
2.不要過度使用索引：雖然索引能夠提升查詢速度，但是過多的索引會導(dǎo)致數(shù)據(jù)量增加、寫入速度變慢等問題。
3.更新索引時要及時：在更新數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)時，也要注意更新相關(guān)的索引，否則會導(dǎo)致查詢結(jié)果出現(xiàn)問題。
二、分區(qū)優(yōu)化
分區(qū)是一種將數(shù)據(jù)分為多個分區(qū)進行管理的技術(shù)，可以提高查詢效率、減少數(shù)據(jù)庫的維護成本等。常見的分區(qū)方式包括按時間分區(qū)、按地區(qū)分區(qū)、按業(yè)務(wù)分區(qū)等。
分區(qū)優(yōu)化的好處包括：
1.只查詢所需的分區(qū)數(shù)據(jù)：通過選擇分區(qū)來減少需要掃描的數(shù)據(jù)量，進而提高查詢效率。
2.減少I/O操作次數(shù)：避免全部掃描數(shù)據(jù)的操作，提高I/O效率。
3.容錯功能：通過劃分分區(qū)來降低數(shù)據(jù)損壞的影響范圍。
三、表結(jié)構(gòu)優(yōu)化
表結(jié)構(gòu)的優(yōu)化主要是為了提高查詢效率、避免冗余數(shù)據(jù)等。以下是一些常見的表結(jié)構(gòu)優(yōu)化技巧：
1.避免使用過多的列，選擇實際需求的列；
2.使用數(shù)據(jù)類型的標(biāo)準(zhǔn)化；
3.使用視圖等可以簡化數(shù)據(jù)結(jié)果的方式；
4.使用表連接操作等，避免冗余數(shù)據(jù)的產(chǎn)生。
四、SQL優(yōu)化
SQL優(yōu)化可以進一步提高查詢效率和性能。以下是一些常見的SQL優(yōu)化技巧：
1.避免全表掃描：盡可能使用索引查詢，避免全部掃描整個表的操作，提高查詢效率。
2.使用合適的WHERE條件：盡可能縮小查詢范圍，減少掃描的數(shù)據(jù)量。
3.合理使用分組和排序：通過分組和排序等方式，進一步提高查詢效率。
4.避免使用SELECT *：查詢時盡可能指定需要查詢的字段，而不是使用SELECT *。
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以上是一些常見的數(shù)據(jù)庫處理技巧，通過優(yōu)化索引、分區(qū)、表結(jié)構(gòu)、SQL查詢語句等手段，可以進一步提升數(shù)據(jù)庫的查詢效率和性能。在現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理場景下，高效地讀取海量數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了一個必備的技能，相信大家通過本文的介紹，能夠更加輕松地掌握這一技能，為日后數(shù)據(jù)處理工作提供幫助。
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數(shù)據(jù)處理方式
數(shù)據(jù)
計算機術(shù)語
本詞條是多義詞，共4個義項
科普中國 | 本詞條由“科普中國”科學(xué)百科詞條編寫與應(yīng)用工作項目審核
數(shù)據(jù)（data）是事實或觀察的結(jié)果，是對客觀事物的邏輯歸納，是用于表示客余殲觀事物激毀汪的未經(jīng)加工的原始素材。
數(shù)據(jù)可以是連續(xù)的值，比如聲音、圖像，稱為模擬數(shù)據(jù)；也可以是離散的，如符號、文字，稱為數(shù)字數(shù)據(jù)。
在計算機系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)以二進制信息單元0、1的形式表示。
中文名
數(shù)據(jù)
外文名
data
釋義
事實或觀察的結(jié)果
性質(zhì)
計算機術(shù)語
意義
信息的表現(xiàn)形式和載體
數(shù)據(jù)中臺丨從0到1，原阿里數(shù)據(jù)中臺團隊撰寫
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導(dǎo)航
數(shù)據(jù)的語義分類
定義
數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)是指對客觀事件進行記錄并可以鑒別的符號，是對客觀事物的性質(zhì)、狀態(tài)以及相互關(guān)系等進行記載的物理符號或這些物理符號的組合。它是可識別的、抽象的符號。
它不僅指狹義上的數(shù)字，還可以是具有一定意義的文字、字母、數(shù)字符號的組合、圖形、圖像、視頻、音頻等，也是客觀事物的屬性、數(shù)量、位置及其相互關(guān)系的抽象表示。例如，“0、1、2…”、“陰、雨、下降、氣溫”、“學(xué)生的檔案記錄、貨物的運輸情況”等都是數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)經(jīng)過明仔加工后就成為信息。
什么是大數(shù)據(jù)：大數(shù)據(jù)（big data），指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。
大數(shù)據(jù)的5V特點：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性），百度隨便找找都有。
大數(shù)據(jù)處理流程：
1.是數(shù)據(jù)采集,搭建數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)采集就是把數(shù)據(jù)通過前端埋點，接口日志調(diào)用流數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫抓取，客戶自己上傳數(shù)據(jù)，把這些信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)把各種維度保存起來，感覺有些數(shù)據(jù)沒用（剛開始做只想著功能，有些數(shù)據(jù)沒采集， 后來被老大訓(xùn)了一頓）。
2.數(shù)據(jù)清洗/預(yù)處理：就是把收到數(shù)據(jù)簡單處理，比如把ip轉(zhuǎn)換成地址，過濾掉臟數(shù)據(jù)等。
3.有了數(shù)據(jù)之后就可以對數(shù)據(jù)進行加工處理，數(shù)據(jù)處理的方式很多，總體分為離線處理，實時處理，離線處理就是每天定時處理，常用的有阿里的maxComputer,hive,MapReduce,離線處理主要用storm,spark,hadoop,通過一些數(shù)據(jù)處理框架，可以吧數(shù)據(jù)計算成各種KPI,在這里需要注意一下，不要只想著功能，主要是把各種數(shù)據(jù)維度建起來，基本數(shù)據(jù)做全，還要可復(fù)用，后期就可以把各種kpi隨意組合展示出來。
4.數(shù)據(jù)展現(xiàn)，數(shù)據(jù)做出來沒用，要可視化，做到MVP，就是快速做出來一個效果，不合適及時調(diào)整，這點有點類似于Scrum敏捷開發(fā)，數(shù)據(jù)展示的可以用datav，神策等，前端好的可以忽略，自己來畫頁面。
數(shù)據(jù)采集：
1.批數(shù)據(jù)采集，就是每天定時去數(shù)據(jù)庫抓取數(shù)據(jù)快照，我們用的maxComputer，可以根據(jù)需求，設(shè)置每天去數(shù)據(jù)庫備份一次快照，如何備份，如何設(shè)置數(shù)據(jù)源，如何設(shè)置出錯，在maxComputer都有文檔介紹，使用maxComputer需要注冊阿里云服務(wù)
2.實時接口調(diào)用數(shù)據(jù)采集，可以用logHub,dataHub,流數(shù)據(jù)處理技術(shù),DataHub具有高可用，低延遲，高可擴展，高吞吐的特點。
高吞吐：更高支持單主題（Topic）每日T級別的數(shù)據(jù)量寫入，每個分片（Shard）支持更高每日8000萬Record級別的升和寫入量。
實時性：通過DataHub ，您可以實時的收集各種方式生成的數(shù)據(jù)并進行實時的處理，
設(shè)計思路：首先寫一個sdk把公司所有后臺服務(wù)調(diào)用接口調(diào)用情況記錄下來，開辟線程池，把記錄下來的數(shù)據(jù)不停的往dataHub,logHub存儲，前提是設(shè)置好接收數(shù)據(jù)的dataHub表結(jié)構(gòu)
3.前臺數(shù)據(jù)埋點，這些就要根據(jù)業(yè)務(wù)需求來設(shè)置了，也是通過流數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)倉庫，如上述第二步。
數(shù)據(jù)處理：
數(shù)據(jù)采集完成就可以對數(shù)據(jù)進行加工處理，可分為離線批處理，實時處理。
1.離線批處理maxComputer，這是阿里提供的一項大數(shù)據(jù)處理服務(wù)，是一種快速，完全托管的TB/PB級數(shù)據(jù)倉庫解決方案，編寫數(shù)據(jù)處理腳本，設(shè)置任務(wù)執(zhí)行時間，任務(wù)執(zhí)行條件，就可以按照你的要求，每天產(chǎn)生你需要數(shù)據(jù)
2.實時處理：采用storm/spark,目前接觸的只有storm,strom基本概念網(wǎng)上一大把，在這里講一下大概處理過程，首先設(shè)置要讀取得數(shù)據(jù)源，只要啟動storm就會不停息的讀取數(shù)據(jù)源。Spout，用來讀取數(shù)據(jù)。Tuple：一次消息傳遞的基本單元，理解為一組消息就是一個Tuple。stream,用來傳輸流，Tuple的。Bolt：接受數(shù)據(jù)然后執(zhí)行處理的組件,用戶可以在其中執(zhí)行自己想要的操作。可以在里邊寫業(yè)務(wù)邏輯，storm不會保存結(jié)果，需要自己寫代碼保存，把這些合并起來就是一個拓撲，總體來說就是把拓撲提交到服務(wù)器啟動后，他會不停讀取數(shù)據(jù)源，然后通過stream把數(shù)據(jù)流動，通過自己寫的Bolt代碼進行數(shù)據(jù)處理，然后保存到任意地方，關(guān)于如何安裝部署storm，如何設(shè)置數(shù)據(jù)源，網(wǎng)上都有教程，這里不多說。
數(shù)據(jù)展現(xiàn)：做了上述那么多，終于可以直觀的展示了，由于前端技術(shù)不行，借用了第三方展示平臺datav,datav支持兩種數(shù)據(jù)讀取模式，之一種，直接讀正慎取數(shù)據(jù)庫，把你計算好的數(shù)據(jù)，通過sql查出，需要配置數(shù)據(jù)源，讀取數(shù)據(jù)之后按照給定的格式，進行格式化就可以展現(xiàn)出來
@jiaoready @jiaoready 第二種采用接舉笑敬口的形式，可以直接采用api，在數(shù)據(jù)區(qū)域配置為api，填寫接口地址，需要的參數(shù)即可，這里就不多說了。
數(shù)據(jù)好液處理
用計算機收集、記錄數(shù)據(jù)，經(jīng)加工產(chǎn)生新的信息形式的技術(shù)。數(shù)據(jù)指數(shù)字、符號、字母和各種文字的。數(shù)據(jù)處理涉及的加工處理比一般的算術(shù)運算要廣泛得多。
計算機數(shù)據(jù)處理主要包括8個方面。
①數(shù)據(jù)采集:采集所需的信息。
②數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換：把信息轉(zhuǎn)換成機器能夠接收的形式。
③數(shù)據(jù)分組：指定編碼，按有關(guān)信息進行有效的分組。
④數(shù)據(jù)組織：整理數(shù)據(jù)或用某些方法安排數(shù)據(jù)，以便進行處理。
⑤數(shù)據(jù)計算：進行各種算術(shù)和邏輯運算，以便得到進一步的信息。
⑥數(shù)據(jù)存儲：將原始數(shù)據(jù)或計算的結(jié)果保存起來,供以后使用。
⑦數(shù)據(jù)檢索：按用戶的要求找出有用的信息。
⑧數(shù)據(jù)排序：把數(shù)據(jù)按一定要求排成次序。
數(shù)據(jù)處理的過程大致分為數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備、處理和輸出3個階段。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段,將數(shù)據(jù)脫機輸入到穿孔卡片、穿孔紙帶、磁帶或磁盤。這個階段也可以稱為數(shù)據(jù)的錄入階段。
數(shù)據(jù)錄入以后，就要由計算機對數(shù)據(jù)進行帆閉處理，為此預(yù)先要由用戶編制程序并把程序輸入到計算機中，計算機是按程序的指示和要求對數(shù)據(jù)進行處理的。所謂處理,就是指上述8個方面工作中的一個或若干個的組合。最后輸出的是各種文字和數(shù)字的表格和報表。
數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)已廣泛地用于各種企業(yè)和事業(yè)，內(nèi)容涉及薪金支付，票據(jù)收發(fā)、信貸和庫存管理、生產(chǎn)調(diào)度、計劃管理、銷售分析等。它能產(chǎn)生操作報告、金融分析報告和統(tǒng)計報告等。數(shù)據(jù)處理技術(shù)涉及到文卷系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)等方面的技友轎物術(shù)。
此外，由于數(shù)據(jù)或信息大量地應(yīng)用于各種各樣的企業(yè)和事業(yè)機構(gòu)，工業(yè)化社會中已形成一個獨立的信息處理業(yè)。
數(shù)據(jù)和信息，本身已經(jīng)成為人類社會中極其寶貴的資源。信息處理業(yè)對這些資源進行整理和開發(fā)，借以推動信息化社會的發(fā)展。
從大量數(shù)據(jù)中高速讀取數(shù)據(jù)庫的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于從大量數(shù)據(jù)中高速讀取數(shù)據(jù)庫,高效讀取海量數(shù)據(jù)：數(shù)據(jù)庫處理技巧,數(shù)據(jù)處理方式的信息別忘了在本站進行查找喔。
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