浅谈海量数据库的优化思路
数据库性能优化方法
数据库性能优化方法
1. 使用索引：使用合适的索引可以提高数据库的查询速度。
根据查询的字段和查询条件来选择合适的索引类型和列，可以有效减少数据的读取和过滤时间。
2. 避免全表扫描：尽量避免对整个表进行扫描，可以通过使用索引、加入合适的查询条件和优化查询语句等方法来避免。
3. 正确使用事务：事务的正确使用可以提高数据库的并发处理能力，避免锁的竞争和冲突。
4. 分区和分表：对于大型数据库或者数据量较大的表，可以考虑进行分区或者分表，将数据存储在多个物理文件中，提高查询和插入的效率。
5. 数据库缓存：使用缓存技术可以将常用的数据存储在内存中，避免频繁的磁盘读写，提高访问速度。
6. 优化查询语句：对于复杂的查询语句，可以通过优化语句的结构、使用合适的操作符和函数等方法，减少查询的时间和资源消耗。
7. 避免多次连接和断开连接：数据库连接是一种资源消耗较大的操作，应尽量避免频繁的连接和断开操作。
8. 合理设计数据库结构：合理设计数据库表的结构和关系，尽量避免冗余和重复数据的存储，可以节省存储空间和提高查询效率。
9. 使用合适的数据类型：选择合适的数据类型可以节省存储空间，减少磁盘读写的时间。
10. 定期清理和优化数据库：定期清理无用的数据和优化数据库的结构可以提高数据库的性能，减少查询和写入的时间。
如何进行海量数据处理
如何进行海量数据处理随着数字化时代的到来，海量数据已经成为当今社会其中一个最重要的资源。
无论是企业、政府还是个人，在处理海量数据上都面临着巨大的挑战。
本文将探讨如何进行海量数据处理的方法和技巧。
一、数据采集与存储在进行海量数据处理之前，首先需要进行数据的采集与存储。
数据采集可以通过各种方式进行，如传感器、网络爬虫、数据库查询等。
采集到的数据需要经过清洗、去重、标准化等处理，以确保数据的质量。
而海量数据的存储可以选择传统的关系型数据库，也可以采用分布式存储系统，如Hadoop、Spark等。
二、数据预处理与清洗数据预处理与清洗是海量数据处理的重要一步。
由于海量数据通常存在着噪声、缺失值、异常值等问题，需要对数据进行清洗和处理。
数据预处理可以包括数据清洗、缺失值填充、异常值处理、特征选择等操作。
通过预处理与清洗，可以提高后续数据分析和挖掘的准确性和可靠性。
三、数据分析与挖掘海量数据处理的核心是数据分析与挖掘。
数据分析与挖掘可以通过各种算法和模型实现，如聚类分析、分类与预测、关联规则挖掘等。
在海量数据处理中，需要选择合适的算法和模型，考虑到数据的规模和特点。
同时，为了提高计算效率，可以采用并行计算和分布式存储与计算的方式进行数据分析与挖掘。
四、可视化与应用海量数据处理不仅仅是为了得出结论，更重要的是将结论转化为实践。
在数据分析与挖掘的结果基础上，可以进行数据的可视化呈现和应用开发。
通过数据的可视化，可以更直观地了解数据的变化和趋势，为决策提供支持。
同时，通过应用开发，可以将数据应用到各种实际场景中，产生实际的效益和价值。
五、数据安全与隐私保护在海量数据处理过程中，数据安全与隐私保护是不可忽视的因素。
海量数据中包含大量的重要信息，如用户隐私、商业机密等。
因此，在进行海量数据处理时，需要采取一系列的数据安全与隐私保护措施，如数据加密、访问控制、身份认证等。
六、挑战与未来发展虽然海量数据处理带来了诸多机遇，但也面临着诸多挑战。
数据库性能优化方案
数据库性能优化方案
一、设计优化
1、分析应用程序对数据库的访问模式，确定查询需要优化的优先级；
2、设计数据库的索引结构；
3、记录查询执行的过程，通过查看查询分析器来发现瓶颈；
4、减少或者消除不必要的连接；
5、优化存储结构；
6、增加视图、函数、触发器等概念，使系统模块得以更加细粒度的
划分；
8、精简SQL语句，比如使用更有效的 Join 方式；
9、使用合理的数据类型，比如 varchar 改为 char等，也可以为相
同结构内的表单施加一定的压缩技术；
10、设置合理的缓存；
11、避免使用排序操作，或者尝试使用外部排序；
二、数据库工具优化
1、使用数据库工具来实现备份与恢复，并定期备份数据；
2、使用SQL分析器及数据库工具，检查索引是否被合理的使用；
3、使用数据库工具来诊断存储过程性能，并优化其执行计划；
4、使用数据库管理软件来分析系统表空间的使用，自动扩展表空间；
5、使用管理工具来控制系统资源，来优化系统性能。
三、系统配置优化
1、尽可能减少系统中的等待和锁定操作，优化排序，减少全表扫描；。
处理大量数据时的优化技巧
处理大量数据时的优化技巧在处理大量数据时，优化技巧至关重要。
大量数据处理不仅需要高效的算法和数据结构，还需要考虑到内存、磁盘IO等方面的资源消耗。
以下是一些优化技巧，可以帮助您更高效地处理大量数据：1. 使用合适的数据结构：在处理大量数据时，选择合适的数据结构至关重要。
例如，如果需要频繁地插入、删除元素，可以选择使用链表或树结构；如果需要快速查找元素，可以选择使用哈希表或二叉搜索树。
根据具体的需求选择合适的数据结构，可以提高数据处理的效率。
2. 分批处理数据：当面临大量数据时，可以将数据分成多个批次进行处理，而不是一次性处理所有数据。
这样不仅可以减少内存占用，还可以降低数据处理的复杂度。
可以使用分治算法或者MapReduce等技术来分批处理数据。
3. 避免不必要的数据拷贝：在处理大量数据时，尽量避免不必要的数据拷贝操作。
将数据在内存中直接进行操作，而不是频繁地进行数据拷贝，可以减少内存和CPU的开销。
4. 使用合适的缓存策略：在处理大量数据时，可以考虑使用缓存来提高数据处理的效率。
使用LRU（最近最少使用）或LFU（最不常用）等缓存策略，可以减少数据访问的时间和IO操作。
5. 并行化处理数据：利用多线程或分布式计算框架来并行处理大量数据，可以提高数据处理的速度和效率。
但要注意避免线程安全等并发问题。
6. 压缩数据：对于大量数据，可以考虑对数据进行压缩存储，可以减少磁盘空间的占用，提高数据读写的速度。
7. 数据预处理：在处理大量数据之前，可以对数据进行预处理，筛选出不必要的数据或进行数据清洗等操作，可以提高后续数据处理的效率。
总之，处理大量数据时的优化技巧包括选择合适的数据结构、分批处理数据、避免不必要的数据拷贝、使用缓存策略、并行化处理数据、压缩数据和数据预处理等方面。
通过合理应用这些技巧，可以更高效地处理大量数据，提高数据处理的速度和效率。
优化数据库的八种方法
优化数据库的八种方法优化数据库是提高数据库性能和效率的重要手段之一。
下面将介绍八种常见的数据库优化方法。
一、合理设计数据库结构数据库结构的设计直接影响数据库的性能和效率。
在设计数据库时，应注意以下几点：1. 表的字段应设置合理的数据类型和长度，避免浪费存储空间和计算资源。
2. 为表添加适当的索引，以加快查询速度。
索引应根据查询的频率和类型进行选择。
3. 合理划分表和字段的关系，避免冗余和重复数据。
使用范式化的设计可以提高数据的一致性和完整性。
二、优化查询语句优化查询语句是提高数据库性能的关键。
以下是一些优化查询语句的方法：1. 调整查询语句的顺序，将最常用和最重要的条件放在前面，以提高查询效率。
2. 避免使用通配符查询，如“%”，会导致全表扫描，影响性能。
3. 使用合适的连接方式，如INNER JOIN、LEFT JOIN等，减少不必要的数据读取。
4. 避免在WHERE子句中使用函数，函数会导致索引失效，影响查询效率。
三、优化索引索引是提高数据库查询效率的重要手段。
以下是一些优化索引的方法：1. 选择合适的索引类型，如B树索引、哈希索引等，根据查询的类型和频率进行选择。
2. 避免在索引列上使用函数或运算符，这会导致索引失效。
3. 定期对索引进行优化和重建，以保证索引的有效性和性能。
四、合理使用缓存缓存是提高数据库访问速度的重要手段。
以下是一些合理使用缓存的方法：1. 使用数据库缓存，如Redis、Memcached等，可以减少对数据库的访问次数。
2. 合理设置缓存时间，避免缓存数据过期或过长时间没有更新。
3. 使用缓存预热，提前加载常用数据到缓存中，减少用户访问时的延迟。
五、分表分库当数据库数据量庞大时，可以考虑进行分表分库操作，以减轻单个数据库的压力。
以下是一些分表分库的方法：1. 根据业务需求和数据特点，将数据划分到不同的表或数据库中。
2. 使用分片技术，将数据按照一定规则分布到多个数据库中。
如何优化数据库管理以提高系统性能
如何优化数据库管理以提高系统性能随着信息化的快速发展，数据库管理对于系统性能的影响变得越来越重要。
优化数据库管理可以提高系统的性能，提升用户体验。
本文将探讨如何优化数据库管理以提高系统性能的几个关键方面。
一、合理设计数据库结构数据库结构的设计是数据库管理的基础，一个良好的数据库结构可以提高系统查询和更新的效率。
在设计数据库结构时，应该考虑以下几个方面：1. 数据表的规范化设计将数据表规范化可以最大程度地减少数据冗余，提高数据的一致性和可维护性。
同时，规范化设计还能减少数据更新时的锁冲突，提高并发处理能力。
2. 合理定义数据字段对数据库字段的定义应该尽量减少字段长度，避免使用大字段类型，除非确实需要存储大量数据。
合理选择字段类型，避免存储冗余数据，提高存储效率。
3. 设计适当的索引合理的索引设计可以加快数据的检索速度，但过多或不必要的索引会增加数据库的维护成本。
根据具体的业务需求，选择适当的字段作为索引，并对字段进行合理的排序和分组。
二、优化查询语句查询语句是数据库管理中最频繁使用的操作，优化查询语句可以显著提高系统的性能。
以下是一些优化查询语句的建议：1. 避免使用SELECT *使用SELECT *会导致数据库查询所有字段的数据，增加网络传输和内存开销。
应该只查询需要的字段，减少数据量。
2. 使用合适的条件使用合适的条件来过滤数据，减少不必要的数据读取和传输。
同时，合理使用索引可以加快查询速度。
3. 使用JOIN查询在需要关联多个表的查询中，使用JOIN语句能够减少数据库的查询次数，提高查询效率。
三、定期清理和备份数据定期清理和备份数据是数据库管理的重要环节，对系统性能有着直接的影响。
以下是几点值得注意的方面：1. 清理无用数据删除无用的数据可以减少磁盘空间的占用，提高数据库存储的效率。
同时，定期清理无用数据还能减少查询时的数据量，提高查询速度。
2. 增量备份数据每天都进行完整备份是十分耗时和冗余的，可以考虑使用增量备份的方式。
数据库管理系统的优化方法
数据库管理系统的优化方法随着信息技术的快速发展和数据存储需求的不断增加，数据库管理系统（DBMS）在日常生活中变得越来越重要。
数据库管理系统的作用是存储、管理和操作数据，从而使数据的访问更有效率和简单。
然而，随着数据量的增加，数据库管理系统的性能逐渐受到影响。
因此，在具有大量数据存储的系统中，如何优化数据库管理系统是非常必要的。
本文将介绍一些数据库管理系统的优化方法，以帮助提高数据库管理系统的性能。
I. 数据库结构设计的优化数据库系统的结构设计是数据库管理系统性能优化的重要因素之一。
数据库结构的设计优化可以提高数据库的访问速度和数据处理能力。
以下是一些数据库结构设计的优化技巧：1) 合理规划表关联关系在数据库设计中，表之间的关系是一个重要的因素，决定了表的查询效率和操作效率。
因此，在设计数据库时，需要考虑表之间的关系，尽可能减少表之间的关系。
此外，还应该合理规划表之间的关系，尽可能避免多对多关系的出现。
2) 尽量避免使用过多的触发器触发器是一种在表上执行自动操作的数据库对象。
尽管触发器可以自动执行特定操作，但是如果使用过多的触发器，它们会影响数据库的性能和效率。
因此，在设计数据库时，应该尽量避免使用过多的触发器。
3) 建立索引索引是一种提高数据库查询效率的重要手段。
然而，如果使用过多的索引，就会占用大量的存储空间，从而影响数据库的性能。
因此，在建立索引时，应该选择适当的字段建立索引。
II. 数据库性能监控和优化数据库性能监控和优化是数据库管理系统的重要方面。
通过监控和优化数据库性能，可以避免数据库的崩溃和数据损坏。
以下是一些数据库性能监控和优化的技巧：1) 监控数据库性能数据库性能监控是数据库管理系统性能优化的关键。
可以通过监控数据库服务器的资源使用情况，包括CPU和内存使用率，磁盘空间和IO等等。
这些监控数据可以用来发现瓶颈和其他性能问题，以便及时地进行优化和解决。
2) 使用压缩技术数据压缩技术可以帮助减少数据库的磁盘占用，从而提高数据库的性能。
海量数据库解决方案
海量数据库解决方案海量数据库解决方案1. 引言随着互联网的快速发展，大数据量的产生与存储成为一个日益重要的问题。
特别是对于一些大型企业或互联网公司来说，海量数据库的管理与解决方案显得尤为关键。
传统的数据库系统往往难以应对超大规模的数据存储和处理需求，因此需要采用一些特殊的技术和策略来应对这些挑战。
本文将介绍一些常用的海量数据库解决方案，包括分布式数据库、数据分片、数据压缩和数据存储优化等。
2. 分布式数据库分布式数据库是一种将数据存储和处理分散到多个节点上的数据库系统。
通过将数据划分为多个分片，并将这些分片存储在不同的物理节点上，可以实现海量数据的存储和处理。
常见的分布式数据库解决方案有Hadoop、Apache Cassandra和Redis Cluster等。
这些分布式数据库系统通过将数据划分为多个分片，并使用一致性哈希算法来进行数据定位和访问，从而实现了高可扩展性和高性能的存储和处理。
3. 数据分片数据分片是指将数据划分为多个片段，每个片段存储在不同的物理节点或磁盘上。
通过数据分片可以实现数据的并行存储和处理，提高数据的存取速度和系统的整体性能。
在数据分片的过程中，需要考虑到数据的划分策略和数据的均衡性。
通常采用的划分策略包括哈希划分、范围划分和静态划分等。
哈希划分将数据的键进行哈希运算，然后根据哈希结果将数据划分到不同的分片中。
范围划分是根据数据的键值范围将数据划分到不同的分片中。
静态划分是根据数据的特定属性将数据划分到不同的分片中。
数据分片可以有效地降低单个节点的存储压力，提高数据的并发处理能力和系统的可用性。
4. 数据压缩数据压缩是一种将数据编码为更紧凑形式的技术，可以大幅减少数据的存储空间和传输带宽。
海量数据库中的数据通常具有冗余性和重复性，因此可以通过数据压缩来减少存储和传输的开销。
常见的数据压缩算法有Lempel-Ziv算法、gzip算法和Snappy算法等。
在海量数据库中使用数据压缩时，需要权衡压缩算法的压缩比和压缩解码的性能。
如何处理海量数据
如何处理海量数据在数字化的时代，数据是无处不在的，它们对于我们的生活、工作和社会发展都至关重要。
但是对于处理海量数据，许多人可能会感到无从下手，下面我将从几个方面来探讨一下如何提高我们处理海量数据的效率和准确性。
一、数据收集在数据收集方面，我们需要将不同来源的数据进行整合并清洗，确保它们的质量和可靠性。
如何清洗数据取决于数据的来源和类型，但是一般来说，我们会使用一些工具来自动化这个过程。
比如，使用抓取工具爬取网站上的数据，使用ETL工具进行数据提取、转换和加载。
二、数据存储存储是数据处理的重要一环。
对于大型数据集，我们需要使用大规模的数据存储系统，如Hadoop和Spark，以支持数据的分布式存储和处理。
同时，我们还需要考虑数据的安全性和备份，确保数据的可靠性。
三、数据清洗数据经常需要进行清洗和处理，以确保它们的准确性和一致性。
数据清洗可以是手动的，也可以是自动的。
手动清洗可能需要一些技能，比如熟悉SQL语言，但自动清洗可以使用开源工具如OpenRefine或DataWrangler来完成。
自动清洗不仅可以减少处理时间，而且可以提高数据的准确性和一致性。
四、数据可视化数据可视化是数据处理的另一个重要方面。
它可以将数据以一种可视、易于理解的形式呈现出来，并帮助我们洞察数据中的模式和趋势。
这种形式的可视化通常包括图表、地图和交互式仪表板。
在处理大量数据时，数据可视化可以帮助我们节省时间，并使数据分析更加易于理解和沟通。
五、机器学习对于海量数据，如何从中提取有意义的信息并进行预测和优化是一个挑战。
机器学习的出现为我们解决这个问题提供了新的选择。
机器学习可以帮助我们构建模型，从而根据过去的数据进行预测，或通过不断优化以改善结果。
对于在数据量很大的情况下仍然能快速完成模型训练的算法是非常关键的。
综上所述，如何处理海量数据需要综合考虑多个方面。
从数据收集、存储和清洗到可视化和机器学习等方面，我们需要使用各种工具和技术来处理数据。
数据库优化方案范文
数据库优化方案范文1.合理设计和规范化数据库结构：-使用适当的数据类型和长度，避免存储过大或过小的数据。
-使用适当的索引，加快数据查询的速度。
-将数据库分为多个表，并建立表之间的关系，避免冗余数据和数据重复。
2.优化查询语句：-使用合适的查询语句，避免全表扫描和不必要的数据读取。
-使用连接查询和子查询，减少查询的次数和数据传输量。
-使用合适的过滤条件和排序条件，减少不必要的数据读取和处理。
3.创建适当的索引：-对于经常使用的查询字段，创建索引以加快查询速度。
-对于表中的唯一字段，创建唯一索引以保证数据的一致性和唯一性。
-避免过多的索引，因为索引会增加数据存储的大小和写入的时间。
4.使用合适的缓存：-对于经常读取的数据，可以使用缓存来提高读取速度。
- 可以使用缓存数据库如Redis来缓存查询结果，避免频繁查询数据库。
5.控制事务的粒度：-对于数据的读取操作，可以使用读未提交的事务级别来提高并发性能。
-对于数据的写入操作，可以使用适当的事务级别来保证数据的一致性和可靠性。
6.优化数据库配置参数：-根据系统需求和硬件配置，调整数据库的缓存大小和最大连接数等参数。
-避免使用默认配置，因为默认配置往往不能满足系统的性能需求。
7.数据库分区与分库分表：-对于大数据量的表，可以使用分区表来提高查询和写入的速度。
-对于数据量过大的数据库，可以将数据库分为多个库，并根据业务需求将数据分散到不同的库中，以提高并发性能和减少单点故障。
8.使用数据库镜像与备份：-对于关键数据，可以使用数据库镜像来提高系统的可用性和容错性。
-定期进行数据库备份，以保证数据的安全性和可恢复性。
9.数据库性能监控和分析：-定期监控数据库的性能指标，如查询响应时间、数据库连接数、缓存命中率等。
-根据监控数据分析数据库的性能问题，并及时进行优化和调整。
总结起来，数据库优化包括合理设计数据库结构、优化查询语句、创建适当的索引、使用合适的缓存、控制事务的粒度、优化数据库配置参数、数据库分区与分库分表、使用数据库镜像与备份、数据库性能监控和分析等方面。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
海 量数 据的查询 优化 方法主 要有 ： （ １ ） 代数 优化 ， 对查询 语句 进行变 换不 涉
及存储 路径 ， 变换 后的语句 执行更有 效 ； （ ２ ） 物理 优化 ， 根 据存储 路径选择 存储策 略。 （ ３ ） 规则优 化 ， 根 据启 发式规 则选择 执行 策略 ； （ ４ ） 代价估 算优化 ： 对 已有 优化
据 比｛ 交 Ｊ 嗄， 而 固定存储方 式则是写 入速度 相对较慢 ， 但读 取数据 比较 决。 由此我 们 可知 ： 在对 数据 保存速 度 非常严格 而对 读取 数据要 求不 高的系 统 ， 可 以考虑 采取随机 存储 的方 式 ， 而在对 数据读 取速 度有 较高要 求 的系统 ， 则建 议采 取固
表连接 等方 法将其 结合 在一 起 当然 ， 除 了表连接 之 外还有 很多 能够实 现连接
法通过目前主流软件工具， 在合理时间内达到撷取、 管理、 处理、 并整理成为帮
助企 业经 营决策 更积 极 目的 的资讯 大数 据的 特点 归纳 为４ 个“ Ｖ” —— Ｖ ０ ｌ Ⅲ ｎ ｅ （ 大量 ） 、 Ｖａ ｒ ｉ ｅ ｔ ｙ （ 多样） 、 Ｖ ｅ ｌ ｏ ｃ ｉ ｔ ｙ （ 高速 ） 、 Ｖ ａ ｌ ｕ ｅ （ 价值） 。
核 心 问题 ， 受 到了越 来越 多学 者 的关注 ［ １ ｊ 。
一
现对Ｓ Ｏ ＲＴ 的代替 。 Ｂ、 只使 用索 引的局 部 范围扫 描 。 Ｃ、 灵活使 用 ＭＩ Ｎ、 ＭＡＸ ） ￣ ｊ 部范 围扫描 。 Ｄ、 Ｆ Ｉ Ｌ Ｔ Ｅ Ｒ型局 部范 围扫描 。 Ｅ 、 利 用Ｒ Ｏ ＷＮＵＭ的局部 范围 扫描 。 Ｆ 、 利用嵌 套试 图的局部范 围扫描 。 Ｇ 、 利用 函数的局 部范 围扫描 。 Ｈ、 利用查 询语
云存 储是在 云计 算（ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｃ ｏ ｍ ｐ ｕ ｔ ｉ ｎ ｇ 汁 既 念 上延伸 和 发展 出来 的一个 新 的 概念 ， 是 指通 过集 群应用 、 网络 技术或分 布式文 件系统 等功能 ， 将 网络 中大量各
的方法 ， 但表 连接在 所有 的数 据连接 中所 占据 的 比例 是最大 的 。 所 以， 如果我 们
ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ｓ ｃｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ Ｒ ｅｖ ｉ ｅ ｗ
浅 谈 海 量 数 据 库 的优 化 思 路
张 宇
（ 同济 大学 软 件学 院 上 海 ２ ０ １ ８ ０ ４ ） ［ 摘 要］ 最近， 大数 据及 云存储 这两 个概 念被 炒得 特别 的火 在 本文 中， 笔者 简 单介绍 了大 数据 及云 存储 ， 分 析 了影 响数据存 取 的 因素 ， 以及 提 出了海 量数 据
能用最 优 的表连 接方 式的话 ， 我 们读取 数据 的效率 能得 到显著 的提 高 。 在处理 海量数 据 时 ， 我 们不 能简单 地将排 序合 并连 接视为 手 中的王牌 来应 付 。 常见 的
种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作， 共同对外提供数据存 储 和业务访 问功能 的一个 系统 。 使 用者可 以在任何 时间 、 任何地 方 ， 透 过任何 可
句二元 化 特性 的局部 范 围扫描 。 Ｉ 、 ＷＥ Ｂ 留言 板 中的局 部范 围扫 描 。 ２、 寻 找表 连接 的 最优 化方 案 的 思路
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
概 念 介绍
大数 据（ ｂ ｉ ｇ ｄ ａ ｔ ａ ） ， 或称 巨量 资料 ， 指 的是 所 涉及 的 资料量 规 模 巨大 到无
对于 大部分 的数 据处 理 ， 我 们都 需要处 理至 少一个 以上 的数据 库 中的表 。 我们在 存储 数据 时 ， 我们通 常需要 分解 数据存 储在 不 同的表 中 ， 此时只 能通过
数据 库按 部 门分 割 成几 个数据 集市 ， 缩小 数据 规模 。
４、 数据 查 询 的优 化 方法
式可以被分为两种 ： 随机存储方式和固定存储方式。 所谓随机存储方式是指按 照输入的顺序 ， 数据被存储在磁盘的任意空位置上， 所谓固定存储方式是指数 据被 存储在 预先指 定的磁盘 位置上 。 显然 ， 随 机存储方 式写入数 据快 ， 但读 取数
库解 决思 路 。 ［ 关键词 ］ 海 量 数 据库 中图 分类号 ： Ｔ Ｐ ３ １ １ 优化 文献 标识码 ： Ａ
文章 编号 ： １ ０ ０ ９ — ９ １ ４ Ｘ（ ２ ０ １ ５ ） ０ ５ —０ ３ ３ ８ 一 Ｏ １
当前 ， 大数据 及 云存储 这两个概 念被 炒得特 别的火 。 各 行各 业都希 望能够 利用 大数据 来促进行 业的 发展 。 当然 ， 大 数据 的发展离 不开云存 储 。 数 据的存 储 和利 用是大数 据的前 提 。 ， 数据库 性能优 化方法 ， 已经 成为信 息领域需 要研究 的
连 网的装 置 连接 到云上 方便 地存 取数 据 。 ＝ 酋先 我们 来分 析一下 ｌ 参 响 数据 读取 的因 素 １ 、 数 据 的存 储结 构 对数 据 读取 速度 的影响 在大数 据背景 下 ， 数据 的存储方 式变得至 关重要 。 总体而 言 ， 数 据的存储 方
高效 处理海 量数 据 的表 连接 方法 有哈希 连接 、 半 连接 、 星型 连接 及位 图连接 索
引。 ３、 数 据 逻辑 分 割
通常， 制造企业 处理环境 是非操作 型事务处 理环境 。 可采用 分布数据 库 ， 每 个部 门有 自己的一个 或几个分布 式数据 库 ， 各 部 门的数据库 要保持与 公司 的数
据仓 库 同步 ， 这 样做有 两个 理 由 ： ①企 业 资料 的存档 备份 、 版本 控制 ②为企业 以后搭 建决策 支持系 统做准备 。 当然， 这样 建立 一个数据 仓库 会增 加企 业成本 ， 根据 企业 具体要 求 ， 是否 有决策 支持 系统 的长远 打算 。 关键 点还 是在 于将 公司