之前小编介绍的关于海量数据技术的内容小伙伴们还记得吗,要按时复习啊。本文,继续给大家介绍海量数据处理处理技术需要注意的细节。
海量数据处理处理技术的建立缓存机制。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,小编在处理2亿条数据聚合操作时,缓存设置为100000条/Buffer,这对于这个级别的数据量是可行的。
关于分批处理,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。
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。
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,小编在工作中试着对1亿行的数据使用游标,运行3个小时没有出结果,这是一定要改用程序处理了。
原因和结果是相互依存、相互转化、相互转化的,我们想要最终得到好的结果就要在制作之处就做足功课,这也就是为什么我们要知道和了解海量数据处理技术的细节的原因。
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