海量数据处理技术需要注意的细节之二

 

    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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