数据库 大数据，数据库大数据量查询解决方案

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据库 大数据的问题，于是小编就整理了3个相关介绍数据库 大数据的解答，让我们一起看看吧。

sql数据库数据量庞大时怎么处理？

我用的是postgresql,发现同样的逻辑，存储过程的代码是c#的三分之一。因为存储过程语言是为描述数据创建的，对于变量和数据的混合处理有天然优势。再加上一些注释，代码可读性比c#更高。而且由于服务器和数据库是一次交互，执行更快，用户体验好，服务器并发好。postgresql存储过程支持断点调试的。当然我不建议几千行的存储过程。存储过程的目的是为了执行速度更快，代码更简洁。我也不认为简单的增删改查也用存储过程。这些应该交给orm。存储过程应该用同时满足以下几个条件时：1.用户高频使用这个功能 2.这个功能需要多次访问数据库

存储过程的另一个好处是在编译时就可以检查sql语句的错误不用等执行。缺点是，当数据库修改后，你如果不重新编译存储过程是无法知道程序中哪些地方需要修改字段名。但是相比她带来的好处，这一点可以忍受。另外orm也只是可以检测字段，但是存储过程连语法都检测了。

现代互联网应用的基石是MySQL,而早期mysql没有存储过程，而且数据往往要分多个库，搞存储过程要一个个库去更新，万一漏了一个就会出问题。互联网应用的逻辑相对没有erp复杂，所以都不用存储过程。但是现在是2019年了，mysql数据库也支持分区表了，一个库就能搞定很大数据量。存储过程也支持了，适当使用存储过程并无不妥。尤其是postgresql数据库连断点调试都具备了，语法又那么优雅。

所以我支持用存储过程，但不能滥用，要好钢用刀刃上

什么是大型数据库？

大型数据库是指包含非常多元组（数据库行）的数据库，或者占用非常大的物理文件系统存储空间的数据库。

大型数据库并没有一个标准定义，但通常会占据TB量级的磁盘存储，包含数十亿表行。大型数据库分为关系数据库和层次数据库，其中关系数据库的典型代表产品是DB2，而层次数据库的代表产品是IMS层次数据库。

大型数据库是指数据量庞大、访问需求高、复杂查询多的数据库系统。通常包括成千上万甚至数百万个数据表，存储着海量的结构化和非结构化数据，如金融交易记录、医疗档案、客户信息等。

大型数据库需要强大的硬件设备及性能优化技术，能够支持高并发访问和复杂的数据处理需求。

它们通常用于大型企业、金融机构、科研机构等需要管理和处理大规模数据的场景中，以支持决策分析、业务运营等重要应用。

大型数据库是指存储大量数据并能够处理高并发访问的数据库系统。它通常具有高性能的硬件设备和复杂的数据管理系统，能够处理海量的事务和查询请求。

大型数据库可以支持企业级应用和互联网应用的数据存储和管理需求，如金融交易、电子商务、社交网络和物联网应用。

它们通常具有高可用性、可伸缩性和安全性的特点，能够满足大规模和复杂的数据处理需求。

大数据时代需要哪些数据库技术？

TIDB了解一下，听说很火，头条美团都在实践

TIDB官网介绍

TiDB 是一款定位于在线事务处理/在线分析处理（ HTAP: Hybrid Transactional/Analytical Processing）的融合型数据库产品，实现了一键水平伸缩，强一致性的多副本数据安全，分布式事务，实时 OLAP 等重要特性。同时兼容 MySQL 协议和生态，迁移便捷，运维成本极低。而且重要的他开源分布式数据库，大数据时代不能缺少。

其他数据库

大数据时代其实就是数据的整合分析时代，传统的数据库也是离不开的，例如mysql，还有hadoop等。不过各大厂目前都在研究自己的，例如阿里有单独的研发的。腾讯也是一样。当然头条系的分析速度也应该是自己改过的，不然精准推荐实现不了。

结论

大数据时代，各个大厂都有自己的核心计算分析模型，当然必须是数据量庞大了以后。对于小公司没有那个必要，几台mysql就好了。用tidb也不错。

到此，以上就是小编对于数据库 大数据的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据库 大数据的3点解答对大家有用。