数据库大数据（数据库大数据导入）
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如何优化操作大数据量数据库
1、🔧；优化SQL语句优化删除批量重复操作的SQL语句及大数据表操作，主要删除不必要的执行操作，通过参数设置，可以使用动态语句，减少解析次数，另外要合并数据汇总采集等，避免同一事物执行2次。
2、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
3、优化你的MySQL查询缓存在MySQL服务器上进行查询，可以启用高速查询缓存。让数据库引擎在后台悄悄的处理是提高性能的最有效方法之一当同一个查询被执行多次时，如果结果是从缓存中提取，那是相当快的。
4、数据库分库分表。SQL查询语句优化 使用索引 建立索引可以使查询速度得到提升，我们首先应该考虑在where及orderby，groupby涉及的列上建立索引。
5、如果是千万级别的表，不但要正确建索引，而且要定时手工进行收集统计信息维护，不建议系统自动维护，以免影响使用性能。如果是亿以上级别的表，则可考虑按一定条件拆分表资料，将旧资料归档，这样可改善生成表的使用。
数据库的多表大数据查询应如何优化?
使用临时表加速查询 把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。
对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
使用子查询优化大数据量分页查询 这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。
数据千万级别之多，占用的存储空间也比较大，可想而知它不会存储在一块连续的物理空间上，而是链式存储在多个碎片的物理空间上。可能对于长字符串的比较，就用更多的时间查找与比较，这就导致用更多的时间。
不建议系统自动维护，以免影响使用性能。如果是亿以上级别的表，则可考虑按一定条件拆分表资料，将旧资料归档，这样可改善生成表的使用。数据库优化的同时，程序也要进行相应优化，程序和 数据科学 搭配，才能使性能达到最佳。
合理使用索引；避免或简化排序；消除对大型表行数据的顺序存取；避免相关子查询；避免困难的正规表达式；使用临时表加速查询。
大数据是什么?
1、大数据，顾名思义，就是指大量数据。或称巨量资料。它是一种现代分析决策手段或方法。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。
2、大数据（英语：Bigdata），又称为巨量资料，指的是在传统数据处理应用软件不足以处理的大或复杂的数据集的术语。大数据也可以定义为来自各种来源的大量非结构化或结构化数据。
3、大数据又称巨量数据、海量数据，是由数量巨大、结构复杂、类型众多的数据构成的数据集合。基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的集成共享，交叉复用形成的智力资源和知识服务能力。
4、大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
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