sql数据库数据量庞大时怎么处理？

一、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

二、数据量大excel处理不动？

1.第一步,先检查一下,表格是否可以打开,是否设置是密码加密等。

2.第二步,再检查一下,在编辑的时候,是提示什么信息。

3.如果是提示工作表受到保护,那么是需要在审阅里面,找到取消掉工作表保护。

4.如果之前有设置过密码,那么还需要密码的配合使用,才可以解除。

5.第三步，如果前面的都不是，那么检查一下，里面是不是用了宏工具。

6.wps版本的excel，是无法加载宏文件的，只能用office版本的，才可以启用宏进行编辑。

7.第四步，最后，如果都不是上面的问题，那么很可能是文件已经损坏了，无法进行编辑了。

三、mysql数据量大怎么处理？

可以将历史数据迁移出来，另外放一个库，作为历史库

四、oracle数据库如何查询表数据量？

假设你的表还有一个字段： 名称。 数据大概是：

名称 日期 金额

甲 2017.10 45

乙 2017.11 53

select * from table where 名称 in ( select 名称 from table where 日期 between '2017.11' and '2018.3' group by 名称 having min(金额)>50) and 日期 between '2017.11' and '2018.3' 上面的可以查出2017.11-2018.1这段时间内符合条件的记录.

查出2个时间段可以将上面的SQL复制一份union一下。 不union也有办法实现。

五、怎么查看oracle数据库数据量大小？

1、查看所有表空间及表空间大小：

select tablespace_name ,sum(bytes) / 1024 / 1024 as MB　from dba_data_files group by tablespace_name;

2、查看所有表空间对应的数据文件：

select tablespace_name,file_name from dba_data_files;

3、修改数据文件大小：

alter database datafile 'H:\ORACLE\PRODUCT\10.1.0\ORADATA\ORACLE\USERS01.DBF' RESIZE 10240M;

六、wps数据量太大怎么处理？

1、首先打开WPS表格，在表格中点击其工具栏中的“审阅”选项。

2、在打开的“审阅”选项卡中找到并点击“撤消工作表保护”选项。

3、然后在表格页面中弹出“撤消工作表保护”的对话框，在其中输入撤消密码，点击确定按钮。

4、在撤消了工作表保护后，即可在单元格内输入字符不会被限制了。

七、excel数据量巨大怎么处理？

可以从频繁和大量运算两个角度解决这个问题。

第一种方法最快捷，强制降低运算频率。切换到公式选项卡 → 计算选项的更多选项 → 勾选手动，等编辑工作都完成后，再切换回自动计算。

第二种方法，从根本上解决问题。优化运算过程，减少使用聚合函数（Sumifs，Countifs），改用使用数据透视表以及Getpivotdata公式。

如果数据确实巨大，只能借助其他工具：

第三种方法，将运算工作转移到更高效的工具，例如SQL。在Excel层面只做简单的计算和展示工作。

第四种方法，直接使用更高级的BI工具，例如Tableau

以上问题回答完毕，以下是我的做法，有空可以看看。

Excel非常勤快，在默认情况下，只要你对公式做任何的改动，它都要重新计算一遍。通常情况下，计算量很小，你基本没有察觉。可是计算量大了，你就必须等待，状态栏就会出现计算百分之多少的提示。非常奔溃。。。

那么怎么充分发挥Excel的潜力，又不需要借助其他工具，我的做法是：

开始数据任务前，先预估数据量，三十到五十万行以内的数据量，直接放Excel处理。

数据清洗工作，例如转换和清洗，我一般交给Power Query处理。

大量的聚合计算交给数据透视表，然后将数据引用到需要的地方。

八、数据库 大数据量

博客文章：大数据量数据库处理技巧

随着科技的不断发展，大数据已经成为了现代社会中不可或缺的一部分。然而，大数据量的数据处理也带来了一系列的问题和挑战。其中，如何有效地管理并处理大量数据，成为了许多企业和开发者所面临的一大难题。在这篇文章中，我们将探讨一些处理大数据量数据库的技巧和方法，帮助大家更好地应对这一挑战。

优化数据库设计

首先，优化数据库设计是处理大数据量的基础。在设计数据库时，应考虑以下几点：

• 使用合适的数据类型：选择适合的数据类型可以减少数据冗余和存储空间的使用，提高数据处理的效率。
• 合理划分表结构：将相关数据划分到同一个表中，可以减少查询时间，提高查询效率。
• 合理使用索引：索引是数据库中重要的组成部分，它可以提高查询速度，减少数据库的负担。

使用合适的数据存储技术

对于大数据量的处理，使用合适的数据存储技术也是非常重要的。常见的存储技术包括：

• 分布式存储系统：如Hadoop、HDFS等，可以处理海量数据，并支持数据的分布式存储和计算。
• NoSQL数据库：如MongoDB、Cassandra等，可以处理大量数据，并提供灵活的数据模型和查询方式。

使用这些技术可以有效地提高大数据量的处理效率，同时降低系统的负担。

优化查询语句

查询语句是处理大数据量的重要手段之一。优化查询语句可以提高查询速度，减少数据库的负担。常见的优化方法包括：

• 使用合适的索引：根据查询条件建立合适的索引，可以提高查询速度。
• 优化SQL语句：使用更高效的SQL语句可以提高查询效率。
• 分页查询：对于大量数据的查询，分页查询可以有效减少查询时间。

综上所述，处理大数据量的数据库需要从多个方面进行考虑和优化。通过优化数据库设计、使用合适的数据存储技术以及优化查询语句等方法，我们可以更好地应对大数据量的挑战，提高数据处理的效率。

九、php 大数据量处理

PHP大数据量处理指南

随着互联网的发展和智能设备的普及，大数据已经成为了当今一个热门的话题。对于PHP开发者来说，处理大数据量可能是一个挑战，但是通过合适的方法和工具，你可以优化你的PHP应用程序以应对大数据量的需求。

为什么大数据量处理很重要？

在当今的数字化时代，许多业务都会产生大量的数据。这些数据包括用户信息、交易记录、日志文件等等。如果没有有效的处理方法，这些大数据量可能会导致程序性能下降、系统崩溃甚至数据丢失。

PHP应对大数据量的挑战

PHP作为一种流行的服务器端脚本语言，通常用于开发网站和Web应用程序。然而，PHP在处理大数据量时可能会面临一些挑战，如内存限制、执行时间限制等。

为了解决这些挑战，我们可以采取一些技巧和策略：

• 优化PHP代码：避免冗余代码，使用合适的数据结构和算法。
• 使用缓存：利用缓存技术减少数据库查询次数，提高数据读取速度。
• 分批处理数据：将大数据量分成小批量进行处理，避免一次性加载所有数据。
• 异步处理：将耗时的操作放入后台处理，提高系统的响应速度。

优化PHP代码以处理大数据量

在编写PHP代码时，可以采取一些措施以优化程序性能：

• 避免不必要的循环和递归。
• 合理使用函数和类，提高代码的复用性。
• 减少数据库查询次数，尽量使用JOIN操作和索引。

使用PHP扩展处理大数据量

除了优化代码，我们还可以使用一些PHP扩展来处理大数据量，如memcached、Redis等。这些扩展提供了快速高效的缓存和存储解决方案，可以显著提升程序性能。

结语

在处理大数据量时，PHP开发者需要注意程序性能和内存消耗的问题。通过优化PHP代码、利用缓存和存储技术，我们可以更好地处理大量数据，提升系统的性能和稳定性。

十、java处理大数据量

Java处理大数据量的最佳实践

在当今数字化时代，数据量的增长呈指数级趋势，企业面临的数据处理挑战日益严峻。对于Java开发者而言，处理大数据量是一项常见但关键的任务。本文将探讨在Java环境中处理大数据量的最佳实践，以帮助开发人员有效应对挑战。

选择合适的数据结构

在处理大数据量时，选择合适的数据结构至关重要。Java提供了丰富的数据结构，如ArrayList、HashMap、TreeSet等，开发人员应根据具体需求选择最适合的数据结构来提高处理效率。

优化算法设计

除了选择合适的数据结构，优化算法设计也是提高Java处理大数据量性能的关键之一。通过精心设计算法，可以减少不必要的计算量和内存消耗，从而提升处理效率。

并行处理

利用Java的并发特性进行数据并行处理是处理大数据量的常用方法。开发人员可以通过多线程或并行流等方式，将数据分成多个部分并同时处理，以加快处理速度并提高效率。

内存管理

在处理大数据量时，合理管理内存是至关重要的。Java的垃圾回收机制可以自动管理内存，但开发人员仍需注意避免内存泄漏和过度消耗内存的情况。

使用缓存

利用缓存机制可以有效减少对数据库等资源的频繁访问，提高数据读取速度。开发人员可以使用诸如Redis、Ehcache等缓存技术，将热点数据缓存到内存中，以加速数据访问。

优化IO操作

在处理大数据量时，IO操作往往是性能瓶颈之一。开发人员可以采用缓冲流、NIO等技术来优化IO操作，减少读写次数，提高数据处理效率。

监控与调优

通过监控系统性能指标，开发人员可以及时发现潜在问题并进行调优。使用诸如JVisualVM、JProfiler等工具对Java应用程序进行性能分析，以实现最佳处理大数据量的效果。

结语

Java作为一种流行的编程语言，拥有强大的处理能力，但在处理大数据量时仍需注意优化性能、合理使用资源。通过选择合适的数据结构、优化算法设计、并行处理等手段，开发人员可以更高效地处理大数据量，提升应用性能。