请教,需要处理的数据量太大怎么办?

最新推荐文章于 2024-07-12 15:25:21 发布
最新推荐文章于 2024-07-12 15:25:21 发布
阅读量732 收藏
点赞数
文章标签： 数据结构 lucene SQL Hibernate OO
请教,需要处理的数据量太大怎么办?

情况是这样的:
数据库中有几个表,
每个表记录都超过10万条,
在查询时需要交叉连接查询(outer join)三个表,这就造成数据库会生成一千万条以上记录的情况,所以这样每查询一次都需要两秒以上时间.像这样的查询客户每次请求都需要执行好几百次,所以要等十几分钟才能结束.

有什么样的方法可以让数据库运行速度快一点吗?
数据库结构是不可以修改的.

这是为一个特种行业做科学计算的程序,以后数据量还在不断增大,数据库PSQL安装在LINUX系统上面内存2G,CUP3.0,服务器硬盘.
iteye_19599
关注
IT人的拖延——这个任务太复杂，太难了怎么办？
养心进行时，专属IT人的成长博文
06-16 239
随着科技的发展，IT人需要不断地运用新技术来解决更多传统方式难以解决的问题，有些问题真的不是不想解决，而是真的太复杂，太难了，根本不知道从何开始，也没有什么前辈的经验可以借鉴。我们这些对事情难度的认知，让我们对任务本身产生了望而却步的感觉，进而也会造成一定的拖延。以下是一些典型场景：典型表现：面对复杂任务，程序员可能会过度分析每一个细节，试图找到完美的解决方案，结果却陷入无穷尽的思考中，迟迟无法开始实际行动。
数据量过大时数据库操作的处理
12-21
如何实现快速地从这些超大容量的数据库中提取数据（查询）、分析、统计以及提取数据后进行数据分页已成为各地系统管理员和数据库管理员亟待解决的难题。
数据库如何处理数据库太大_网络数据库中的数据处理
cumt951045的博客
07-16 405
数据库如何处理数据库太大Before learning the data manipulation in a network model, we are discussing data manipulation language, so what is the data manipulation language? 在学习网络模型中的数据操作之前，我们正在讨论数据操作语言，那么什么是数据操作语言...
数据库过大解决方案
lvxingzhe3的博客
03-17 4364
海量数据库优化
面试提问：解决单一数据库表数据量过大的常用方案
qq_44462711的博客
07-12 981
解决单一数据库表数据量过大的常用方案
数据库过大，怎么办？？
liyingjun123的专栏
10-26 1720
<br />数据库太大的通常解决办法2010-04-28 10:00 前段时间碰到有朋友的数据库达到8G多，导致系统总是出现假死机的现象，因为朋友对这方面的知识不是很专业，导致误以为是硬件故障，盲目的更新硬件升级服务器，结果即浪费了精力又浪费了金钱。遇到这种情况应该先逐步分析：如果并非因为数据量巨大而导致数据库达到8G大小，应当先考虑收缩数据库。如果是因为数据量巨大以及应用原因导致数据库系统出现隐患，应在性能监视器里监控数据库运行时的CPU、内存、磁盘I/O状况，寻找出性能瓶颈的所在，有针对的进行程序代码的
Flink流式处理百万数据量CSV文件
孟凡霄
01-22 2306
前言 最近公司让做一个'没有必要'的需求 需求针对的对象 这是同一个csv文件的不同展示形式 Excel展示形式 文本展示形式 这个csv文件中可能有数百万条数据 需求 将所有的异常数据检测出来 什么样的数据是异常数据 圈红的数据我手动添加了一个a 原本是数字类型 现在变成了一个字符串类型 那么程序中将字符串类型转换为数字类型的话 就会报错 那这个值就是异常数据 为什么我说是 '没有必要的需求' 百万级别的数据量的csv一般都是由数据库导出来的 数据库的列字段都是定义好的 比如是decima
关于数据量过大，且SQL已经不能再优化的视图的解决办法（二）
prettyboy2ge的博客
03-29 3121
         一般情况下在上篇文章的处理后，利用物化视图，已经能够解决复杂视图的查询效率了，但是有时候数据量是在过大，且视图中使用了很多自定义的函数。这两种情况单单是建物化视图也提升不了效率。    第一，数据量过大，物化视图的创建及其缓慢，而且由于由于是做数据接口，要求物化视图的刷新机制需要全表更新，使用force（即能全表更新是就全表，不能是则更新增量）以保证物化视图的数据的准确性。这就导...
1000亿文本信息，高并发MD5查询，这么大数据量的业务怎么弄？
shenjian58的博客
08-13 1123
==星球水友提问==沈老师，你好，想请教一个身份证信息检索的问题。公司有一个每秒5万并发查询的业务，（假设）根据身份证MD5查询身份证信息，目前有1000亿条数据，纯...
竞赛专题 | 数据预处理-如何处理数据中的坑？
Datawhale
08-27 6834
点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容为了帮助更多竞赛选手入门进阶比赛，通过数据竞赛提升理论实践能力和团队协作能力。DataFountai...
处理数据库日志过大问题
10-30
处理数据库日志过大问题处理数据库日志过大问题处理数据库日志过大问题处理数据库日志过大问题
数据量过大时操作的处理
zgqtxwd的专栏
04-26 624
<!--google_ad_client = "pub-2947489232296736";/* 728x15, 创建于 08-4-23MSDN */google_ad_slot = "3624277373";google_ad_width = 728;google_ad_height = 15;//--><script type="text/javascript"
大数据量的五种处理方式
热门推荐
越来越好ing的博客
09-19 2万+
http://www.51projob.com/a/bishimianshi/hailiangshuju/2012/0322/111.html   处理海量数据问题，无非就是： 分而治之/hash映射 + hash统计 + 堆/快速/归并排序； Bloom filter/Bitmap； Trie树/数据库/倒排索引； 外排序； 分布式处理之hadoop/mapreduce。 本文接下...
数据量太大和ip范围内查询
heqiang1995的博客
06-10 310
返回的数据太多 页面会很卡顿 500多K 解决办法去重，筛选条件，显示部分数据 spring fegin 超时 业务复杂 默认1秒，延长时间 fegin调用间歇失败
MySQL数据量太大，日常卡死！想跑路了
m0_61041374的博客
03-14 1442
5.分库1.数据库设计和表创建时就要考虑性能mysql数据库本身高度灵活，造成性能不足，严重依赖开发人员能力。也就是说开发人员能力高，则mysql性能高。这也是很多关系型数据库的通病，所以公司的dba通常工资巨高。设计表时要注意：1.表字段避免null值出现，null值很难查询优化且占用额外的索引空间，推荐默认数字0代替null。2.尽量使用INT而非BIGINT，如果非负则加上UNSIGNED（这样数值容量会扩大一倍），当然能使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT更好。
数据库大量数据存储优化处理
weixin_46266464的博客
03-15 1189
为确保数据查询的流畅性与系统的高效运行，我们需要采取一系列有针对性的性能优化措施。综上所述，优化长期使用的、积累了大量数据的数据库性能是一个综合性的过程，涵盖了数据管理、架构设计、查询优化、硬件配置等多个方面。将过期或不再需要的数据转移到成本更低廉的存储介质（如冷存储）或单独的归档数据库中，这样既释放了主数据库的空间资源，也减轻了查询时的负担。对于复杂的大数据分析任务，可以在数据库之外构建数据仓库或使用大数据处理框架（例如Hadoop、Spark），将部分计算任务放到离线环境中进行，缓解在线数据库的压力。
编程中大量数据的解决办法
Sicily_winner的博客
01-03 995
一、前言 在中小型企业开发的时候，对应的服务器端往往只有一台主机（例如：阿里云服务器），上面储存了应用程序和数据库，当数据过大的时候就会程序崩溃，甚至内存溢出，数据库直接死机，处理方法是应用程序和数据库放在不同的主机中。 二、处理方法 2.1 缓存 使用缓存技术（当数据变化不会很频繁的情况，缓存数据可能存在和真实数据不一致的情况），其又分为通过程序直接保存到内存中和使用缓存框架两种
我是一个医学上，我需要利用matlab进行生信分析，请教我
最新发布
03-03
<think>嗯，用户是医学背景的，需要用Matlab进行生信分析。首先，我得了解生信分析通常包括哪些内容，比如基因序列分析、蛋白质结构预测、表达数据分析等。用户可能对Matlab不太熟悉，所以需要从基础开始介绍。 首先，应该考虑用户的需求是什么。他们可能需要处理基因测序数据、进行统计分析、可视化结果，或者构建预测模型。Matlab在矩阵运算和数据处理方面有优势，适合处理大规模的生物数据。可能用户需要的是如何导入数据、预处理、分析以及可视化。 接下来，我应该分步骤来引导用户。第一步是安装和基础操作，但用户可能已经安装好了，所以重点放在生信相关的工具箱，比如Bioinformatics Toolbox。需要介绍这个工具箱的主要功能，比如读取FASTA文件、处理微阵列数据、进行序列比对等。 然后是数据导入，医学数据可能有不同的格式，比如Excel、CSV或者专门的生物数据格式。需要举例说明如何使用函数如fastaread来读取FASTA文件，或者xlsread处理Excel数据。 数据预处理部分，用户可能需要去噪、标准化、缺失值处理等。Matlab中的函数如zscore、fillmissing应该提到，并给出示例代码。 在分析部分，聚类分析、差异表达分析、通路分析都是常见的。需要介绍kmeans、anova1等函数，以及如何利用工具箱里的函数进行GO富集分析。机器学习部分，SVM、随机森林在分类任务中应用广泛，应该简要说明如何使用Classification Learner App，这样用户可以通过图形界面操作，更容易上手。 可视化是关键，生信结果需要直观展示。热图、PCA图、基因表达趋势图都是常用的。用heatmap、plot、scatter3等函数举例说明。 资源推荐方面，官方文档和在线课程对新手很重要。还要提醒用户遇到问题时如何寻求帮助，比如论坛和社区。 可能用户没有考虑到数据量大的情况，需要提醒内存管理和并行计算，比如使用parfor。另外，统计方法的选择和结果的生物学意义解释也很重要，避免只注重技术细节而忽略实际应用。 最后，鼓励用户从简单案例开始，逐步深入，同时结合其他工具如R或Python的优势，毕竟Matlab在某些生信领域可能不如其他工具全面。确保回答结构清晰，步骤明确，代码示例易懂，帮助用户顺利入门。</think>好的，我将以结构化的方式为您介绍如何利用MATLAB进行生物信息学分析。以下是关键步骤和示例： 1. **环境准备** - 安装MATLAB及Bioinformatics Toolbox（必需） - 推荐附加工具：Statistics and Machine Learning Toolbox - 验证安装：`>> ver bioinfo` 查看版本信息 2. **数据导入与预处理** ```matlab % 读取FASTA文件（基因序列） seqs = fastaread('example.fasta'); % 读取微阵列数据（表达矩阵） [data, headers] = xlsread('expression_data.xlsx'); % 标准化处理 norm_data = zscore(data); % Z-score标准化 filled_data = fillmissing(data, 'movmean', 5); % 滑动平均填充缺失值 ``` 3. **核心分析方法** - **序列分析** ```matlab % 序列比对（Needleman-Wunsch算法） [score, alignment] = nwalign(seq1, seq2); % 进化树构建 distances = seqpdist(seqs); tree = seqlinkage(distances); ``` - **表达数据分析** ```matlab % 差异表达分析（t-test） [pvals, ~] = mattest(norm_data(:,1:3), norm_data(:,4:6)); % 聚类分析（k-means） [idx, C] = kmeans(norm_data, 3); % 分3类 % 主成分分析 [coeff, score] = pca(norm_data); ``` - **机器学习建模 ```matlab % 使用SVM分类器 mdl = fitcsvm(trainData, trainLabels); pred = predict(mdl, testData); % 交叉验证评估 cvmdl = crossval(mdl); loss = kfoldLoss(cvmdl); ``` 4. **结果可视化** ```matlab % 热图绘制 heatmap(norm_data, 'Colormap', parula); % 进化树可视化 dendrogram(tree); % 三维PCA可视化 scatter3(score(:,1), score(:,2), score(:,3), 30, idx, 'filled'); ``` 5. **实用技巧** - **内存优化**：使用`tall`数组处理大文件 ```matlab ds = datastore('large_file.csv'); t = tall(ds); summary(t); ``` - **并行计算**：加速重复性任务 ```matlab parfor i = 1:100 analyze_sample(data(i,:)); end ``` 6. **学习资源推荐** - 官方文档：`>> doc bioinfo` - 交互式学习：`>> biolearning` - 经典案例：Gene Expression Analysis示例库 **建议学习路径**： 1. 从Microarray Data Analysis入门 2. 掌握Sequence Analysis基础操作 3. 实践Pathway Analysis实际案例 4. 构建疾病预测模型（如使用TCGA数据） **注意事项**： - 生物数据通常存在高维度、小样本特性，需注意过拟合问题 - 临床数据需严格进行匿名化处理 - 重要结果建议使用`save('results.mat')`保存工作空间 是否需要针对某个具体分析场景（如RNA-seq分析、蛋白质组学或代谢组学）展开详细说明？您当前的研究方向是癌症基因组学还是神经退行性疾病方向？这对推荐具体分析方法很重要。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值