ORACLE如何处理海量数据

本文探讨了处理海量数据时遇到的挑战,包括数据量过大、软硬件要求高等问题。分享了使用Oracle等优秀数据库工具、数据分区、缓存机制、分批处理、SQL优化、数据清洗、数据仓库与多维数据库以及数据抽样等处理海量数据的策略和技巧。这些方法旨在提高处理效率,降低系统负荷,并从海量数据中快速提取有价值信息。

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当前数据存在的问题:

一、 数据量过大,数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据,那么大不了每条去逐一检查,如果数据上到千万级别,甚至过亿,那不是手工能解决的了,必须通过工具或者程序进行处理,尤其海量的数据;

二、 软硬件要求高,系统资源占用率高。对海量的数据进行处理,除了好的方法,最重要的就是合理使用工具,合理分配系统资源。

三、 要求很高的处理方法和技巧。好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累,也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法,但有通用的原理和规则。

那么处理海量数据有哪些经验和技巧呢?

一、选用优秀的数据库工具
现在的数据库工具厂家比较多,对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高,一般使用Oracle或者DB2,微软公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域:数据库,数据仓库,多维数据库,数据挖掘等相关工具也要进行选择,好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要。

二、对海量数据进行分区操作
对海量数据进行分区操作十分必要,例如针对按年份存取的数据,我们可以按年进行分区,不同的数据库有不同的分区方式,不过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下,而不同的文件组存于不同的磁盘分区下,这样将数据分散开,减小磁盘I/O,减小了系统负荷,而且还可以将日志,索引等放于不同的分区下。

三、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,笔者在处理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。

四、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

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