大型企业管理大量数据通常采用的几种方式和技术：

1. 选择合适的数据库管理系统：

   • 关系型数据库：如 MySQL、Oracle、SQL Server 等，适用于结构化数据和复杂的事务处理。
   • 非关系型数据库：如 MongoDB、Cassandra、Redis 等，适合处理海量的非结构化或半结构化数据、高并发读写场景。

2. 数据分区与分片：

   • 将大型数据表按照一定的规则（如按地域、时间、业务类型等）拆分成多个较小的分区或分片，分布在不同的服务器或存储节点上，以提高查询和处理效率。

3. 建立数据仓库和数据集市：

   • 数据仓库用于整合和存储来自多个数据源的历史数据，以便进行分析和决策支持。
   • 数据集市则是针对特定业务部门或主题的数据子集，提供更聚焦和定制化的数据服务。

4. 数据压缩与归档：

   • 对不常访问的历史数据进行压缩存储，以节省存储空间。
   • 将过时或很少使用的数据归档到成本较低的存储介质中。

5. 索引优化：

   • 为经常用于查询、连接和排序的字段创建合适的索引，提高数据检索速度。

6. 数据备份与恢复策略：

   • 制定定期的全量和增量备份计划，确保数据的安全性和可恢复性。
   • 建立异地备份以应对灾难情况。

7. 性能监控与调优：

   • 持续监控数据库的性能指标，如响应时间、吞吐量、资源利用率等。
   • 根据监控结果进行参数调整、查询优化和架构改进。

8. 采用云计算服务：

   • 利用云提供商的大规模数据处理和存储能力，如 AWS 的 RDS、Azure 的 SQL Database 等，实现弹性扩展和成本优化。

9. 数据治理和数据质量管理：

   • 制定数据标准、数据治理流程和数据质量评估机制，确保数据的准确性、完整性和一致性。

10. 团队协作与技能提升：

    • 培养专业的数据库管理员（DBA）和开发团队，具备处理大规模数据的技术能力和经验。

例如，像淘宝、京东这样的大型电商企业，它们每天要处理海量的订单、用户行为等数据。通过使用分布式数据库架构、数据分区、缓存技术以及强大的数据分析工具，来有效地管理和利用这些数据，以支持业务决策、优化用户体验和提升运营效率。