今天给各位分享哪个平台可以优化大数据库的知识，其中也会对大数据平台使用什么数据库进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
1、公司要建立一个产品的数据库，数据量很大，大概在几万条以上，请问用哪个数据库软件比较好？2、数据库表数据量大怎么优化查询速度3、Oracle数据库相比与MySql数据库哪个更适合于大型门户网站开发？为什么？4、北大青鸟设计培训：大规模数据库的性能和伸缩性的优化？5、关于搭建独立的数据库服务器平台6、大数据分析工具有哪些,好用的有吗公司要建立一个产品的数据库，数据量很大，大概在几万条以上，请问用哪个数据库软件比较好？
你好，几万条数据根本算不上数据量很大，mysql或者sqlserver足矣。access稍差。sqlserver是直接支持从excel导入数据的。
数据库表数据量大怎么优化查询速度
下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。
1．合理使用索引
索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：
●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。
●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。
2．避免或简化排序
应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：
●索引中不包括一个或几个待排序的列；
●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；
●排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
3．消除对大型表行数据的顺序存取
在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
4．避免相关子查询
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
5．避免困难的正规表达式
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode “98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
6．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。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance0
AND cust.postcode“98000”
ORDER BY cust.name
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance0
ORDER BY cust.name
INTO TEMP cust_with_balance
然后以下面的方式在临时表中查询：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode“98000”
临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。
7．用排序来取代非顺序存取
非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。
有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。
Oracle数据库相比与MySql数据库哪个更适合于大型门户网站开发？为什么？
MySQL是一个小型关系型数据库管理系统，开发者为瑞典MySQL AB公司。在2008年1月16号被Sun公司收购。目前MySQL被广泛地应用在Internet上的中小型网站中。由于其体积小、速度快、总体拥有成本低，尤其是开放源码这一特点，许多中小型网站为了降低网站总体拥有成本而选择了MySQL作为网站数据库。MySQL的官方网站的网址是：
1.使用C和C++编写，并使用了多种编译器进行测试，保证源代码的可移植性
2.支持AIX、FreeBSD、HP-UX、Linux、Mac OS、Novell Netware、OpenBSD、OS/2 Wrap、Solaris、Windows等多种操作系统
3.为多种编程语言提供了API。这些编程语言包括C、C++、Eiffel、Java、Perl、PHP、Python、Ruby和Tcl等。
4.支持多线程，充分利用CPU资源
5.优化的SQL查询算法，有效地提高查询速度
6.既能够作为一个单独的应用程序应用在客户端服务器网络环境中，也能够作为一个库而嵌入到其他的软件中提供多语言支持，常见的编码如中文的GB 2312、BIG5，日文的Shift_JIS等都可以用作数据表名和数据列名
7.提供TCP/IP、ODBC和JDBC等多种数据库连接途径
8.提供用于管理、检查、优化数据库操作的管理工具
9.可以处理拥有上千万条记录的大型数据库
MySQL的应用
与其他的大型数据库例如Oracle、DB2、SQL Server等相比，MySQL自有它的不足之处，如规模小、功能有限（MySQL Cluster的功能和效率都相对比较差）等，但是这丝毫也没有减少它受欢迎的程度。对于一般的个人使用者和中小型企业来说，MySQL提供的功能已经绰绰有余，而且由于MySQL是开放源码软件，因此可以大大降低总体拥有成本。
目前Internet上流行的网站构架方式是LAMP（Linux+Apache+MySQL+PHP），即使用Linux作为操作系统，Apache作为Web服务器，MySQL作为数据库，PHP作为服务器端脚本解释器。由于这四个软件都是遵循GPL的开放源码软件，因此使用这种方式不用花一分钱就可以建立起一个稳定、免费的网站系统。
MySQL管理
可以使用命令行工具管理MySQL数据库（命令mysql 和 mysqladmin)，也可以从MySQL的网站下载图形管理工具MySQL Administrator和MySQL Query Browser。
phpMyAdmin是由php写成的MySQL资料库系统管理程式，让管理者可用Web介面管理MySQL资料库。
phpMyBackupPro也是由PHP写成的，可以透过Web介面创建和管理数据库。它可以创建伪cronjobs，可以用来自动在某个时间或周期备份MySQL 数据库。
另外，还有其他的GUI管理工具，例如早先的mysql-front 以及 ems mysql manager,navicat,phpmyadmin等等
Mysql存储引擎
MyISAM Mysql的默认数据库，最为常用。拥有较高的插入，查询速度，但不支持事务
InnoDB 事务型数据库的首选引擎，支持ACID事务，支持行级锁定
BDB 源自Berkeley DB，事务型数据库的另一种选择，支持COMMIT和ROLLBACK等其他事务特性
Memory 所有数据置于内存的存储引擎，拥有极高的插入，更新和查询效率。但是会占用和数据量成正比的内存空间。并且其内容会在Mysql重新启动时丢失
Merge 将一定数量的MyISAM表联合而成一个整体，在超大规模数据存储时很有用
Archive 非常适合存储大量的独立的，作为历史记录的数据。因为它们不经常被读取。Archive拥有高效的插入速度，但其对查询的支持相对较差
Federated 将不同的Mysql服务器联合起来，逻辑上组成一个完整的数据库。非常适合分布式应用
Cluster/NDB 高冗余的存储引擎，用多台数据机器联合提供服务以提高整体性能和安全性。适合数据量大，安全和性能要求高的应用
CSV 逻辑上由逗号分割数据的存储引擎
BlackHole 黑洞引擎，写入的任何数据都会消失，一般用于记录binlog做复制的中继
另外，Mysql的存储引擎接口定义良好。有兴趣的开发者通过阅读文档编写自己的存储引擎。
Mysql最常见的应用架构
单点(Single)，适合小规模应用
复制(Replication)，适合中小规模应用
集群(Cluster)，适合大规模应用
北大青鸟设计培训：大规模数据库的性能和伸缩性的优化？
在需要支持移动/平板电脑应用及普通桌面浏览器访问的时代，网站的普及率和有效性很大程度上取决于其可用性和性能。
一个访问缓慢的网站会使得访问者或潜在的客户流失，并导致商业的失败。
IT培训认为一个访问速度相当快的网站将会决定访客是否会使用网站提供的产品或服务。
拥有大规模数据库的网站始终需要适当的关注、配置、优化、调整和维护，以确保网站的快速加载。
这篇文章将讨论如何优化有海量数据的MySQL数据库。
选择InnoDB作为存储引擎大型产品的数据库对于可靠性和并发性的要求较高，InnoDB作为默认的MySQL存储引擎，相对于MyISAM来说是个更佳的选择。
优化数据库结构组织数据库的schema、表和字段以降低I/O的开销，将相关项保存在一起，并提前规划，以便随着数据量的增长，性能可以保持较高的水平。
设计数据表应尽量使其占用的空间最小化，表的主键应尽可能短。
对于InnoDB表，主键所在的列在每个辅助索引条目中都是可复制的，因此如果有很多辅助索引，那么一个短的主键可以节省大量空间。
仅创建你需要改进查询性能的索引。
索引有助于检索，但是会增加插入和更新操作的执行时间。
InnoDB的ChangeBuffering特性InnoDB提供了changebuffering的配置，可减少维护辅助索引所需的磁盘I/O。
大规模的数据库可能会遇到大量的表操作和大量的I/O，以保证辅助索引保持最新。
当相关页面不在缓冲池里面时，InnoDB的changebuffer将会更改缓存到辅助索引条目，从而避免因不能立即从磁盘读取页面而导致耗时的I/O操作。
当页面被加载到缓冲池时，缓冲的更改将被合并，更新的页面之后会刷新到磁盘。
这样做可提高性能，适用于MySQL5.5及更高版本。
关于搭建独立的数据库服务器平台
如果你要考虑到SQL 2005 那就只有走 WINDOWS SERVER了 现在比较稳定的 用的多的 大部分还是 WINDOWS SERVER 2008 R2 这样MSSQL 和 MYSQL 以及 ORACLE都可以安装
至于你说的数据库切换，一般需要你应用支持，ORM这个中间件来支持，比如JAVA的hibernate 以及.NET平台的 Entity Framework
数据库主要在于根据业务的设计和优化，MYSQL和MSSQL 照样能处理超大数据，当你数据存储量大的时候就 涉及到横向分库 纵向分区了，并发太大就要设计到数据群集了，这些都是在数据架构后面的事情了
大数据分析工具有哪些,好用的有吗
大数据分析的前瞻性使得很多公司以及企业都开始使用大数据分析对公司的决策做出帮助，而大数据分析是去分析海量的数据，所以就不得不借助一些工具去分析大数据，。一般来说，数据分析工作中都是有很多层次的，这些层次分别是数据存储层、数据报表层、数据分析层、数据展现层。对于不同的层次是有不同的工具进行工作的。下面小编就对大数据分析工具给大家好好介绍一下。
首先我们从数据存储来讲数据分析的工具。我们在分析数据的时候首先需要存储数据，数据的存储是一个非常重要的事情，如果懂得数据库技术，并且能够操作好数据库技术，这就能够提高数据分析的效率。而数据存储的工具主要是以下的工具。
1、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。
2、SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle数据库都是大型数据库了，主要是企业级，特别是大型企业或者对数据海量存储需求的就是必须的了，一般大型数据库公司都提供非常好的数据整合应用平台;
接着说数据报表层。一般来说，当企业存储了数据后，首先要解决报表的问题。解决报表的问题才能够正确的分析好数据库。关于数据报表所用到的数据分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。
2、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。
第三说的是数据分析层。这个层其实有很多分析工具，当然我们最常用的就是Excel，我经常用的就是统计分析和数据挖掘工具;
1、Excel软件，首先版本越高越好用这是肯定的;当然对Excel来讲很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常强大，甚至可以完成所有的统计分析工作!但是我也常说，有能力把Excel玩成统计工具不如专门学会统计软件;
2、SPSS软件：当前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我从3.0开始Dos环境下编程分析，到现在版本的变迁也可以看出SPSS社会科学统计软件包的变化，从重视医学、化学等开始越来越重视商业分析，现在已经成为了预测分析软件。
最后说表现层的软件。一般来说表现层的软件都是很实用的工具。表现层的软件就是下面提到的内容。
1、PowerPoint软件：大部分人都是用PPT写报告。
2、Visio、SmartDraw软件：这些都是非常好用的流程图、营销图表、地图等，而且从这里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart软件：制作图表的软件，生成的是Flash。
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