问题是这样的 就是一张数据库表中要存入巨量条记录 这样的话对某条数据的查询就变的非常的不可行了 请问这种问题一般怎么处理？大家讨论讨论一下
3条回答 默认 最新
myali88 2010-10-13 23:53关注可以对表进行Sharding，即把数据分布式部署，分别查询，当然最后要把结果汇总。如果不完全依赖关系数据库的话，可以参考现在的NoSQL数据库，对海量数据处理比较好的，比如：Mongodb
本回答被题主选为最佳回答 , 对您是否有帮助呢?解决 无用评论 打赏举报
分享
- 2021-11-01 08:00综上所述，MATLAB与ACCESS巨量数据存储技术研究通过阐述MATLAB的数据库连接功能，不仅为工程实践中处理巨量数据提供了一种有效的技术手段，同时也为MATLAB用户在数据管理方面提供了专业指导。通过这篇文章的介绍，...
- 2009-07-30 23:04本文旨在探讨MATLAB与Access数据库之间的连接技术，以及如何利用这种连接有效地存储和处理巨量数据。 #### 二、MATLAB与数据库的连接机制 ##### 2.1 ODBC简介 开放数据库连接（Open Database Connectivity，ODBC...
- 2019-12-06 09:49K. Bob的博客 海量数据的处理问题：订单数据越来越多（亿级），查询越来越慢，如何处理？ 分库分表会带来哪些副作用？可能的解决方式有哪些？ 目前经常使用的关系型数据库如MySQL、SQL Server等，都是以“行”为单位进行存储，...
- 2024-11-16 19:24在多模态数据存储方面，面临的主要问题是海量小文件的问题。由于样本数据集往往包含数以亿计的小文件，这导致存储IO模式变得非常复杂。同时，模型文件和优化器状态文件在训练过程中需要频繁读写，这就需要存储系统...
- 2024-10-05 23:59大数据处理架构是专门用于处理和分析巨量复杂数据集的软件架构，它由多个层面组成，包括数据收集、存储、处理、分析和可视化。其目标是从海量、多样化的数据中提取有价值的信息。在大数据处理架构中，Lambda架构是一...
- 2020-11-20 14:53小拾1236的博客 一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。当然，像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集，...
- 2021-03-17 14:34总结来说，"ad-core:巨量引擎广告数据拉取"是一个涵盖了数据接口设计、数据处理、大数据技术、数据分析、数据安全等多个领域的综合实践。通过有效管理和利用这些数据，广告主可以实现更精确的定向投放，提高广告的...
- 2024-07-24 18:52meslog的博客 通过实施上述策略，你可以显著提高数据库分页的性能，尤其是在处理大量数据时，每种方法都有其适用场景，因此我们需要根据具体需求和数据库环境来选择合适的优化策略。
- 2021-08-15 11:21Hadoop与MapReduce技术被用于进一步处理这些大数据集，通过分布式计算集群，实现对巨量日志数据的高效分析。 而房屋配置数据则相对结构化，包括房屋布局、设备类型、用户设定等信息，适合使用关系型数据库进行管理...
- 2022-02-27 18:39bitDesigner的博客 结合MySQL的存储过程和事务，实现超大批量数据插入，万级、十万级、百万级、千万级、亿级。一百万条左右的数据插入27.x seconds左右；一千万行需要5 minutes左右；一亿条左右的数据插入，预估需要1 hour 20 minutes...
- 2021-08-15 13:56大数据处理要求系统能够处理巨量的数据集，并从中提取有用信息、形成知识，支持决策。 10. 数据分析与管理 普查数据处理系统的核心功能之一是数据分析与管理。这要求系统具备强大的数据分析能力，能对采集到的数据...
- 2021-01-12 06:49柳飞飞的博客 这是一个开源数据库，在空间相关方面有比较好的工具生态，比如和GeoServer以及PostGIS，同时也符合大多是GIS开发的习惯，当前基于PostgreSQL的海量数据存储方案兼容性比较好的主要有两个TimescaleDB和Citus，这也是...
- 2025-08-04 17:05大数据处理技术是当今信息时代的核心技术之一，它涉及对巨量数据集的采集、存储、管理和分析。大数据的背景源于信息爆炸时代，数据量剧增且形式多样，数字数据已经成为了全球数据的主要构成部分。根据不同的数据结构...
- 2021-07-17 00:09云计算的核心在于其能够提供弹性计算、弹性存储和弹性网络资源，而大数据处理技术需要这样的弹性资源来高效地处理巨量的数据集。云计算的高效率、高质量和低成本特性正是大数据处理技术所要求的。云计算的虚拟化和...
- 2016-04-05 19:335. **非关系型数据库的兴起**：面对多样化和非结构化的数据类型，非关系型数据库提供了更加灵活的数据模型，如键值存储、文档数据库、图数据库等，以适应不同类型的数据存储需求。 #### 二、云时代大数据的特点 1....
- 2021-05-28 11:16* 大数据架构包括数据采集、数据存储、数据处理和数据分析等部分。 * 大数据架构需要考虑到数据的规模、速度、多样性和价值密度等特点。 * 大数据实践需要结合具体的应用场景和行业特点，选择合适的技术和架构。 ...
- 2022-10-24 22:25数据中心运维管理的博客 1、数据的起源与归宿大数据的时代，数据的增长是爆发式的。根据IDC的预测，2025年的数据将达到175ZB。...产生的这些巨量数据，存储的归宿在哪里呢？随着发展趋势，个人本地存储的需求越来越小，公有...
- 2020-11-27 20:00尽管TEAC DS系列数据记录仪的售价高达54,000美元，但考虑到其卓越的性能、庞大的数据存储容量和多功能性，对于需要处理大量宽频信号的专业应用来说，其价格是合理的。它不仅是一台数据记录仪，更是一个数据采集与...
- 2024-07-10 00:40程序员光剑的博客 大数据背景下的向量数据库：处理和分析巨量信息 1. 背景介绍 1.1 问题的由来 随着互联网、物联网以及社交网络的快速发展，数据的产生速度和数量呈现爆炸式增长。大数据时代背景下，存储、处理和分析海量信息成为了...
- 没有解决我的问题, 去提问
