
如何进行大量数据需要统计的数据库设计_数据分析师
数据越大查询越慢,这个是必然的的,使用缓存可以提升速度,但是不能实时。。。最佳解决方案就是多级报表。。。
比如,如果要统计全国2000多个县市数据,就要遍历2000个点。。如果中间加个省级报表,,这样全国报表就可以建立在30多个省级报表汇总就可以了。。。
在省级报表基础上,可以仿照军区方式,对全国划区,比如7个大区,这样,统计全国报表只要遍历7个点啦。。
所以,我觉得比较好的方式就是多级报表,推荐 全国》》区域》》省》》市县不过我想更加通用的方案是 建立业务级别的索引。。
1. 业务级别的索引 1
2. 创建索引可以大大提高系统的性能。 1
3. 索引的实现 2
3.1. 通常使用B树及其变种B+树。(需要排序) 2
3.2. 使用hash 2
4. 业务索引的存储 2
5. 索引的实现方式优化 2
5.1. 增量索引 2
6. 增加索引也有许多不利的方面。 2
1.业务级别的索引
大数据量统计下的统计非常慢。缓存可以部分解决这个问题,也可以缓解这个问题,但是缓存往往不能实时查询。多级关联查询也比较麻烦。。
解决思路,就是仿照数据库,建立业务级别的索引。。
默认数据库只能建立列的索引,,只有oracle支持函数索引,mysql ,mssql都不支持函数索引
至于业务索引,只能自己实现了。。
2.创建索引可以大大提高系统的性能。
第一,通过创建唯一性索引,可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。
第二,可以大大加快数据的检索速度,这也是创建索引的最主要的原因。
第三,可以加速表和表之间的连接,特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。
第四,在使用分组和排序子句进行数据检索时,同样可以显著减少查询中分组和排序的时间。
第五,通过使用索引,可以在查询的过程中,使用优化隐藏器,提高系统的性能。
3.索引的实现
3.1.通常使用B树及其变种B+树。(需要排序)
3.2.使用hash
4.业务索引的存储
可以使用表来存储。。。Oracle可以建立函数索引,,但业务索引需要使用编程语言代码来计算结果,最后把结果存储到索引里面,建立专门的索引存储表。。。
5.索引的实现方式优化
5.1.增量索引
6. 增加索引也有许多不利的方面。
第一,创建索引和维护索引要耗费时间,这种时间随着数据量的增加而增加。
第二,索引需要占物理空间,除了数据表占数据空间之外,每一个索引还要占一定的物理空间,如果要建立聚簇索引,那么需要的空间就会更大。
第三,当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候,索引也要动态的维护,这样就降低了数据的维护速度
但从数据库角度,做集群。 建议用hadoop.
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10