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大數據解決方案

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大數據處理 1、資料庫垂直拆分：根據業務把表放到不同的資料庫，解決表之間的IO競爭水平拆分：根據某種規則把單表數據分成多張表存儲，解決單表數據量大的問題索引：根據業務場景創建合理的索引，如果數據量很小建議使用索引（300條以內）索引使用場景：動作描述聚集索引非聚集索引主鍵列是是 ...

大數據處理

1、資料庫

垂直拆分：根據業務把表放到不同的資料庫，解決表之間的IO競爭

水平拆分：根據某種規則把單表數據分成多張表存儲，解決單表數據量大的問題

索引：根據業務場景創建合理的索引，如果數據量很小建議使用索引（300條以內）

索引使用場景：

動作描述	聚集索引	非聚集索引
主鍵列	是	是
外鍵列	是	是
列經常被分組排序	是	是
返回某範圍內的數據	是	否
一個或極少不同值	否	否
小數目的不同值	是	否
大數目的不同值	否	是
頻繁更新的列	否	是
頻繁修改索引列	否	是

分離活躍數據：把常用的數據和不常用的數據分離，例如活躍用戶和不活躍用戶

讀寫分離：寫用主庫，讀用從庫

其它：表結構優化、SQL語句優化

2、緩存

讀數據時先從緩存中取，命中不到再讀庫

3、集群

使用hadoop做集群，可以同時處理相同的數據

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