oracle中对大数据处理有哪些方式?
1、对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2、大数据量提交可能会造成系统瘫痪,所以不建议这样做。 如果有需要,可以在导出insert语句的时候分批次commit(提交)。
3、其实海量数据也罢,少量数据也罢,只要考虑到性能问题,都要从条件入手。哪怕游戏数据库或者是电信金融这类数据库这样庞大,也只能是从更加严格的查询条件着手。
4、分区完全对应用透明。 Oracle的分区表可以包括多个分区,每个分区都是一个独立的段(SEGMENT),可以存放到不同的表空间中。查询时可以通过查询表来访问各个分区中的数据,也可以通过在查询时直接指定分区的方法来进行查询。
5、大数据量插入需要注意插入的方式,逐条插入效率最低,插入一定行数之后进行提交,不要整个插入过程一次提交,那样回滚段会爆的。如果能够使用DMP导入最好了。
oracle大数据处理瓶颈怎么办
1、对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2、通过使用一些辅助性工具来找到程序中的瓶颈,然后就可以对瓶颈部分的代码进行优化。一般有两种方案:即优化代码或更改设计方法。我们一般会选择后者,因为不去调用以下代码要比调用一些优化的代码更能提高程序的性能。
3、如果是几十万级别的表,一般正确建索引就可以。如果是千万级别的表,不但要正确建索引,而且要定时手工进行收集统计信息维护,不建议系统自动维护,以免影响使用性能。
4、数据问题,由于数据量的增加,导致语句执行慢,此时,应该优化SQL语句。表结构问题,查看是否对大数据量的表用到索引、分区等,优化表存储。
5、你这个问的真的太笼统了,那也只能笼统的回答了。。做表分区 查询语句优化,尽量减少全局扫描,多走索引 提升硬件的运算速度和运算空间。
oracle和大数据处理技术哪个简单
从当前发展角度来看,oracle是一家传统数独库软件公司,在传统数据库时代一手遮天,目前很多银行用得还是oracle数据库,但是不是oracle的数据仓库技术,而是叫 teradata天睿公司的一家数据仓库,很多银行,像工商银行,建行。。
①java:一门面向对象的计算机编程语言,具有功能强大和简单易用两个特征。②spark:专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。③SSM:常作为数据源较简单的web项目的框架。
合格的大数据工程师,需要熟悉Java,Scala开发,至少熟练使用一种脚本语言如Shell、Python等;有流式计算Sparkstreaming实时数据处理技术项目经验;熟练使用一种数据库开发技术:Oracle、Postgres、MySQL等,能运用SQL实现数据加工处理。