① 你好，現在公司處理數據每月在幾百萬條，一年幾千萬，幾年就是幾個億，所以想用大容量的軟體，但是我們

大數據魔鏡正適合你的要求，而且免費使用。免費版本目前支持50M
大數據魔鏡擁有全國最大的可視化圖形庫，有超過500 多種可視化效果，豐富的組件庫中包括示意圖、地圖和標簽雲圖，從而使用戶能夠創建簡單的儀錶板或者絢麗的商業信息圖表和可視化效果。
大數據魔鏡平台架構
魔鏡是一款基於java 平台開發的可擴展、自助式分析、大數據分析產品。魔鏡在垂直
方向上採用三層設計： 前端為可視化效果引擎，中間層為魔鏡探索式數據分析模型引擎，
底層對接各種結構化或非結構化數據源。
魔鏡擁有豐富的可視化展示效果圖，一流的可視化渲染引擎， 為客戶展示各種酷炫、
交互的數據內容。
中間層為魔鏡探索式數據分析模型引擎， 數據分析模型引擎用於對數據源進行分析，
自動找出各種可行的數據分析路徑，並給出最優的路徑獲取數據。
底層對接各種結構化或非結構化數據源。如：Excel、Mysql、Oracle、DB2、SQL Server、
Hadoop 等，也可以選擇包括MapRece、Spark 等非結構化數據。
水平方向，大數據魔鏡部署在高可用性、負載均衡的架構上，支持處理大數據量、高並
發查詢， 避免單點故障的問題。

② 如何處理大數據查詢，將近1000萬的數據

不能只看數據量。還要考慮是否實時、這個查詢是否涉及分析、專門演算法、你現在所會的內技術。
如果不考慮實時容性，幾大關系資料庫也能滿足1000萬行的數據查詢。
如果涉及簡單的分析，又擅長python，可以用python的pandas輕松處理。
如果涉及演算法，又以後有很多個Tb，那長遠看，搭建個小型的hadoop也未嘗不可。
自己經驗，僅供參考。

③ 法院執行記錄大數據一生都有嗎

執行記錄一生都有，只是結案了可以屏蔽的

④ 對於大量數據（幾千萬條）的查詢，篩選不用觸發器或者存儲過程，有沒有可能用程序實現高效的查詢

低級問題~資料庫關鍵欄位加個索引不就行了
mysql應該也有這個功能吧~這種問題資料庫都給你解決好了

給你大哥加分吧

⑤ 經常查詢網貸大數據會留下記錄嗎

說起網貸大數據，相信經常辦理貸款的人應該對它很了解。網貸大數據是利用大數據的技術手段將各類網貸平台的貸款記錄整合在了一起，是一種面向貸款機構的第三方徵信查詢系統。如果網貸大數據有污點，那麼再申請辦理網貸就很容易被拒絕。所以對於數據有污點的人來說，就很關心網貸大數據的更新時間，那麼網貸大數據更新時間是多久一次？是不是所有網貸都要上大數據？快來一起了解一下吧！

根據收集到的情況來看，網貸大數據更新時間是在三到六個月內會更新一次。如果之前有頻繁申請網貸，導致網貸數據花了，那麼就可以在此期間，不要再有任何申貸操作，更不要有逾期這種不良行為，那麼隨著網貸大數據更新，之前的不良數據就會被覆蓋掉。

但是有一點需要注意，如果網貸有逾期這種不良記錄，那麼就需要現將欠款還清，不良記錄才會隨著網貸大數據更新而被覆蓋掉。如果欠款一直不還清，網貸逾期記錄將會一直存在，其他貸款平台在審核的時候，查看到這種不良記錄，可能就會直接秒拒。

而且現在市場上大概有百分之九十八的網貸平台都是上網貸大數據的，而且其中有些平台還對接了央行徵信系統，也就是說如果辦理的網貸是上徵信的，那麼有不良貸款記錄，不僅會影響今後貸款，嚴重的還會影響到日常生活。
相比央行的個人徵信報告，個人信用記錄的氛圍更加廣泛，出具的機構也更加多元，像中瑞數據、芝麻信用分、騰訊信用分、百行徵信等，都屬於個人信用記錄的一部分，整體而言更類似於網上說的大數據徵信，是傳統個人徵信報告的有益補充。
目前，國家正在構建一張全方位無死角的「信用大網」，聯通社會，信息共享，無論是徵信報告還是個人信用記錄，都是其中的重要組成部分。保護好自己的信用，對每個人來說，信用才是最大的資產與財富。

⑥ 如何提高上百萬級記錄MySQL資料庫查詢速度

關於mysql處理百萬級以上的數據時如何提高其查詢速度的方法

最近一段時間由於工作需要，開始關注針對Mysql資料庫的select查詢語句的相關優化方法。

由於在參與的實際項目中發現當mysql表的數據量達到百萬級時，普通SQL查詢效率呈直線下降，而且如果where中的查詢條件較多時，其查詢速度簡直無法容忍。曾經測試對一個包含400多萬條記錄（有索引）的表執行一條條件查詢，其查詢時間竟然高達40幾秒，相信這么高的查詢延時，任何用戶都會抓狂。因此如何提高sql語句查詢效率，顯得十分重要。以下是網上流傳比較廣泛的30種SQL查詢語句優化方法：
1、應盡量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否則將引擎放棄使用索引而進行全表掃描。

2、對查詢進行優化，應盡量避免全表掃描，首先應考慮在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

3、應盡量避免在 where 子句中對欄位進行 null 值判斷，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num is null
可以在num上設置默認值0，確保表中num列沒有null值，然後這樣查詢：
select id from t where num=0

4、盡量避免在 where 子句中使用 or 來連接條件，否則將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以這樣查詢：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20

5、下面的查詢也將導致全表掃描：(不能前置百分號)
select id from t where name like 『%c%』
若要提高效率，可以考慮全文檢索。

6、in 和 not in 也要慎用，否則會導致全表掃描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
對於連續的數值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3

7、如果在 where 子句中使用參數，也會導致全表掃描。因為SQL只有在運行時才會解析局部變數，但優化程序不能將訪問計劃的選擇推遲到運行時；它必須在編譯時進行選擇。然 而，如果在編譯時建立訪問計劃，變數的值還是未知的，因而無法作為索引選擇的輸入項。如下面語句將進行全表掃描：
select id from t where num=@num
可以改為強制查詢使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8、應盡量避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where num/2=100
應改為:
select id from t where num=100*2

9、應盡量避免在where子句中對欄位進行函數操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=』abc』–name以abc開頭的id
select id from t where datediff(day,createdate,』2005-11-30′)=0–』2005-11-30′生成的id
應改為:
select id from t where name like 『abc%』
select id from t where createdate>=』2005-11-30′ and createdate<』2005-12-1′

10、不要在 where 子句中的「=」左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引。

11、在使用索引欄位作為條件時，如果該索引是復合索引，那麼必須使用到該索引中的第一個欄位作為條件時才能保證系統使用該索引，否則該索引將不會被使 用，並且應盡可能的讓欄位順序與索引順序相一致。

12、不要寫一些沒有意義的查詢，如需要生成一個空表結構：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
這類代碼不會返回任何結果集，但是會消耗系統資源的，應改成這樣：
create table #t(…)

13、很多時候用 exists 代替 in 是一個好的選擇：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的語句替換：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14、並不是所有索引對查詢都有效，SQL是根據表中數據來進行查詢優化的，當索引列有大量數據重復時，SQL查詢可能不會去利用索引，如一表中有欄位 sex，male、female幾乎各一半，那麼即使在sex上建了索引也對查詢效率起不了作用。

15、索引並不是越多越好，索引固然可以提高相應的 select 的效率，但同時也降低了 insert 及 update 的效率，因為 insert 或 update 時有可能會重建索引，所以怎樣建索引需要慎重考慮，視具體情況而定。一個表的索引數最好不要超過6個，若太多則應考慮一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.應盡可能的避免更新 clustered 索引數據列，因為 clustered 索引數據列的順序就是表記錄的物理存儲順序，一旦該列值改變將導致整個表記錄的順序的調整，會耗費相當大的資源。若應用系統需要頻繁更新 clustered 索引數據列，那麼需要考慮是否應將該索引建為 clustered 索引。

17、盡量使用數字型欄位，若只含數值信息的欄位盡量不要設計為字元型，這會降低查詢和連接的性能，並會增加存儲開銷。這是因為引擎在處理查詢和連接時會 逐個比較字元串中每一個字元，而對於數字型而言只需要比較一次就夠了。

18、盡可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因為首先變長欄位存儲空間小，可以節省存儲空間，其次對於查詢來說，在一個相對較小的欄位內搜索效率顯然要高些。

19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具體的欄位列表代替「*」，不要返回用不到的任何欄位。

20、盡量使用表變數來代替臨時表。如果表變數包含大量數據，請注意索引非常有限（只有主鍵索引）。

21、避免頻繁創建和刪除臨時表，以減少系統表資源的消耗。

22、臨時表並不是不可使用，適當地使用它們可以使某些常式更有效，例如，當需要重復引用大型表或常用表中的某個數據集時。但是，對於一次性事件，最好使 用導出表。

23、在新建臨時表時，如果一次性插入數據量很大，那麼可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果數據量不大，為了緩和系統表的資源，應先create table，然後insert。

24、如果使用到了臨時表，在存儲過程的最後務必將所有的臨時表顯式刪除，先 truncate table ，然後 drop table ，這樣可以避免系統表的較長時間鎖定。

25、盡量避免使用游標，因為游標的效率較差，如果游標操作的數據超過1萬行，那麼就應該考慮改寫。

26、使用基於游標的方法或臨時表方法之前，應先尋找基於集的解決方案來解決問題，基於集的方法通常更有效。

27、與臨時表一樣，游標並不是不可使用。對小型數據集使用 FAST_FORWARD 游標通常要優於其他逐行處理方法，尤其是在必須引用幾個表才能獲得所需的數據時。在結果集中包括「合計」的常式通常要比使用游標執行的速度快。如果開發時 間允許，基於游標的方法和基於集的方法都可以嘗試一下，看哪一種方法的效果更好。

28、在所有的存儲過程和觸發器的開始處設置 SET NOCOUNT ON ，在結束時設置 SET NOCOUNT OFF 。無需在執行存儲過程和觸發器的每個語句後向客戶端發送 DONE_IN_PROC 消息。

29、盡量避免向客戶端返回大數據量，若數據量過大，應該考慮相應需求是否合理。

30、盡量避免大事務操作，提高系統並發能力。

⑦ 有幾萬甚至幾十萬條記錄，怎麼設計數據表

mysql被定義為一種小型資料庫，但是千萬不要小看他。
上千萬的數據量他都可以承受。
想想維基網路。幾十萬不算什麼了
如果數據量到了一定級別就要選擇大型資料庫。如mssql和or

⑧ 個人大數據怎麼查

因為從抄事相關業務，用過市面上大概有幾十家查大數據徵信，數據維度都差不多，為數不多留下深刻印象的是【好信查】，他們家的報告顏值很高，速度比較快，也比較穩定，客服態度也很不錯，作為一個顏控，所以就長期用這家了，另外報告可以給你兩張圖體會一下

另外附上如何用微信查大數據徵信

⑨ 每次報告的大數據，比如每年浪費糧食幾千萬頓，普通人怎麼得到呢在哪裡找得到呢

一般都是由國家的統計局發布的，也有一些大學自己去採集數據，一般新聞會有報道的，如果你想確切知道某個東西，那就去網路啊，網路這么發達

⑩ oracle 大數據量（100萬到1000萬條記錄）導入誰有高招滿意後追加100分

sqlloader，用java當然慢