大數據的優化
一、人民銀行只能查到那些正規的銀行貸款以及信用卡，其他大數據是查詢不到的。
二、如果不是因為逾期而造成的黑戶，那麼就要找找其他的原因了，比如說是不是申請網貸頻率過高，如果不清楚可以在微信:藍冰數據 上檢測一下。只有知道是道什麼原因導致自己成為黑戶，才能根據原因來改善網貸大數據。
三、想要把大數據恢復正常，建議半年內不要再有任何申貸操作。
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⑵ 大數據如何優化企業HR管理
大數據如何優化企業HR管理
第一：重視大數據的作用
大數據時代的到來意味著企業的經營環境也發生了很大變化，新特點是決策以數據為依據，數據進行網路共享，信息系統作為數據集成的平台。
人力資源要想發揮自己更大的價值並且拓寬自己的職能，專業化水平的提升是關鍵。而大數據在提升專業化的過程中發揮著極為重要的作用，其利用互聯網技術科學規范人力資源管理，使得每一個步驟都在向專業化的方向靠攏。
未來人力資源行業的發展勢必會以依託大數據雲計算為發展趨勢，人力資源管理模式的升級要全面充分地掌握數據，重視數據的准確性和權威性，隨時對數據進行動態監測。與此同時，企業還應當實現在數據與最終人才價值與利益之間的轉化，藉助外力來提高人力資源管理的質量。
第二：促成人力資源管理的創新
在大數據的幫助下，人力資源管理將由原來多依靠經驗進行管理向更加科學規范的管理方式轉變，其中的選、育、用、留等過程都逐漸可以量化查詢。如此一來管理過程以及結果更加令人信服，精準度更高，管理部門自然也樹立更高的威信。
新時代下，人力資源管理對於數據的依賴程度繼續加深，先進的平台與相關技術可以更加科學高效地管理人才信息，管理效率大大提升。管理部門通過先進的平台對數據信息進行獲取和分析，不但便捷，而且使整個過程更加規范化，更為人力資源部門的領導者做出決策提供了更為可靠的依據。
第三：大數據在企業HR中的應用
圖：大數據在企業HR中的應用
1、人力資源管理需要制定管理策略和規劃。在大數據時代下，市場環境瞬息萬變，企業也需要隨時調整自己的戰略策略來進行應對。這就需要人力資源部門具備十分敏銳的洞察能力，在人力資源戰略的規劃方面要與企業發展策略相一致，只有二者相協調，人力資源部才能為企業發展提供強大的推動力。
2、對員工的能力提出新要求。在傳統時代下，員工的工作經驗是企業關注的重點，而到了大數據時代已經逐步向偏向於員工的數據處理能力。在數據規模巨大並且復雜的今天，企業員工須得具備對數據理性分析的能力，單憑經驗判斷則容易出現失誤。因此，員工應當學會運用數據和系統，針對工作的特點掌握相應的數據處理能力，提高工作的准確度和效率。
3、企業招聘精準化。在企業的招聘過程中，最核心也是最基本的問題就是企業與人才之間的匹配問題，而大數據就為該匹配過程提供了精準高效的工具。在大數據時代，信息傳播的渠道增多，人們之間的溝通與交流也越來越頻繁。傳統的招聘形式主要依靠個人自己撰寫的應聘信息來了解情況，而在大數據時代下則可以通過各個社交平台來對個人信息進行深入挖掘，對應聘者的情況有更加全面以及深入的了解，從而更加精確地完成企業與人才之間的匹配。
4、調整員工培訓的方向。傳統模式下員工培訓多集中於企業相關業務水平的訓練，而在大數據時代下，對數據信息的整合、提煉、分析、價值挖掘等能力的訓練提上日程。企業員工在對數據熟練運用的前提下還要培養制定行動計劃與提高自身執行力的能力。
5、改進人才考核。大數據對於人才選拔、績效考核等問題的研究提供了更加具有說服力的科學依據，能夠幫助決策者挖掘出數據之間存在的一些潛在聯系，通過這些聯系來把員工的綜合情況串聯起來，有效進行各項考核評測。
6、人性化的激勵制度。在數據流的沖擊下，企業結構、組織等不斷進行調整甚至重建，在應對市場環境變化的同時也容易給員工帶來心理上的不安全感。因此，實施人性化基礎上員工激勵制度，能夠最大限度提高員工的心理歸屬感與企業集體榮譽感，激發員工積極性，使其價值的實現去企業價值的增長同步進行。
⑶ 如何優化大數據，大流量的網站
我的經驗是，大量的相關文章+合理的站內鏈接+穩定的更新頻率。
如何做好SEO優化策略可參考如下方法：
在搜索引擎優化中，SEO策略影響到最終的優化效果。SEO策略不管對中小網站還是大型網站都是重要的，而對於大型網站，制定一個好的SEO策略尤為重要。
第一部分：關鍵詞分析
關鍵詞分析是所有SEO必須掌握的一門功課，大型網站雖然有海量的數據，但是每個頁面都需要進行關鍵詞分析，除了SEO之外，策劃、編輯也需要具備一定的關鍵詞分析能力。
關鍵詞分析的基本原則：
1、 調查用戶的搜索習慣：這是一個重要的方面，只有了解用戶的搜索習慣，才能把我用戶的搜索需求，用戶喜歡搜索什麼?用什麼搜索引擎?等等
2、 關鍵詞不能過於寬泛：關鍵詞過於寬泛會導致競爭激烈，耗費大量時間卻不一定得到想要的效果，並且可能降低了關鍵詞的相關性。
3、 關鍵詞不能過冷：想想，沒有用戶搜索的關鍵詞，還值得去優化嗎?
4、 關鍵詞要與頁面內容保持高度的相關性：這樣既有利於優化又有利於用戶。
關鍵詞挑選的步驟：
1、 確定核心關鍵詞：我們應該考慮的是哪一個詞或者兩個詞能夠最准確的描述網頁的內容?哪一個詞用戶搜索次數最多?
2、 核心關鍵詞定義上的擴展：例如核心關鍵詞的別名、僅次於核心關鍵詞的組合等、核心關鍵詞的輔助等。
3、 模擬用戶思維設計關鍵詞：把自己假想為用戶，那麼我會去搜索什麼關鍵詞呢?
4、 研究競爭者的關鍵詞：分析一下排名佔有優勢的競爭對手的網頁，他們都使用了什麼關鍵詞?
第二部分：頁面逆向優化
為什麼要做逆向優化?因為在大型網站中，頁面的優化價值一般不同於中小網站。考慮到各種綜合因素(例如品牌、頁面內容、用戶體驗等)，大型網站的頁面優化價值大多數呈現逆向順序，即：最終頁>專題頁>欄目頁>頻道頁>首頁。
如何針對各頁面進行關鍵詞分配呢?通常情況是這樣的：
1、 最終頁：針對長尾關鍵詞;
2、 專題頁：針對熱門關鍵詞，例如"周傑倫";
3、 欄目頁：針對固定關鍵詞，例如"音樂試聽";
4、 頻道頁：針對核心關鍵詞，例如 "音樂";
5、 首頁：不分配關鍵詞，而是以品牌為主。
在進行關鍵詞分配後，我們可以在最終頁中添加匹配的內鏈作為輔助，這是大型網站內鏈的優勢。
第三部分：前端搜索引擎友好，包括UI設計的搜索友好和前端代碼的搜索友好兩點
1、首先來看UI設計的搜索引擎友好：主要是做到導航清晰，以及flash和圖片等的使用，一般來說，導航以及帶有關鍵詞的部分不適合使用flash及圖片，因為大多數搜索引擎無法抓取flash及圖片中的文字。
2、然後是前端代碼的搜索引擎友好：
a、代碼的簡潔性：搜索引擎喜歡簡潔的html代碼，這樣更有利於分析。
b、重要信息靠前：指帶關鍵詞的及經常更新的信息盡量選擇出現在html的靠前位置。
c、過濾干擾信息：大型網站的頁面一般比較復雜，各種廣告、合作、交換內容以及其他沒有相關性的信息比較多，我們應該選擇使用js、iframe等搜索引擎無法識別的代碼過濾掉這一部分信息。
d、代碼的基礎SEO：這是基礎的SEO工作，避免html錯誤以及語義化標簽。
第四部分：內部鏈接策略
為什麼要強調內部鏈接策略?因為內鏈具有以下優勢：
1、 大型網站海量的數據使內鏈的優勢遠遠大於外鏈。外鏈的數量可能幾千幾萬幾十萬，但是大型網站擁有成百萬上千萬甚至上億的海量網頁內容，如果用這些海量的網頁做內鏈的建設，優勢是很明顯的。
2、 網站內的網頁間導出鏈接是一件很容易的事情。
3、 提高搜索引擎對網站的爬行索引效率，增強收錄，也有利於PR的傳遞。
4、 集中主題，使該主題的關鍵詞在搜索引擎中具有排名優勢。
在內鏈建設中，應該遵循以下原則：1、控制文章內鏈數量：穿插於文章內的鏈接可以根據內容的多少控制在3-8個左右。2、鏈接對象的相關性要高。3、給重要的網頁更多的關註：使重要的更有關鍵詞價值的網頁得到更好的排名。4、使用絕對路徑。
第五部分：外部鏈接策略
在強調大型網站的內鏈建設的同時也不能太忽視了外鏈的建設。外鏈的建設雖然沒有中小網站那麼重要，但是也具有很高的價值。通常可以通過交換鏈接、製造鏈接誘餌、投放帶鏈接的軟文等方法來建設外鏈。
1、 來看交換鏈接應該要遵循哪些原則：
a、鏈接文字中包含關鍵詞;b、盡量與相關性高的站點、頻道交換鏈接;c、對方網站導出鏈接數量不能過多，過多的話沒有太大的價值;d、避免與未被收錄以及被搜索引擎懲罰的網站交換鏈接
2、 製造鏈接誘餌：製造鏈接誘餌是一件省力的工作，這使得對方網站主動的為我們添加鏈接。製造鏈接誘餌的技巧很多，但是可以用兩個字來概括：創意。
3、 帶鏈接的軟文投放。指的是在商務推廣或者為專門為了得到外鏈而進行的帶鏈接的軟文投放。
第六部分:網站地圖策略
有很多大型網站不重視網站地圖的建設，不少大型網站的網站地圖只是敷衍了事，做一個擺設。其實網站對於大型網站是很重要的，大型網站海量的數據、復雜的網站導航結構、極快的更新頻率使得搜索引擎並不能完全抓取所有的網頁。這就是為什麼有的大型網站擁有百萬千萬甚至上億級的數據量，但是卻只被搜索引擎收錄了網站數據量的一半、三分之一甚至更少的一個重要原因。連收錄都保證不了，怎麼去做排名?
Html地圖：
1、 為搜索引擎建立一個良好的導航結構。
2、 Html地圖中可以分為橫向和縱向導航，橫向導航主要是頻道、欄目、專題等鏈接，縱向導航主要是針對關鍵詞。
3、 每個頁面都有指向網站地圖的鏈接。
Xml網站地圖：主要針對Google、yahoo、live等搜索引擎。因為大型網站數據量太大，單個的sitemap會導致sitemap.xml文件太大，超過搜索引擎的容忍度。所以我們要將sitemap.xml拆分為數個，每個拆分後的sitemap.xml則保持在搜索引擎建議的范圍內。
第七部分:搜索引擎友好寫作策略
搜索引擎友好寫作是創造海量數據對取得好的搜索引擎排名的很關鍵的一部分。而SEO人員不可能針對每個網頁都提出SEO建議或者方案，所以對寫作人員的培訓尤為重要。如果所有寫作人員都按照搜索引擎友好的原則去寫作，則產生的效果是很恐怖的。
1、 對寫作人員要進行反復培訓：寫作人員不是SEO，沒有經驗，不可能一遍就領悟SEO的寫作技巧。所以要對寫作人員進行反復的培訓才能達到效果。
2、 創造內容先思考用戶會去搜索什麼，針對用戶的搜索需求而寫作。
3、 重視title、meta寫作：例如Meta雖然在搜索引擎的權重已經很低，但是不好的meta寫作例如堆積關鍵詞、關鍵詞與內容不相關等行為反而會產生負作用。而Title的權重較高，盡量在Title中融入關鍵詞。
4、 內容與關鍵詞的融合：在內容中要適當的融入關鍵詞，使關鍵詞出現在適當的位置，並保持適當的關鍵詞密度。
5、 為關鍵詞加入鏈接很重要：為相關關鍵詞加入鏈接，或者為本網頁出現的其他網頁的關鍵詞加入鏈接，可以很好的利用內鏈優勢。
6、 為關鍵詞使用語義化標簽：
第八部分:日誌分析與數據挖掘
日誌分析與數據挖掘常常被我們所忽視，其實不管是大型網站還是中小網站，都是一件很有意義的工作。只是大型網站的日誌分析和數據挖掘工作難度要更高一些，因為數據量實在太大，所以我們要具備足夠的耐心來做該項工作，並且要有的放矢。
1、 網站日誌分析：網站日誌分析的的種類有很多，如訪問來源、瀏覽器、客戶端屏幕大小、入口、跳出率、PV等。跟SEO工作最相關的主要有以下三種：a、搜索引擎流量導入;b、搜索引擎關鍵詞分析;c、用戶搜索行為統計分析
2、 熱點數據挖掘：我們可以通過自身的網站日誌分析以及一些外在的工具和SEO自己對熱點的把握能力來進行熱點數據的挖掘。熱點數據的挖掘主要有以下手段：a、把握行業熱點，可以由編輯與SEO共同完成;b、預測潛在熱點，對信息的敏感度要求較高，能夠預測潛在的熱門信息。c、自己創造熱點，如炒作等;d、 為熱點製作專題
第九部分:為關鍵詞創作專題
除了最終頁面，各種針對熱門的關鍵詞所製作的專題應該作為網站的第二大搜索引擎流量來源。我們在對熱點數據進行挖掘後，就可以針對這些熱門關鍵詞製作專題了。製作的專題頁的內容從何而來?我們一般通過程序實現對應關鍵詞相關的信息進行篩選聚合，這樣就使得內容與關鍵詞高度匹配，為用戶、為搜索引擎都提供了所需要的內容。
當然，僅僅建立一個專題而沒有輔助手段是很難保證專題的搜索引擎排名的，我們可以通過文章內鏈、頻道頁推薦、或者最終頁的專題推薦來獲得鏈接達到效果。
1、為熱點關鍵詞製作專題
2、關鍵詞相關信息的聚合
3、輔以文章內鏈導入鏈接
⑷ 大數據如何優化公共服務
大數據如何優化公共服務
公共服務領域採用大數據技術和大數據思維，既可以為政府進行公共服務決策和加強公共服務監管服務，可以為公共服務消費者在內的社會公眾提供個性化和精準化服務，也有助於公共服務提供者降低成本，從而更好地實現公共服務自身的經濟和社會特性並存的要求。但是，大數據不僅是一種海量的數據狀態及相應的數據處理技術，更是一種思維方式，是一場由技術變革推動的社會變革。在公共服務領域真正實現與大數據的融合，現實中還存在著多重挑戰。
公共服務提供主體運用大數據的意識差異大。從公共服務提供者的角度來看，雖然公共服務提供機構對於數據的重視程度較高，但是范圍更多地局限於對內部的數據認知。從總體來看，公共服務提供機構的管理人員並沒有意識到外部數據如互聯網數據與內部數據的結合所產生的價值，而是更多地把數據進行了存儲，沒有進行分析。這也加重了現有的數據孤島問題和數據閑置現象。以人口管理為例，掌握准確的基礎人口數據是人口管理的一大難點。涉及人口管理的有八九家部門，稅務部門有納稅人口數據，教育部門有在讀人口數據，公安局有戶籍人口數據，社保局有參保人口數據，等等。孤立的任何一個資料庫都不能全面展現一個地方的實有人口情況。
公共服務數據格式和採集標准不統一，導致數據可用性差。大數據預處理階段需要抽取數據並把數據轉化為方便處理的數據類型，對數據進行清洗和去噪，以提取有效的數據等操作。很多公共服務部門，每天都在產生大量的數據，但在數據的預處理階段不重視，不同部門的數據格式、採集標准也非常不同，很多數據是非結構化的，導致數據的可用性差，數據質量差，數據處理很不規范。如危險化學品的監管問題，在目前的監管格局下，危險化學品在生產、儲存、使用、經營、運輸的不同環節，除企業承擔主體責任外，由安監、交通、公安等部門分別承擔監管職責，這些主體對信息報備的寬嚴尺度不一。這樣的寬嚴不一，以及各監管部門、企業主體間存在的種種信息壁壘，大大影響了監管效能。
公共服務部門從業人員多元化，大數據專業人才缺乏。數據採集工作牽涉的絕不僅僅是數據問題，它與政府以及事業單位等的改革深刻關聯，勢必對基層人員的工作能力和責任感都提出更高的要求。數據的採集和分析是一個多專家合作的過程，這要求相關人員是復合型人才，既熟悉本單位業務和需求，具備相關專業知識和經驗，同時又要了解大數據技術，能夠綜合運用數學、數據分析、機器學習和自然語言處理等多方面知識。面對大數據，如果不會分析，數據就只是數據；如果錯誤分析，數據反而還會造成新的問題。
教育、醫療、社會保障、環境保護等公共服務領域，由於技術難度相對小，而且推廣意義大，可以起到「四兩撥千斤」的作用，應當率先突破大數據的應用障礙，政府部門應當而且也可以在這一方面發揮更大的作用。
科學規劃和合理配置網路資源，加強信息化的基礎設施建設。沒有信息化的基礎設施建設，就談不上信息化，更談不上大數據。2013年8月，澳大利亞政府信息管理辦公室（AGIMO）發布了公共服務大數據戰略。到2013年底，澳大利亞人可以享受到每秒1G的互聯網下載速度，而且安裝寬頻所需要的費用全部由政府免單，完全免費。對我國來講，這一項工作只有以政府部門為主，根據發展需求，科學規劃和合理配置網路地址、網路帶寬等網路資源，並且鼓勵大數據企業參與網路設施投資和電信服務運營。
與此同時，還應做好數據標准統一工作，為數據的採集、整合等提供支持。統一的標準是用好大數據的關鍵所在。應當加快研究建立健全大數據技術標准、分類標准和數據標准。針對行政記錄、商業記錄、互聯網信息的數據特點，研究分析不同數據口徑之間的銜接和數據源之間的整合，規范數據輸出格式，統一應用指標涵義、口徑等基本屬性，為大數據的公開、共享和充分利用奠定基礎。
政府搭建平台，推動公共服務部門與第三方數據平台合作，建設好社會基礎資料庫，助力提高公共服務效率和開展公共服務創新。公共服務部門可以考慮藉助如網路、阿里、騰訊等第三方數據平台解決數據採集難題，為包括政府各職能部門在內的各種社會主體提高公共服務效率和開展公共服務創新提供可能。另外，在政府信息公開不斷加強的基礎上，加大數據的開放和共享，建立起公共服務領域的數據聯盟。大數據越關聯就越有價值，越開放就越有價值。須盡快確立數據開放基本原則，政府帶頭開放公共領域的行政記錄等公共數據，鼓勵事業單位等非政府機構提供在公共服務過程中產生的數據，推動企業等開放其在生產經營、網路交易等過程中形成的數據。最終建立起公共服務領域的數據聯盟。
按照「抓兩頭，帶中間」的思路做好大數據人才的培訓和儲備工作。大數據的核心說到底是「人」。相應的人才培訓和儲備工作要抓好兩頭。一頭是基層。由於公共服務領域中相當多的數據是從基層採集的，因此需要加強基層基礎建設，要求公共服務部門要有完整的原始記錄和台賬，確保原始數據採集的准確性。而且也要求基層工作人員理解統一的數據平台、統一的軟體操作、統一的指標含義。隨著採集數據標準的逐步統一，採集數據的各個部門還需要相應地修改原來的流程、採集方式、人力配置等等。政府有關部門應當制定適當的激勵和約束機制，保障基層工作人員的素質和能力跟得上新形勢的要求。另一頭是高端。數據分析對國內高校人才培養也提出了新的要求。大數據人才的培養更多地集中在研究生階段，從政府有關管理部門的角度來看，應該按照國務院簡政放權、放管結合、優化服務的要求，放寬對高校專業設置的審批，真正落實高校管理自主權。鼓勵並積極創造條件推動高校以及企業在大數據人才的培養方面進行探索。
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⑸ 如何優化操作大數據量資料庫
下面以關系資料庫系統Informix為例，介紹改善用戶查詢計劃的方法。
1．合理使用索引
索引是資料庫中重要的數據結構，它的根本目的就是為了提高查詢效率。現在大多數的資料庫產品都採用IBM最先提出的ISAM索引結構。索引的使用要恰到好處，其使用原則如下：
●在經常進行連接，但是沒有指定為外鍵的列上建立索引，而不經常連接的欄位則由優化器自動生成索引。
●在頻繁進行排序或分組（即進行group by或order by操作）的列上建立索引。
●在條件表達式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇員表的「性別」列上只有「男」與「女」兩個不同值，因此就無必要建立索引。如果建立索引不但不會提高查詢效率，反而會嚴重降低更新速度。
●如果待排序的列有多個，可以在這些列上建立復合索引（compound index）。
●使用系統工具。如Informix資料庫有一個tbcheck工具，可以在可疑的索引上進行檢查。在一些資料庫伺服器上，索引可能失效或者因為頻繁操作而使得讀取效率降低，如果一個使用索引的查詢不明不白地慢下來，可以試著用tbcheck工具檢查索引的完整性，必要時進行修復。另外，當資料庫表更新大量數據後，刪除並重建索引可以提高查詢速度。
2．避免或簡化排序
應當簡化或避免對大型表進行重復的排序。當能夠利用索引自動以適當的次序產生輸出時，優化器就避免了排序的步驟。以下是一些影響因素：
●索引中不包括一個或幾個待排序的列；
●group by或order by子句中列的次序與索引的次序不一樣；
●排序的列來自不同的表。
為了避免不必要的排序，就要正確地增建索引，合理地合並資料庫表（盡管有時可能影響表的規范化，但相對於效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那麼應當試圖簡化它，如縮小排序的列的范圍等。
3．消除對大型錶行數據的順序存取
在嵌套查詢中，對表的順序存取對查詢效率可能產生致命的影響。比如採用順序存取策略，一個嵌套3層的查詢，如果每層都查詢1000行，那麼這個查詢就要查詢10億行數據。避免這種情況的主要方法就是對連接的列進行索引。例如，兩個表：學生表（學號、姓名、年齡……）和選課表（學號、課程號、成績）。如果兩個表要做連接，就要在「學號」這個連接欄位上建立索引。
還可以使用並集來避免順序存取。盡管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的where子句強迫優化器使用順序存取。下面的查詢將強迫對orders表執行順序操作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
雖然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的語句中優化器還是使用順序存取路徑掃描整個表。因為這個語句要檢索的是分離的行的集合，所以應該改為如下語句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
這樣就能利用索引路徑處理查詢。
4．避免相關子查詢
一個列的標簽同時在主查詢和where子句中的查詢中出現，那麼很可能當主查詢中的列值改變之後，子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多，效率越低，因此應當盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免，那麼要在子查詢中過濾掉盡可能多的行。
5．避免困難的正規表達式
MATCHES和LIKE關鍵字支持通配符匹配，技術上叫正規表達式。但這種匹配特別耗費時間。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE 「98_ _ _」
即使在zipcode欄位上建立了索引，在這種情況下也還是採用順序掃描的方式。如果把語句改為SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >「98000」，在執行查詢時就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。
另外，還要避免非開始的子串。例如語句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>「80」，在where子句中採用了非開始子串，因而這個語句也不會使用索引。
6．使用臨時表加速查詢
把表的一個子集進行排序並創建臨時表，有時能加速查詢。它有助於避免多重排序操作，而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
AND cust.postcode>「98000」
ORDER BY cust.name
如果這個查詢要被執行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個臨時文件中，並按客戶的名字進行排序：
SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns
FROM cust，rcvbles
WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id
AND rcvblls.balance>0
ORDER BY cust.name
INTO TEMP cust_with_balance
然後以下面的方式在臨時表中查詢：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode>「98000」
臨時表中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁碟I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。
注意：臨時表創建後不會反映主表的修改。在主表中數據頻繁修改的情況下，注意不要丟失數據。
7．用排序來取代非順序存取
非順序磁碟存取是最慢的操作，表現在磁碟存取臂的來回移動。SQL語句隱藏了這一情況，使得我們在寫應用程序時很容易寫出要求存取大量非順序頁的查詢。
有些時候，用資料庫的排序能力來替代非順序的存取能改進查詢。
實例分析
下面我們舉一個製造公司的例子來說明如何進行查詢優化。製造公司資料庫中包括3個表，模式如下所示：
1．part表
零件號?????零件描述????????其他列
（part_num）?（part_desc）??????（other column）
102，032???Seageat 30G disk?????……
500，049???Novel 10M network card??……
……
2．vendor表
廠商號??????廠商名??????其他列
（vendor _num）?（vendor_name） （other column）
910，257?????Seageat Corp???……
523，045?????IBM Corp?????……
……
3．parven表
零件號?????廠商號?????零件數量
（part_num）?（vendor_num）?（part_amount）
102，032????910，257????3,450,000
234，423????321，001????4，000，000
……
下面的查詢將在這些表上定期運行，並產生關於所有零件數量的報表：
SELECT part_desc，vendor_name，part_amount
FROM part，vendor，parven
WHERE part.part_num=parven.part_num
AND parven.vendor_num = vendor.vendor_num
ORDER BY part.part_num
如果不建立索引，上述查詢代碼的開銷將十分巨大。為此，我們在零件號和廠商號上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反復掃描。關於表與索引的統計信息如下：
表?????行尺寸???行數量?????每頁行數量???數據頁數量
（table）?(row size)?（Row count）?（Rows/Pages）?（Data Pages）
part????150?????10，000????25???????400
Vendor???150?????1，000???? 25???????40
Parven???13????? 15，000????300?????? 50
索引?????鍵尺寸???每頁鍵數量???頁面數量
（Indexes）?(Key Size)?（Keys/Page)???(Leaf Pages）
part?????4??????500???????20
Vendor????4??????500???????2
Parven????8??????250???????60
看起來是個相對簡單的3表連接，但是其查詢開銷是很大的。通過查看系統表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理順序存放的。parven表沒有特定的存放次序。這些表的大小說明從緩沖頁中非順序存取的成功率很小。此語句的優化查詢規劃是：首先從part中順序讀取400頁，然後再對parven表非順序存取1萬次，每次2頁（一個索引頁、一個數據頁），總計2萬個磁碟頁，最後對vendor表非順序存取1.5萬次，合3萬個磁碟頁。可以看出在這個索引好的連接上花費的磁碟存取為5.04萬次。
⑹ 什麼是大數據運用模式的個別優化與整體優化
隨著我國移動通信網路的不斷發展完善，數據也在不斷上漲。當前社會版中，人們正在被各權種數據潛移默化地影響。因此，面對這一情況，大數據的時代也在全面到來。通過大數據的處理模式，為人們在工作生活中帶來較大改善。因此，社會也需要不斷將其重視起來，並發現其中存在的各方面問題，採取必要的措施加以完善。這也在最大限度上保證我國的信息水平不斷進步，並且改變人們日常的生活工作方式，對我國的整體建設也有著重要的意義。
⑺ 大數據分析怎麼進行移動網路優化
靈活迅捷的解析方式http://www.finebi.com/
原生渲染技術，專為移動處理器加速優化，相比傳統解析方式，渲染的速度、交互操作的流暢度均有大幅提升。用戶可在自己的APP工程中導入SDK集成，通過URL調用原生報表。
炫酷智能的鑽取聯動、准確及時的消息推送、隨心批註分享等
⑻ PHP-大數據量怎麼處理優化
大數據的話可以進行以下操作：
減少對資料庫的讀取，也就是減少調用資料庫，
進行數據緩存，
利用資料庫的自身優化技術，如索引等
精確查詢條件，有利於提高查找速度
⑼ 大數據優化是真的還是假的
可以優化，但主要還是人的想法。現在搞數據的人。對數據很專業。但對其他不一版定專業權。理論和實際有一定差距。大數據優化只是提供參考。不能解決技術核心問題。但可以提供方向和參考。有些可以反應出問題點。可以做，有一定的幫助和參考。
⑽ Oracle資料庫大數據量表如何優化
要看數據多到何種程度。
比如一個表的筆數只是幾百，如果不需要和其他大表關聯查詢數據，連索引都不用建。
如果是幾十萬級別的表，一般正確建索引就可以。
如果是千萬級別的表，不但要正確建索引，而且要定時手工進行收集統計信息維護，不建議系統自動維護，以免影響使用性能。
如果是億以上級別的表，則可考慮按一定條件拆分表資料，將舊資料歸檔，這樣可改善生成表的使用。
資料庫優化的同時，程序也要進行相應優化，程序和數據科學搭配，才能使性能達到最佳。