① 你好，现在公司处理数据每月在几百万条，一年几千万，几年就是几个亿，所以想用大容量的软件，但是我们

大数据魔镜正适合你的要求，而且免费使用。免费版本目前支持50M
大数据魔镜拥有全国最大的可视化图形库，有超过500 多种可视化效果，丰富的组件库中包括示意图、地图和标签云图，从而使用户能够创建简单的仪表板或者绚丽的商业信息图表和可视化效果。
大数据魔镜平台架构
魔镜是一款基于java 平台开发的可扩展、自助式分析、大数据分析产品。魔镜在垂直
方向上采用三层设计： 前端为可视化效果引擎，中间层为魔镜探索式数据分析模型引擎，
底层对接各种结构化或非结构化数据源。
魔镜拥有丰富的可视化展示效果图，一流的可视化渲染引擎， 为客户展示各种酷炫、
交互的数据内容。
中间层为魔镜探索式数据分析模型引擎， 数据分析模型引擎用于对数据源进行分析，
自动找出各种可行的数据分析路径，并给出最优的路径获取数据。
底层对接各种结构化或非结构化数据源。如：Excel、Mysql、Oracle、DB2、SQL Server、
Hadoop 等，也可以选择包括MapRece、Spark 等非结构化数据。
水平方向，大数据魔镜部署在高可用性、负载均衡的架构上，支持处理大数据量、高并
发查询， 避免单点故障的问题。

② 如何处理大数据查询，将近1000万的数据

不能只看数据量。还要考虑是否实时、这个查询是否涉及分析、专门算法、你现在所会的内技术。
如果不考虑实时容性，几大关系数据库也能满足1000万行的数据查询。
如果涉及简单的分析，又擅长python，可以用python的pandas轻松处理。
如果涉及算法，又以后有很多个Tb，那长远看，搭建个小型的hadoop也未尝不可。
自己经验，仅供参考。

③ 法院执行记录大数据一生都有吗

执行记录一生都有，只是结案了可以屏蔽的

④ 对于大量数据（几千万条）的查询，筛选不用触发器或者存储过程，有没有可能用程序实现高效的查询

低级问题~数据库关键字段加个索引不就行了
mysql应该也有这个功能吧~这种问题数据库都给你解决好了

给你大哥加分吧

⑤ 经常查询网贷大数据会留下记录吗

说起网贷大数据，相信经常办理贷款的人应该对它很了解。网贷大数据是利用大数据的技术手段将各类网贷平台的贷款记录整合在了一起，是一种面向贷款机构的第三方征信查询系统。如果网贷大数据有污点，那么再申请办理网贷就很容易被拒绝。所以对于数据有污点的人来说，就很关心网贷大数据的更新时间，那么网贷大数据更新时间是多久一次？是不是所有网贷都要上大数据？快来一起了解一下吧！

根据收集到的情况来看，网贷大数据更新时间是在三到六个月内会更新一次。如果之前有频繁申请网贷，导致网贷数据花了，那么就可以在此期间，不要再有任何申贷操作，更不要有逾期这种不良行为，那么随着网贷大数据更新，之前的不良数据就会被覆盖掉。

但是有一点需要注意，如果网贷有逾期这种不良记录，那么就需要现将欠款还清，不良记录才会随着网贷大数据更新而被覆盖掉。如果欠款一直不还清，网贷逾期记录将会一直存在，其他贷款平台在审核的时候，查看到这种不良记录，可能就会直接秒拒。

而且现在市场上大概有百分之九十八的网贷平台都是上网贷大数据的，而且其中有些平台还对接了央行征信系统，也就是说如果办理的网贷是上征信的，那么有不良贷款记录，不仅会影响今后贷款，严重的还会影响到日常生活。
相比央行的个人征信报告，个人信用记录的氛围更加广泛，出具的机构也更加多元，像中瑞数据、芝麻信用分、腾讯信用分、百行征信等，都属于个人信用记录的一部分，整体而言更类似于网上说的大数据征信，是传统个人征信报告的有益补充。
目前，国家正在构建一张全方位无死角的“信用大网”，联通社会，信息共享，无论是征信报告还是个人信用记录，都是其中的重要组成部分。保护好自己的信用，对每个人来说，信用才是最大的资产与财富。

⑥ 如何提高上百万级记录MySQL数据库查询速度

关于mysql处理百万级以上的数据时如何提高其查询速度的方法

最近一段时间由于工作需要，开始关注针对Mysql数据库的select查询语句的相关优化方法。

由于在参与的实际项目中发现当mysql表的数据量达到百万级时，普通SQL查询效率呈直线下降，而且如果where中的查询条件较多时，其查询速度简直无法容忍。曾经测试对一个包含400多万条记录（有索引）的表执行一条条件查询，其查询时间竟然高达40几秒，相信这么高的查询延时，任何用户都会抓狂。因此如何提高sql语句查询效率，显得十分重要。以下是网上流传比较广泛的30种SQL查询语句优化方法：
1、应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。

2、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。

3、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0

4、尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20

5、下面的查询也将导致全表扫描：(不能前置百分号)
select id from t where name like ‘%c%’
若要提高效率，可以考虑全文检索。

6、in 和 not in 也要慎用，否则会导致全表扫描，如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3

7、如果在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然 而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num

8、应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where num/2=100
应改为:
select id from t where num=100*2

9、应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)=’abc’–name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,’2005-11-30′)=0–’2005-11-30′生成的id
应改为:
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“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。

11、在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使 用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。

12、不要写一些没有意义的查询，如需要生成一个空表结构：
select col1,col2 into #t from t where 1=0
这类代码不会返回任何结果集，但是会消耗系统资源的，应改成这样：
create table #t(…)

13、很多时候用 exists 代替 in 是一个好的选择：
select num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)

14、并不是所有索引对查询都有效，SQL是根据表中数据来进行查询优化的，当索引列有大量数据重复时，SQL查询可能不会去利用索引，如一表中有字段 sex，male、female几乎各一半，那么即使在sex上建了索引也对查询效率起不了作用。

15、索引并不是越多越好，索引固然可以提高相应的 select 的效率，但同时也降低了 insert 及 update 的效率，因为 insert 或 update 时有可能会重建索引，所以怎样建索引需要慎重考虑，视具体情况而定。一个表的索引数最好不要超过6个，若太多则应考虑一些不常使用到的列上建的索引是否有 必要。

16.应尽可能的避免更新 clustered 索引数据列，因为 clustered 索引数据列的顺序就是表记录的物理存储顺序，一旦该列值改变将导致整个表记录的顺序的调整，会耗费相当大的资源。若应用系统需要频繁更新 clustered 索引数据列，那么需要考虑是否应将该索引建为 clustered 索引。

17、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型，这会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。这是因为引擎在处理查询和连接时会 逐个比较字符串中每一个字符，而对于数字型而言只需要比较一次就够了。

18、尽可能的使用 varchar/nvarchar 代替 char/nchar ，因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间，其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索效率显然要高些。

19、任何地方都不要使用 select * from t ，用具体的字段列表代替“*”，不要返回用不到的任何字段。

20、尽量使用表变量来代替临时表。如果表变量包含大量数据，请注意索引非常有限（只有主键索引）。

21、避免频繁创建和删除临时表，以减少系统表资源的消耗。

22、临时表并不是不可使用，适当地使用它们可以使某些例程更有效，例如，当需要重复引用大型表或常用表中的某个数据集时。但是，对于一次性事件，最好使 用导出表。

23、在新建临时表时，如果一次性插入数据量很大，那么可以使用 select into 代替 create table，避免造成大量 log ，以提高速度；如果数据量不大，为了缓和系统表的资源，应先create table，然后insert。

24、如果使用到了临时表，在存储过程的最后务必将所有的临时表显式删除，先 truncate table ，然后 drop table ，这样可以避免系统表的较长时间锁定。

25、尽量避免使用游标，因为游标的效率较差，如果游标操作的数据超过1万行，那么就应该考虑改写。

26、使用基于游标的方法或临时表方法之前，应先寻找基于集的解决方案来解决问题，基于集的方法通常更有效。

27、与临时表一样，游标并不是不可使用。对小型数据集使用 FAST_FORWARD 游标通常要优于其他逐行处理方法，尤其是在必须引用几个表才能获得所需的数据时。在结果集中包括“合计”的例程通常要比使用游标执行的速度快。如果开发时 间允许，基于游标的方法和基于集的方法都可以尝试一下，看哪一种方法的效果更好。

28、在所有的存储过程和触发器的开始处设置 SET NOCOUNT ON ，在结束时设置 SET NOCOUNT OFF 。无需在执行存储过程和触发器的每个语句后向客户端发送 DONE_IN_PROC 消息。

29、尽量避免向客户端返回大数据量，若数据量过大，应该考虑相应需求是否合理。

30、尽量避免大事务操作，提高系统并发能力。

⑦ 有几万甚至几十万条记录，怎么设计数据表

mysql被定义为一种小型数据库，但是千万不要小看他。
上千万的数据量他都可以承受。
想想维基网络。几十万不算什么了
如果数据量到了一定级别就要选择大型数据库。如mssql和or

⑧ 个人大数据怎么查

因为从抄事相关业务，用过市面上大概有几十家查大数据征信，数据维度都差不多，为数不多留下深刻印象的是【好信查】，他们家的报告颜值很高，速度比较快，也比较稳定，客服态度也很不错，作为一个颜控，所以就长期用这家了，另外报告可以给你两张图体会一下

另外附上如何用微信查大数据征信

⑨ 每次报告的大数据，比如每年浪费粮食几千万顿，普通人怎么得到呢在哪里找得到呢

一般都是由国家的统计局发布的，也有一些大学自己去采集数据，一般新闻会有报道的，如果你想确切知道某个东西，那就去网络啊，网络这么发达

⑩ oracle 大数据量（100万到1000万条记录）导入谁有高招满意后追加100分

sqlloader，用java当然慢