大数据的优化
一、人民银行只能查到那些正规的银行贷款以及信用卡，其他大数据是查询不到的。
二、如果不是因为逾期而造成的黑户，那么就要找找其他的原因了，比如说是不是申请网贷频率过高，如果不清楚可以在微信:蓝冰数据 上检测一下。只有知道是道什么原因导致自己成为黑户，才能根据原因来改善网贷大数据。
三、想要把大数据恢复正常，建议半年内不要再有任何申贷操作。
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⑵ 大数据如何优化企业HR管理
大数据如何优化企业HR管理
第一：重视大数据的作用
大数据时代的到来意味着企业的经营环境也发生了很大变化，新特点是决策以数据为依据，数据进行网络共享，信息系统作为数据集成的平台。
人力资源要想发挥自己更大的价值并且拓宽自己的职能，专业化水平的提升是关键。而大数据在提升专业化的过程中发挥着极为重要的作用，其利用互联网技术科学规范人力资源管理，使得每一个步骤都在向专业化的方向靠拢。
未来人力资源行业的发展势必会以依托大数据云计算为发展趋势，人力资源管理模式的升级要全面充分地掌握数据，重视数据的准确性和权威性，随时对数据进行动态监测。与此同时，企业还应当实现在数据与最终人才价值与利益之间的转化，借助外力来提高人力资源管理的质量。
第二：促成人力资源管理的创新
在大数据的帮助下，人力资源管理将由原来多依靠经验进行管理向更加科学规范的管理方式转变，其中的选、育、用、留等过程都逐渐可以量化查询。如此一来管理过程以及结果更加令人信服，精准度更高，管理部门自然也树立更高的威信。
新时代下，人力资源管理对于数据的依赖程度继续加深，先进的平台与相关技术可以更加科学高效地管理人才信息，管理效率大大提升。管理部门通过先进的平台对数据信息进行获取和分析，不但便捷，而且使整个过程更加规范化，更为人力资源部门的领导者做出决策提供了更为可靠的依据。
第三：大数据在企业HR中的应用
图：大数据在企业HR中的应用
1、人力资源管理需要制定管理策略和规划。在大数据时代下，市场环境瞬息万变，企业也需要随时调整自己的战略策略来进行应对。这就需要人力资源部门具备十分敏锐的洞察能力，在人力资源战略的规划方面要与企业发展策略相一致，只有二者相协调，人力资源部才能为企业发展提供强大的推动力。
2、对员工的能力提出新要求。在传统时代下，员工的工作经验是企业关注的重点，而到了大数据时代已经逐步向偏向于员工的数据处理能力。在数据规模巨大并且复杂的今天，企业员工须得具备对数据理性分析的能力，单凭经验判断则容易出现失误。因此，员工应当学会运用数据和系统，针对工作的特点掌握相应的数据处理能力，提高工作的准确度和效率。
3、企业招聘精准化。在企业的招聘过程中，最核心也是最基本的问题就是企业与人才之间的匹配问题，而大数据就为该匹配过程提供了精准高效的工具。在大数据时代，信息传播的渠道增多，人们之间的沟通与交流也越来越频繁。传统的招聘形式主要依靠个人自己撰写的应聘信息来了解情况，而在大数据时代下则可以通过各个社交平台来对个人信息进行深入挖掘，对应聘者的情况有更加全面以及深入的了解，从而更加精确地完成企业与人才之间的匹配。
4、调整员工培训的方向。传统模式下员工培训多集中于企业相关业务水平的训练，而在大数据时代下，对数据信息的整合、提炼、分析、价值挖掘等能力的训练提上日程。企业员工在对数据熟练运用的前提下还要培养制定行动计划与提高自身执行力的能力。
5、改进人才考核。大数据对于人才选拔、绩效考核等问题的研究提供了更加具有说服力的科学依据，能够帮助决策者挖掘出数据之间存在的一些潜在联系，通过这些联系来把员工的综合情况串联起来，有效进行各项考核评测。
6、人性化的激励制度。在数据流的冲击下，企业结构、组织等不断进行调整甚至重建，在应对市场环境变化的同时也容易给员工带来心理上的不安全感。因此，实施人性化基础上员工激励制度，能够最大限度提高员工的心理归属感与企业集体荣誉感，激发员工积极性，使其价值的实现去企业价值的增长同步进行。
⑶ 如何优化大数据，大流量的网站
我的经验是，大量的相关文章+合理的站内链接+稳定的更新频率。
如何做好SEO优化策略可参考如下方法：
在搜索引擎优化中，SEO策略影响到最终的优化效果。SEO策略不管对中小网站还是大型网站都是重要的，而对于大型网站，制定一个好的SEO策略尤为重要。
第一部分：关键词分析
关键词分析是所有SEO必须掌握的一门功课，大型网站虽然有海量的数据，但是每个页面都需要进行关键词分析，除了SEO之外，策划、编辑也需要具备一定的关键词分析能力。
关键词分析的基本原则：
1、 调查用户的搜索习惯：这是一个重要的方面，只有了解用户的搜索习惯，才能把我用户的搜索需求，用户喜欢搜索什么?用什么搜索引擎?等等
2、 关键词不能过于宽泛：关键词过于宽泛会导致竞争激烈，耗费大量时间却不一定得到想要的效果，并且可能降低了关键词的相关性。
3、 关键词不能过冷：想想，没有用户搜索的关键词，还值得去优化吗?
4、 关键词要与页面内容保持高度的相关性：这样既有利于优化又有利于用户。
关键词挑选的步骤：
1、 确定核心关键词：我们应该考虑的是哪一个词或者两个词能够最准确的描述网页的内容?哪一个词用户搜索次数最多?
2、 核心关键词定义上的扩展：例如核心关键词的别名、仅次于核心关键词的组合等、核心关键词的辅助等。
3、 模拟用户思维设计关键词：把自己假想为用户，那么我会去搜索什么关键词呢?
4、 研究竞争者的关键词：分析一下排名占有优势的竞争对手的网页，他们都使用了什么关键词?
第二部分：页面逆向优化
为什么要做逆向优化?因为在大型网站中，页面的优化价值一般不同于中小网站。考虑到各种综合因素(例如品牌、页面内容、用户体验等)，大型网站的页面优化价值大多数呈现逆向顺序，即：最终页>专题页>栏目页>频道页>首页。
如何针对各页面进行关键词分配呢?通常情况是这样的：
1、 最终页：针对长尾关键词;
2、 专题页：针对热门关键词，例如"周杰伦";
3、 栏目页：针对固定关键词，例如"音乐试听";
4、 频道页：针对核心关键词，例如 "音乐";
5、 首页：不分配关键词，而是以品牌为主。
在进行关键词分配后，我们可以在最终页中添加匹配的内链作为辅助，这是大型网站内链的优势。
第三部分：前端搜索引擎友好，包括UI设计的搜索友好和前端代码的搜索友好两点
1、首先来看UI设计的搜索引擎友好：主要是做到导航清晰，以及flash和图片等的使用，一般来说，导航以及带有关键词的部分不适合使用flash及图片，因为大多数搜索引擎无法抓取flash及图片中的文字。
2、然后是前端代码的搜索引擎友好：
a、代码的简洁性：搜索引擎喜欢简洁的html代码，这样更有利于分析。
b、重要信息靠前：指带关键词的及经常更新的信息尽量选择出现在html的靠前位置。
c、过滤干扰信息：大型网站的页面一般比较复杂，各种广告、合作、交换内容以及其他没有相关性的信息比较多，我们应该选择使用js、iframe等搜索引擎无法识别的代码过滤掉这一部分信息。
d、代码的基础SEO：这是基础的SEO工作，避免html错误以及语义化标签。
第四部分：内部链接策略
为什么要强调内部链接策略?因为内链具有以下优势：
1、 大型网站海量的数据使内链的优势远远大于外链。外链的数量可能几千几万几十万，但是大型网站拥有成百万上千万甚至上亿的海量网页内容，如果用这些海量的网页做内链的建设，优势是很明显的。
2、 网站内的网页间导出链接是一件很容易的事情。
3、 提高搜索引擎对网站的爬行索引效率，增强收录，也有利于PR的传递。
4、 集中主题，使该主题的关键词在搜索引擎中具有排名优势。
在内链建设中，应该遵循以下原则：1、控制文章内链数量：穿插于文章内的链接可以根据内容的多少控制在3-8个左右。2、链接对象的相关性要高。3、给重要的网页更多的关注：使重要的更有关键词价值的网页得到更好的排名。4、使用绝对路径。
第五部分：外部链接策略
在强调大型网站的内链建设的同时也不能太忽视了外链的建设。外链的建设虽然没有中小网站那么重要，但是也具有很高的价值。通常可以通过交换链接、制造链接诱饵、投放带链接的软文等方法来建设外链。
1、 来看交换链接应该要遵循哪些原则：
a、链接文字中包含关键词;b、尽量与相关性高的站点、频道交换链接;c、对方网站导出链接数量不能过多，过多的话没有太大的价值;d、避免与未被收录以及被搜索引擎惩罚的网站交换链接
2、 制造链接诱饵：制造链接诱饵是一件省力的工作，这使得对方网站主动的为我们添加链接。制造链接诱饵的技巧很多，但是可以用两个字来概括：创意。
3、 带链接的软文投放。指的是在商务推广或者为专门为了得到外链而进行的带链接的软文投放。
第六部分:网站地图策略
有很多大型网站不重视网站地图的建设，不少大型网站的网站地图只是敷衍了事，做一个摆设。其实网站对于大型网站是很重要的，大型网站海量的数据、复杂的网站导航结构、极快的更新频率使得搜索引擎并不能完全抓取所有的网页。这就是为什么有的大型网站拥有百万千万甚至上亿级的数据量，但是却只被搜索引擎收录了网站数据量的一半、三分之一甚至更少的一个重要原因。连收录都保证不了，怎么去做排名?
Html地图：
1、 为搜索引擎建立一个良好的导航结构。
2、 Html地图中可以分为横向和纵向导航，横向导航主要是频道、栏目、专题等链接，纵向导航主要是针对关键词。
3、 每个页面都有指向网站地图的链接。
Xml网站地图：主要针对Google、yahoo、live等搜索引擎。因为大型网站数据量太大，单个的sitemap会导致sitemap.xml文件太大，超过搜索引擎的容忍度。所以我们要将sitemap.xml拆分为数个，每个拆分后的sitemap.xml则保持在搜索引擎建议的范围内。
第七部分:搜索引擎友好写作策略
搜索引擎友好写作是创造海量数据对取得好的搜索引擎排名的很关键的一部分。而SEO人员不可能针对每个网页都提出SEO建议或者方案，所以对写作人员的培训尤为重要。如果所有写作人员都按照搜索引擎友好的原则去写作，则产生的效果是很恐怖的。
1、 对写作人员要进行反复培训：写作人员不是SEO，没有经验，不可能一遍就领悟SEO的写作技巧。所以要对写作人员进行反复的培训才能达到效果。
2、 创造内容先思考用户会去搜索什么，针对用户的搜索需求而写作。
3、 重视title、meta写作：例如Meta虽然在搜索引擎的权重已经很低，但是不好的meta写作例如堆积关键词、关键词与内容不相关等行为反而会产生负作用。而Title的权重较高，尽量在Title中融入关键词。
4、 内容与关键词的融合：在内容中要适当的融入关键词，使关键词出现在适当的位置，并保持适当的关键词密度。
5、 为关键词加入链接很重要：为相关关键词加入链接，或者为本网页出现的其他网页的关键词加入链接，可以很好的利用内链优势。
6、 为关键词使用语义化标签：
第八部分:日志分析与数据挖掘
日志分析与数据挖掘常常被我们所忽视，其实不管是大型网站还是中小网站，都是一件很有意义的工作。只是大型网站的日志分析和数据挖掘工作难度要更高一些，因为数据量实在太大，所以我们要具备足够的耐心来做该项工作，并且要有的放矢。
1、 网站日志分析：网站日志分析的的种类有很多，如访问来源、浏览器、客户端屏幕大小、入口、跳出率、PV等。跟SEO工作最相关的主要有以下三种：a、搜索引擎流量导入;b、搜索引擎关键词分析;c、用户搜索行为统计分析
2、 热点数据挖掘：我们可以通过自身的网站日志分析以及一些外在的工具和SEO自己对热点的把握能力来进行热点数据的挖掘。热点数据的挖掘主要有以下手段：a、把握行业热点，可以由编辑与SEO共同完成;b、预测潜在热点，对信息的敏感度要求较高，能够预测潜在的热门信息。c、自己创造热点，如炒作等;d、 为热点制作专题
第九部分:为关键词创作专题
除了最终页面，各种针对热门的关键词所制作的专题应该作为网站的第二大搜索引擎流量来源。我们在对热点数据进行挖掘后，就可以针对这些热门关键词制作专题了。制作的专题页的内容从何而来?我们一般通过程序实现对应关键词相关的信息进行筛选聚合，这样就使得内容与关键词高度匹配，为用户、为搜索引擎都提供了所需要的内容。
当然，仅仅建立一个专题而没有辅助手段是很难保证专题的搜索引擎排名的，我们可以通过文章内链、频道页推荐、或者最终页的专题推荐来获得链接达到效果。
1、为热点关键词制作专题
2、关键词相关信息的聚合
3、辅以文章内链导入链接
⑷ 大数据如何优化公共服务
大数据如何优化公共服务
公共服务领域采用大数据技术和大数据思维，既可以为政府进行公共服务决策和加强公共服务监管服务，可以为公共服务消费者在内的社会公众提供个性化和精准化服务，也有助于公共服务提供者降低成本，从而更好地实现公共服务自身的经济和社会特性并存的要求。但是，大数据不仅是一种海量的数据状态及相应的数据处理技术，更是一种思维方式，是一场由技术变革推动的社会变革。在公共服务领域真正实现与大数据的融合，现实中还存在着多重挑战。
公共服务提供主体运用大数据的意识差异大。从公共服务提供者的角度来看，虽然公共服务提供机构对于数据的重视程度较高，但是范围更多地局限于对内部的数据认知。从总体来看，公共服务提供机构的管理人员并没有意识到外部数据如互联网数据与内部数据的结合所产生的价值，而是更多地把数据进行了存储，没有进行分析。这也加重了现有的数据孤岛问题和数据闲置现象。以人口管理为例，掌握准确的基础人口数据是人口管理的一大难点。涉及人口管理的有八九家部门，税务部门有纳税人口数据，教育部门有在读人口数据，公安局有户籍人口数据，社保局有参保人口数据，等等。孤立的任何一个数据库都不能全面展现一个地方的实有人口情况。
公共服务数据格式和采集标准不统一，导致数据可用性差。大数据预处理阶段需要抽取数据并把数据转化为方便处理的数据类型，对数据进行清洗和去噪，以提取有效的数据等操作。很多公共服务部门，每天都在产生大量的数据，但在数据的预处理阶段不重视，不同部门的数据格式、采集标准也非常不同，很多数据是非结构化的，导致数据的可用性差，数据质量差，数据处理很不规范。如危险化学品的监管问题，在目前的监管格局下，危险化学品在生产、储存、使用、经营、运输的不同环节，除企业承担主体责任外，由安监、交通、公安等部门分别承担监管职责，这些主体对信息报备的宽严尺度不一。这样的宽严不一，以及各监管部门、企业主体间存在的种种信息壁垒，大大影响了监管效能。
公共服务部门从业人员多元化，大数据专业人才缺乏。数据采集工作牵涉的绝不仅仅是数据问题，它与政府以及事业单位等的改革深刻关联，势必对基层人员的工作能力和责任感都提出更高的要求。数据的采集和分析是一个多专家合作的过程，这要求相关人员是复合型人才，既熟悉本单位业务和需求，具备相关专业知识和经验，同时又要了解大数据技术，能够综合运用数学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识。面对大数据，如果不会分析，数据就只是数据；如果错误分析，数据反而还会造成新的问题。
教育、医疗、社会保障、环境保护等公共服务领域，由于技术难度相对小，而且推广意义大，可以起到“四两拨千斤”的作用，应当率先突破大数据的应用障碍，政府部门应当而且也可以在这一方面发挥更大的作用。
科学规划和合理配置网络资源，加强信息化的基础设施建设。没有信息化的基础设施建设，就谈不上信息化，更谈不上大数据。2013年8月，澳大利亚政府信息管理办公室（AGIMO）发布了公共服务大数据战略。到2013年底，澳大利亚人可以享受到每秒1G的互联网下载速度，而且安装宽带所需要的费用全部由政府免单，完全免费。对我国来讲，这一项工作只有以政府部门为主，根据发展需求，科学规划和合理配置网络地址、网络带宽等网络资源，并且鼓励大数据企业参与网络设施投资和电信服务运营。
与此同时，还应做好数据标准统一工作，为数据的采集、整合等提供支持。统一的标准是用好大数据的关键所在。应当加快研究建立健全大数据技术标准、分类标准和数据标准。针对行政记录、商业记录、互联网信息的数据特点，研究分析不同数据口径之间的衔接和数据源之间的整合，规范数据输出格式，统一应用指标涵义、口径等基本属性，为大数据的公开、共享和充分利用奠定基础。
政府搭建平台，推动公共服务部门与第三方数据平台合作，建设好社会基础数据库，助力提高公共服务效率和开展公共服务创新。公共服务部门可以考虑借助如网络、阿里、腾讯等第三方数据平台解决数据采集难题，为包括政府各职能部门在内的各种社会主体提高公共服务效率和开展公共服务创新提供可能。另外，在政府信息公开不断加强的基础上，加大数据的开放和共享，建立起公共服务领域的数据联盟。大数据越关联就越有价值，越开放就越有价值。须尽快确立数据开放基本原则，政府带头开放公共领域的行政记录等公共数据，鼓励事业单位等非政府机构提供在公共服务过程中产生的数据，推动企业等开放其在生产经营、网络交易等过程中形成的数据。最终建立起公共服务领域的数据联盟。
按照“抓两头，带中间”的思路做好大数据人才的培训和储备工作。大数据的核心说到底是“人”。相应的人才培训和储备工作要抓好两头。一头是基层。由于公共服务领域中相当多的数据是从基层采集的，因此需要加强基层基础建设，要求公共服务部门要有完整的原始记录和台账，确保原始数据采集的准确性。而且也要求基层工作人员理解统一的数据平台、统一的软件操作、统一的指标含义。随着采集数据标准的逐步统一，采集数据的各个部门还需要相应地修改原来的流程、采集方式、人力配置等等。政府有关部门应当制定适当的激励和约束机制，保障基层工作人员的素质和能力跟得上新形势的要求。另一头是高端。数据分析对国内高校人才培养也提出了新的要求。大数据人才的培养更多地集中在研究生阶段，从政府有关管理部门的角度来看，应该按照国务院简政放权、放管结合、优化服务的要求，放宽对高校专业设置的审批，真正落实高校管理自主权。鼓励并积极创造条件推动高校以及企业在大数据人才的培养方面进行探索。
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⑸ 如何优化操作大数据量数据库
下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。
1．合理使用索引
索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：
●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。
●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。
●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。
●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。
●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。
2．避免或简化排序
应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：
●索引中不包括一个或几个待排序的列；
●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；
●排序的列来自不同的表。
为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。
3．消除对大型表行数据的顺序存取
在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。
还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：
SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008
虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：
SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001
UNION
SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008
这样就能利用索引路径处理查询。
4．避免相关子查询
一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。
5．避免困难的正规表达式
MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”
即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。
另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。
6．使用临时表加速查询
把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。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
如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：
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
然后以下面的方式在临时表中查询：
SELECT ＊ FROM cust_with_balance
WHERE postcode>“98000”
临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。
注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。
7．用排序来取代非顺序存取
非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。
有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。
实例分析
下面我们举一个制造公司的例子来说明如何进行查询优化。制造公司数据库中包括3个表，模式如下所示：
1．part表
零件号?????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
厂商号??????厂商名??????其他列
（vendor _num）?（vendor_name） （other column）
910，257?????Seageat Corp???……
523，045?????IBM Corp?????……
……
3．parven表
零件号?????厂商号?????零件数量
（part_num）?（vendor_num）?（part_amount）
102，032????910，257????3,450,000
234，423????321，001????4，000，000
……
下面的查询将在这些表上定期运行，并产生关于所有零件数量的报表：
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，上述查询代码的开销将十分巨大。为此，我们在零件号和厂商号上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反复扫描。关于表与索引的统计信息如下：
表?????行尺寸???行数量?????每页行数量???数据页数量
（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?????键尺寸???每页键数量???页面数量
（Indexes）?(Key Size)?（Keys/Page)???(Leaf Pages）
part?????4??????500???????20
Vendor????4??????500???????2
Parven????8??????250???????60
看起来是个相对简单的3表连接，但是其查询开销是很大的。通过查看系统表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理顺序存放的。parven表没有特定的存放次序。这些表的大小说明从缓冲页中非顺序存取的成功率很小。此语句的优化查询规划是：首先从part中顺序读取400页，然后再对parven表非顺序存取1万次，每次2页（一个索引页、一个数据页），总计2万个磁盘页，最后对vendor表非顺序存取1.5万次，合3万个磁盘页。可以看出在这个索引好的连接上花费的磁盘存取为5.04万次。
⑹ 什么是大数据运用模式的个别优化与整体优化
随着我国移动通信网络的不断发展完善，数据也在不断上涨。当前社会版中，人们正在被各权种数据潜移默化地影响。因此，面对这一情况，大数据的时代也在全面到来。通过大数据的处理模式，为人们在工作生活中带来较大改善。因此，社会也需要不断将其重视起来，并发现其中存在的各方面问题，采取必要的措施加以完善。这也在最大限度上保证我国的信息水平不断进步，并且改变人们日常的生活工作方式，对我国的整体建设也有着重要的意义。
⑺ 大数据分析怎么进行移动网络优化
灵活迅捷的解析方式http://www.finebi.com/
原生渲染技术，专为移动处理器加速优化，相比传统解析方式，渲染的速度、交互操作的流畅度均有大幅提升。用户可在自己的APP工程中导入SDK集成，通过URL调用原生报表。
炫酷智能的钻取联动、准确及时的消息推送、随心批注分享等
⑻ PHP-大数据量怎么处理优化
大数据的话可以进行以下操作：
减少对数据库的读取，也就是减少调用数据库，
进行数据缓存，
利用数据库的自身优化技术，如索引等
精确查询条件，有利于提高查找速度
⑼ 大数据优化是真的还是假的
可以优化，但主要还是人的想法。现在搞数据的人。对数据很专业。但对其他不一版定专业权。理论和实际有一定差距。大数据优化只是提供参考。不能解决技术核心问题。但可以提供方向和参考。有些可以反应出问题点。可以做，有一定的帮助和参考。
⑽ Oracle数据库大数据量表如何优化
要看数据多到何种程度。
比如一个表的笔数只是几百，如果不需要和其他大表关联查询数据，连索引都不用建。
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。
如果是亿以上级别的表，则可考虑按一定条件拆分表资料，将旧资料归档，这样可改善生成表的使用。
数据库优化的同时，程序也要进行相应优化，程序和数据科学搭配，才能使性能达到最佳。