大数据oracle，大数据oracle工程师大数据ETL分析师

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大数据指的是像oracle这样的数据库吗?

1、大数据的定义是：大数据是指大小超出常规的数据库工具获取、存储、管理和分析能力的数据集合。但它同时强调，并不是说一定要超过 TB 值的数据集才能算是大数据。大数据软件种类繁多，使用难度、场景、效率不一。

2、大数据是一个统称，是相对于小数据而说的。比如以前采用ORACLESQLMYSQL数据库存储的数据基本是几十G到几百G，而且大多以结构化的数据为主。

3、大数据本质是一种概念，既数据体量大、数据格式复杂、数据来源广。而数据库则是一种具体的计算机技术，用来存储数据，常见的数据库有Mysql数据库、Oracle数据库等，底层还是基于磁盘来进行存储。

4、最后，大数据的价值密度相对较低。由于大数据中包含大量无关或冗余信息，因此需要通过数据挖掘和分析技术来提取有价值的信息。

5、在关系数据库中，Oracle、MySQL/MariaDB、SQL Server、PostgrcSQL、 DB2等数据库应用较广泛。在时序数据库类型中，InfluxDB、RRDtool、Graphite等数据库也较为常见。

6、小型数据库一般都是用于数据量不是很大的软件中；主要用的是mysql、db2；软件类型一般是办公软件（公司、单位内部用）。

分区，分库，建立索引。再不行，使用Hadoop等大数据工具，或者商业MPP分布式数据仓库，Vertica，GP啊啥的。国内也有，譬如永洪科技的大数据工具等等。

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。

需要。大数据量表加索引，不适用在线创建索引的方式，会锁表。大数据表建立索引离不开数据库管理员做出的努力。给表创建索引，可以提高查询的效率。

最后，大数据的价值密度相对较低。由于大数据中包含大量无关或冗余信息，因此需要通过数据挖掘和分析技术来提取有价值的信息。

最大数据量的表放在最前，最小的表放在最后面。sql是从最后面开始反向解析的。其次是要把最有效缩小范围的条件放到sql末尾去。尤其是主键或者索引字段的条件。保证你sql的算法合理性。

建立分区，将需要删除的数据存在特定分区里，删除该分区就可以了。 alter table 表名 drop partition 分区名；应该很快。

1、一般不按照数据量计算，oracle给的建议是2G，数据量能大于2G，那么就需要分区。具体的数据量没给那么清晰。

2、因此，在大多数情况下，应该使用局部索引分区。若使用了此索引，分区就能够很容易地将索引分区与表分区建立关联，局部索引比全局索引更易于管理。

3、G。根据查询oracle官网得知，不按照数据量计算，oracle给的建议是2G，数据量能大于2G，那么就需要分区，Oracle公司是全球最大的信息管理软件及服务供应商。

4、但是，怎么划分表空间，也是一个问题，并不是简单的将表分开就可以。如果是数据仓库或者所谓的大数据分析，自然要考虑分层的因素，不过也要考虑访问因素和数据量因素。

5、分区，分库，建立索引。再不行，使用Hadoop等大数据工具，或者商业MPP分布式数据仓库，Vertica，GP啊啥的。国内也有，譬如永洪科技的大数据工具等等。

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。

数据收集：大数据处理的第一步是收集数据。这可以通过各种方式实现，包括从传感器、日志文件、社交媒体、网络流量等来源收集数据。数据预处理：在收集到数据后，需要进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据集成。

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)。

大数据常用的数据处理方式主要有以下几种：批量处理（Bulk Processing）：批量处理是一种在大量数据上执行某项特定任务的方法。这种方法通常用于分析已经存储在数据库中的历史数据。

调整数据结构、应用程序结构和SQL语句是优化ORACLE数据库性能的关键。本文将从这三个方面入手，为读者提供优化ORACLE数据库性能的实用方法。

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。

调整内存分配Oracle数据库服务器保留3个基本的内存高速缓存，分别对应3种不同类型的数据：库高速缓存，字典高速缓存和缓冲区高速缓存。

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