什么是大数据处理技术

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据（big data）一词越来越多地被bai提及，人们用它du来描述和定义信zhi息爆炸时代产生的海量数据，而这个海dao量数据的时代则被称为大数据时代。

随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

在大学的计算机教科书中，数据库是被这样解释的：数据库是计算机应用系统中的一种专门管理数据资源的系统。数据有多种形式，如文字、数码、符号、图形、图像以及声音等。数据是所有计算机系统所要处理的对象。人们所熟知的一种处理办法是制作文件，即将处理过程编成程序文件，将所涉及的数据按程序要求组织成数据文件，用程序文件来调用。数据文件与程序文件保持着一定的对应关系。在计算机应用迅速发展的情况下，这种文件式方法便显出不足。比如，它使得数据通用性差，不便于移植，在不同文件中存储大量重复信息、浪费存储空间、更新不便等。数据库系统便能解决上述问题。数据库系统不从具体的应用程序出发，而是立足于数据本身的管理，它将所有数据保存在数据库中，进行科学的组织，并借助于数据库管理系统，以它为中介，与各种应用程序或应用系统接口，使之能方便地使用数据库中的数据。

这段说明介绍的确非常详细，不过你可能看得头晕眼花了，其实简单地说数据库就是一组经过计算机整理后的数据，存储在一个或多个文件中，而管理这个数据库的软件就称之为数据库管理系统。一般一个数据库系统（Database System）可分为数据库（Database）与数据管理系统（Database Management System，DBMS）两个部分。

1亿数据是什么概念？1亿行的一张表？

明显你没有实际接触过数据库乱问。

好吧，坦白的讲，DB2卖的好那是因为它是IBM的，现在的主流小型机都是IBM。和什么海量不海量一点关系都没有。

但现在无数企业买IBM的小型机用ORACLE的数据库。oracle的数据库占市场44％的份额。

移动的数据够不够海量？人家也有用oracle作为业务数据库。别跟我讲你的数据能比移动更海量。除非你是全国人口统计之类的。不过那个用的也是oracle

1表字段类型、长度、默认值这些都要按实际情况去写，不要瞎填；

2能存英文就尽量不存中文，能存数字尽量不存英文；(数据库查询速度数字查询速度最快，英文次之，中文最后)

3索引要优化，按实际要求去创建索引，主键等；

4sql语句要精简，能不用就尽量不用，想要什么字段查什么字段，不要怕多写，尽量少用联表查询，多表查询，尤其在大数据访问的时候；

5合理使用缓存技术，有模板缓存，数据库查询结果缓存。

首先， 插入上万条数据，对于数据库来说并不是“很大”的工作量，一般配置的笔记本电脑都可以在1分钟内完成。 所以最简单、最灵活的办法还是写SQL语句。

如果不希望DB编译器每次执行都编译SQL的话，可以使用存储过程，直接调用，性能上会好很多。也比较简单。

（几万条数据怎么地也得要时间去处理，所以不可能特别快的。）

如果由于各种原因，导致这个插入还是很慢， 而且你的MYSQL又是50以上版本的话，可以使用BulkCopy来进行批量 *** 作。

BulkCopy的原理就是Client直接把一个数组（DataTable）传给DB，然后传入表名，所有的编译、 *** 作都由DB自己完成，效率很高。

引用MySqlDatadll ， 调用MysqlBulkCopy函数即可。

这个函数在处理海量数据插入的时候效率尤为明显， 小量数据反而没什么优势，而且由于传入的DataTable格式必须和表的字段一模一样（空的列也要传进去），导致C#要写很多代码来构造这个数组，所以要你自己权衡用还是不用。

我在自己的电脑上批量插入一亿条数据，Insert写法大概需要1小时,BulkCopy大概只需要5分钟。

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