如何处理海量数据

在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：

一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。

如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至 过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时， 前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。

二、软硬件要求高，系统资源占用率高。

对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。

三、要求很高的处理方法和技巧。

这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。

下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：

一、选用优秀的数据库工具

现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软 公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。

二、编写优良的程序代码

处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。

三、对海量数据进行分区 *** 作

对海量数据进行分区 *** 作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不 过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷， 而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。

四、建立广泛的索引

对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应 索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完 毕，建立索引，并实施聚合 *** 作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。

五、建立缓存机制

当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合 *** 作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。

六、加大虚拟内存

如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理， 内存为1GB，1个P424G的CPU，对这么大的数据量进行聚合 *** 作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区 上分别建立了6个4096M的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为 40966 + 1024 =25600 M，解决了数据处理中的内存不足问题。

七、分批处理

海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处 理后的数据再进行合并 *** 作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还 需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。

八、使用临时表和中间表

数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合 并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总 *** 作， 可按汇总步骤一步步来，不要一条语句完成，一口气吃掉一个胖子。

九、优化查询SQL语句

在对海量数据进行查询处理过程中，查询的SQL语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的SQL脚本和存储 过程是数据库工作人员的职责，也是检验数据库工作人员水平的一个标准，在对SQL语句的编写过程中，例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表 结构等都十分必要。笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标，运行3个小时没有出结果，这是一定要改用程序处理了。

十、使用文本格式进行处理

对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序 *** 作数据库和程序 *** 作文本之间选择， 是一定要选择程序 *** 作文本的，原因为：程序 *** 作文本速度快；对文本进行处理不容易出错；文本的存储不受限制等。例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者 csv格式（文本格式），对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。

十一、定制强大的清洗规则和出错处理机制

海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。

十二、建立视图或者物化视图

视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘I/O，正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。

十三、避免使用32位机子（极端情况）

目前的计算机很多都是32位的，那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机子，其中对位数的限制也十分重要。

十四、考虑 *** 作系统问题

海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对 *** 作系统的要求也放到了重要的位置，一般是必须使用服务器的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。尤其对 *** 作系统自身的缓存机制，临时空间的处理等问题都需要综合考虑。

十五、使用数据仓库和多维数据库存储

数据量加大是一定要考虑OLAP的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。

十六、使用采样数据，进行数据挖掘

基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样 的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出 400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。

还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用代理键等 *** 作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。类似的情况需要针对不同的需求进行处理。

海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。

SQL Server本身就是一个完善的数据库，提供可视化编程，后台完成所有拖放处理 *** 作，不管有没有数据都可以使用，不需要编译。

一个比较合理的数据库设计应该考虑数据的交互性和挖掘能力、处理效率以及日志记录。

建立数据表，注意以下几点：

表建立的时候要有主键和索引，表与表之间要能使用主键相联系，举例说在A表里我做完一次记录要生成一个单号，B表里面是依据单号来做下一个流程，而不是依据记录的每一条数据

取名尽量使用英文+下划线，SQL Server里对汉字需要转码，影响工作效率，按照他的默认编码方式 *** 作有助于提高数据处理速度

建立数据表的列数不要太多，用编码规则来建立逻辑

注意字段存储空间，限制字段长度，少用注释和image

存储过程尽量简洁实用

建立视图，为了别的客户端使用，尽量建立视图，做好完整的数据分析，别的接口程序或者客户端直接就可以拿去使用。做视图注意几点：

多个表 *** 作写在一个视图里，不要嵌套太多视图

连接查询要适当的筛选

跨服务器 *** 作视图，要建立服务器链接表，尽量使用内网链接，把服务器链接表做成查询视图，放在本地服务器数据库里，这样就等同本地 *** 作

视图之间保留连接字段作为主要索引

建立计划作业，有计划地进行数据同步更新和备份标识工作，注意事项：

备份数据尽量放数据库里同步复制

计划任务避开工作高峰期

建立存储过程，记录 *** 作日志，把日志以数据表的形式存储，注意事项：

存储过程对本表 *** 作，不要交互太多表

精简参数数量，注意参数存储空间

对记录修改删除、更新标记的时候尽量使用时间来索引

建立关系图，给表与表之间建立直接关系，整理整体挖掘数据性能。

建立计划更新任务，优化数据库整体性能。

Oracle数据库无响应故障处理方式

Oracle数据库无响应故障，简单地讲就是数据库实例不能响应客户端发起的请求，客户端提交一个SQL后，就一直处于等待数据库实例返回结果的状态。更严重的现象是客户端根本不能连接到数据库，发起一个连接请求后，一直处于等待状态。Oracle数据库无响应故障怎么处理呢下面跟我一起来学习Oracle数据库无响应故障的处理方法吧!

无响应的故障现象一般有以下几种：

1Oracle的进程在等待某个资源或事件

这种现象一般可以从V$SESSION_WAT、V$LATCH、V$LATCHHOLDER等动态视图中检查进程正在等待的资源或事件，而被等待的资源或事件，一直都不能被获取，甚至是很长时间都不可获得。如果这个正在等待的进程持有了其他的资源，则会引起其他的进程等待，这样就很可能引起实例中大范围的会话发生等待。由于进程在等待资源或事件时，通常都处于SLEEP状态，消耗的CPU资源非常少(在等待latch时要稍微多消耗一些CPU资源)，所以从OS来看，CPU的消耗并不高，甚至是非常低。

这种因为等待而引起的个别进程Hang，相对比较容易处理。

2 OracleProcess Spins

所谓Spin，就是指Oracle进程中的代码在执行某个过程时，陷入了循环。在V$SESSION视图中，往往可以看到Hang住的会话，一直处于“ACTIVE”状态。对于这样的会话，用“alter system kill session ‘sid,serial#’”命令也不能完全断开会话，会话只能被标记为“killed”，会话会继续消耗大量的CPU。进程Spins由于是在做循环，CPU的消耗非常大，从OS上明显可以看到这样的进程，通常会消耗整个CPU的资源。

而对于这样的Hang住的会话，处理起来相对比较复杂，并且为了从根本上解决问题，需要超过DBA日常维护所需要的技能。

从故障范围来看，无响应故障可以分为以下几种情况：

1 单个或部分会话(进程)Hang住

这种情况属于小范围的故障，业务影响相对较小，一般来说只会影响业务系统的个别模块。在一个多应用系统的数据库上面，如果Hang住的会话比较多，则影响的可能是其中的一个应用系统。这里有一个例外，如果Hang住的进程是系统后台进程，如pmon、smon等，则影响的范围就非常大了，最终甚至会影响整个数据库及所有应用系统。还有值得注意的是，即使是少部分会话Hang住，也要及时处理，否则极有可能会扩散到整个系统。

2 单个数据库实例Hang住

这种情况造成的影响非常大。在这个实例上的所有应用系统均受到严重影响，并且在找到根源并最终解决问题之前，数据库实例往往须要重启。

3 OPS或RAC中的多个实例或所有实例都Hang住

在这种情况下，即使是OPS或RAC，都已经没办法提供高可用特性了。使用这个数据库的所有应用系统将不能继续提供服务，这种情况往往须要重启。

无响应故障成因分析

Oracle数据库无响应，一般主要由以下几种原因引起：

1 数据库主机负载过高，严重超过主机承受能力

比如应用设计不当，数据库性能低下，活动会话数的大量增加，导致数据库主机的负载迅速增加，数据库不能正常 *** 作，并最终Hang住;主机物理内存严重不足，引起大量的换页，特别是在SGA中的内存被大量换出到虚拟内存时，数据库实例往往就会Hang住。

2 日常维护不当、不正确的 *** 作引起数据库Hang住

比如归档日志的存储空间满，导致数据库不能归档，引起数据库Hang住;在一个大并发的繁忙的系

统上，对DML *** 作比较多的大表进行move、增加外键约束等 *** 作也可能使系统在短时间内负载大幅升高，并引起数据库系统Hang住;不正确的资源计划(Resource Plan)配置，使进程得不到足够的CPU等。

3 Oracle数据库的Bug

几乎每个版本都存在着会导致数据库系统Hang住的Bug，这些Bug会在一些特定的条件下触发，特别是在RAC数据库中，引起数据库Hang住的Bug比较多。

4 其他方面的一些原因

比如在RAC数据库中，如果一个节点退出或加入到RAC的过程中，当进行Resource Reconfiguration时，会使系统冻结一段时间，也有可能使系统Hang住。

以上所描述的几种常见的会导致Oracle数据库实例Hang住的原因中，大部分的情况是可以避免的，只要维护得当，一般不会出现这种故障。对于Oracle数据库Bug所导致的数据库无响应故障，由于是在特定的情况下才会触发，所以如果能够尽量对数据库打上最新版本的补丁，并且熟悉当前版本中会导致系统Hang住的Bug以及触发条件，就能够最大限度地避免这种故障的发生，提高系统的可用性。

那么，在数据库Hang住的情况下，如何去分析并发现导致问题的根源一方面，由于系统Hang住会导致业务系统不可用，为了能够尽快地恢复业务，须快速地判断问题所在，然后Kill掉引起故障的会话和进程，或者数据库实例不得不重启以迅速恢复业务;但另一方面，如果只是重启数据库或Kill会话和进程来解决问题，在很多情况下是治标不治本的办法，在以后故障随时可能会出现。如何在二者之间进行抉择呢对于数据库Hang故障的处理，首先是尽可能地收集到系统Hang住时的状态数据，然后尽快地恢复业务，恢复业务后分析收集到的数据，找到数据库系统Hang住的真正原因，然后再进行相应的处理。下一节将详细描述数据库系统Hang住后的处理流程。

无响应故障处理流程

对于Oracle无响应故障的处理，我们可以按下图所示的流程进行。

值得注意的是，上图并不是一个完整的Oracle数据库故障处理流程图，只是处理Oralce数据库无响应这一类特定的故障的流程，只列出了针对这一特定类型故障处理时的关键处理点。不过既然是故障，所以这类故障的处理流程与其他故障的处理流程，有着非常相似的地方。

下面是整个流程的详细说明：

1 在出现数据库无响应故障后，首先确认系统的影响范围，如上节所描述的'，是部分业务系统或模块还是所有的业务系统都受影响，是不是整个实例或多个实例都无响应。同时应询问系统维护和开发人员，受影响的系统在出现故障前是否有过变动，包括主机硬件、 *** 作系统、网络、数据库以及应用等。有时一个细小的变动就可能导致出现数据库Hang住这样严重的故障。曾经遇到一个库，应用只是修改了一个SELECT语句就导致了数据库Hang住。

2 为了避免由于网络、数据库监听或客户端因素影响分析，建议都登录到主机上进行 *** 作。

3 如果主机不能登录(为了避免干扰流程主线，这里不讨论如网络问题这样也会导致不能连接的故障)，尝试关闭出现问题的业务系统，甚至是所有的业务系统。如果关闭了所有的业务系统之后，仍然不能连接，则只有考虑重新启动数据库主机。在数据库主机重新启动后，使用 *** 作系统工具或OSW等长期监控 *** 作系统的资源使用，同时监控Oracle数据库的性能和等待等。

4 登录上主机后，先用top、topas等命令简单观察一下系统。看看系统的CPU使用、物理内存和虚拟内存的使用、IO使用等情况。

5 使用SQLPLUS连接数据库，如果不能连接，则只能从 *** 作系统上观察系统中是否有异常的现象，比如占用CPU过高的进程。使用gdb、dbx等debugger工具对数据库进行system state dump;使用strace、truss等工具检查异常进程的系统调用;使用pstack、procstack等工具察看异常进程的call stack等。

6 使用SQLPLUS连接上数据库后，进行hanganalyze、system state dump等 *** 作;或检查等待事件、异常会话等正在执行的SQL等待。

7 找到故障产生的原因，如果暂时找不到原因，尽量收集数据。

8确良如果应用急须恢复，可通过Kill会话、重启数据库实例等方式，先恢复应用。

9 根据最终诊断结果，对数据库升级打补丁，或者修改应用等方式从根本上解决问题。

怎样避免数据库出现无响应故障

作为Oracle数据库DBA，除了处理故障之外，更重要的是如何预防故障的发生。根据前面对数据库无响应故障的成因分析，在日常的维护工作中，须做到以下几点：

1 进行正确的维护 *** 作

很多的数据库无响应故障都是由于不正确的维护 *** 作引起的。应避免在业务高峰期做大的维护 *** 作，比如像move、加主外键约束等会长时间锁表的 *** 作。如果的确需要，尽量使用正确的 *** 作方法。比如用ONLINE方式重建索引;建主键、唯一键约束时先建索引，然后在建约束时指定新建的索引，等等。也就是保证系统的并发性、可伸缩性，避免系统串行 *** 作的出现。

2 优化应用设计，优化数据库性能

为避免性能问题导致在业务高峰期数据库不能及时有效处理来自业务的请求，甚至于完全Hang住。对于数据库中存在串行访问的部分进行优化，比如latch、enqueue，还包括不合理的sequence设计等。特别是在RAC数据库中，严重串行访问等待往往更容易引起严重的性能问题。优化应用设计，使数据库具有更好的可伸缩性和并行处理能力，能够有效地避免性能问题引起的数据库Hang住。

3 利用监控系统随时监控系统负载

遇到系统负载过高，内存不足，OS中虚拟内存换页很频繁等情况时，及时采取措施;监控Oracle数据库的核心进程，如pmon、smon等，看是否有异常，如过高的CPU消耗。出现异常应立即处理;监控归档空间和日志切换;监控数据库中的等待事件，比如是否有大量的enqueue、log file switch (archiving needed)、resmgr:become active等待事件等。

4 为数据库打上补丁

很多的无响应故障是由于Oracle的Bug引起的，数据库DBA应关注当前版本中有哪些Bug会导致数据库Hang住，尽量为数据库打上解决这些Bug的补丁。

;

以上就是关于如何处理海量数据全部的内容，包括:如何处理海量数据、如何构建一个完善的数据库,如何来处理表与表关系.、Oracle数据库无响应故障处理方式等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！