❶ 大數據量實時統計排序分頁查詢(並發數較小時)的幾點建議
大數據量實時統計排序分頁查詢的瓶頸不是函數（count，sum等）執行，
不是having, 也不是order by，甚至不是表join, 導致慢的原因就在於「數據量太大本身」
就是將表劃分為M份相互獨立的部分,可以是分表，也可以是不分表但冗餘一個取模結果欄位
實際結果是不分表比分表更加靈活，只需稍加配置，就可以動態切分大表，隨意更改M的大小。
將1條慢sql（大於30秒）拆分成為N條查詢速度巨快的sql(單條sql執行時間控制在20毫秒以內)
然後再web應用中以適當的線程數去並發查詢這些執行時間快的N條小sql再匯總結果
第一步查詢中去並發執行這N條小sql, 只取排序欄位和標識欄位，其他欄位一律丟棄
匯總結果後定位出當前頁面要顯示的pageNum條數據，再進行第二步查詢，取出頁面上需要展示的所有欄位
PS：這一點是至關重要的，其他幾點都可以不看，這點是最關鍵的。慢慢解釋一下：
有三種方式統計所有的記錄，
a) 第一種方式是把資料庫中所有記錄（只取排序欄位和標識欄位並且不做任何sum，count having order by等操作）
全部拉到web應用中，在web應用中完成所有的計算
b) 第二種方式是把資料庫中所有記錄做sum count having等操作之後的所有行數拉到web應用中，在web應用中完成剩餘計算
c) 第三種方式是把資料庫中所有記錄做sum count having order by等操作之後把limit後的數據拉到web應用中，
在web應用中對limit後的數據再計算
顯然，第一種方式 資料庫什麼活都不做只取數據 是不可行的。以lg_order_count_seller為例，1500萬行，
如果只算id, seller_id和order_count 這三個bigint類型，至少需要拉8*3*1500 0000 = 360000000=340M,
拉到內存中之後存儲需要8*4*15000000= 460M,這還不算List是的2的n次方這個特點和計算排序等的內存開銷，
不僅資料庫與web應用機器IO扛不住，就是應用自身恐怕也要OOM了。
第二種方式，所有記錄做sum count having等操作之後,由於是group by seller_id的，總得數據量變為100萬（就是賣家總數），
這樣子一來，共需要拉8*3*100 0000 = 23M,拉到內存之後，需要8*4*100 0000 = 30M, 再算上List是的2的n次方這個特點和
計算排序等的內存開銷也不會超過100M, IO的時間和內存開銷勉強可以考慮接受。
第三種方式，所有記錄做sum count having order by等操作之後把limit後的數據拉到web應用中，因為做了limit，所以，
數據量很小了，無論是IO還是內存開銷都已經很小了。可以忽略。
綜合以上三種，第三種方式適用於頁面的前n頁和後n頁，因為這個limit的數據量隨著頁數的增大而增大，
當大到每個切分後的小表的數據量時就轉為第二種方式了。
第二種方式適用於頁面的第[n+1, totaoPageNum-n]頁。
① 問題描述：
優化之前，還是是一條大慢sql查詢時，由於資料庫排序是穩定排序，
所以當兩條記錄排序欄位值相同時他們在頁面上的頁碼位置是固定的。
優化之後，當並行執行這N條小sql時，由於無法控制這些小sql的先後執行順序，
導致在web應用中當兩條記錄的排序欄位值相同時在頁面上的頁碼位置是隨機的。
② 解決辦法：
除了拉標識欄位(seller_id)和排序欄位(order_count_sum)之外，再取一個unique（id）的欄位，當兩條記錄的排序欄位值相同時，
再用這個unique的欄位（在賣家監控中這個欄位是id）進行第二次排序.這樣就解決了排序不穩定的問題。
③ 也許，看到這里會有疑問，為什麼不用seller_id？seller_id也是唯一， 這樣子不是少取id這個欄位，減少IO了？
seller_id雖然也是唯一，可以輔助排序，但是不要忘記資料庫的排序規則是：
如果兩列的值相等，那麼序號在前的排在前面，這里的序號就是主鍵(自動生成，autoincrement),
如果用seller_id的話還是不能保證排序的穩定性，只能用主鍵id.
把資料庫的連接，掃表，計算等資源優先讓給用戶關注的主要元素，次要元素可等主要元素載入完成之後再載入。
反應在賣家監控頁面中，查數據和查頁頁碼的sql語句基本相同，是在競爭同一資源，
所以，需要做一個策略，優先把資源讓給查數，數據查完之後再去查頁碼。
由於多線程取數據並沒有從本質上提高資料庫性能，所以必須針對大數據量實時統計排序分頁查詢做限流
我這里打個比方：食堂有6個窗口，物流團隊吃飯要買6個菜，平均每買1個菜需要1分鍾的時間，
如果派我一個人去一個窗口買的話需要6分鍾的時間
假如派6個人分別去6個窗口買這6個菜，只需要1分鍾的時間
但是，如果除了物流團隊，再來其他5個團隊呢，也就是說6個團隊每個團隊買6個菜共買36個菜，
這樣子有的團隊先買完，有的團隊後買完，但平均時間還是6分鍾。本質上沒有變化。
所以，對於特定的查詢條件，必須進行限流。讓每分鍾至多有6個團隊買菜，這樣子能使得情況變得不至於太糟糕。
這一點從目前來看只能是展望了，比如mysql資料庫換更為強大的oracle資料庫，
或更換InnoDb引擎為其他，或更換SATA硬碟為SSD 。。。。。。
相同的查詢條件，原來一個頁面查詢時間由於超過60秒超時了，根據1-6點建議優化之後，查詢時間變為2秒至3.5秒之間。
❷ c# 如何快速處理大數據量得查詢及顯示
對於大量的數據
分頁的時候，我們可以按需取數據。
行得到記錄
總數
，
Rscount,
然後
根據自內己需容要設定的每頁顯示的記錄條數，
如
12條
再計算
可以分成多少頁
Pagecount=
Rscount/12
如果是第5頁，
則取第6頁的12條記錄，頁碼是可以用變數的，如PageSize
每次給不同的頁值。
select
top
12
*
from
表
where
Id
not
in(select
top
5*12
Id
from
表
order
by
id
desc)
order
by
Id
desc
以此類推和
擴展。
20萬條記錄的資料庫
用access
太可憐了！
❸ php使用mysql資料庫，要查詢一個時間段裡面每一天的數據量，當天沒有則顯示0.時間段可能是幾天或者幾月
這個可以使用sum函數去實現 返回來的就是這段時間內所有數字的總和
select sum('個數') from '表名' where '時間' between '時間一' and '時間二';
❹ 大數據多久篩查一次
大數據是3-6個月篩查一次。
因為大數據正常情況是3-6個月更新一次，也就是說在3-6個月的時間內，最好是保持良好的數據記錄。比如說網貸按時歸還、手機費用按時交、信用卡按時還款等。如果這段時間又出現不良記錄，那麼更新的時候又要往後推遲。請自覺維護個人信用，按時歸還貸款。
大數據，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。
❺ 大數據是按時間段排查還是抽查
疫情大數據排查是防控工作中關鍵的一環，它是管控工作開展的數據支撐依據。那麼面對各類繁雜的數據信息，到底疫情大數據排查是怎麼查的呢？有什麼查詢疫情大數據輿情信息的方法呢？下面蟻坊軟體就來為各位一一解答。
疫情大數據排查是怎麼查的?
1.電話排查法。如相關智能單位可以通過電話人員比對信息，核查人員行程，最終將各類人員信息進行詳細分類、匯總成冊。
2.技術排查法。如可以採用現代化的大數據技術手段，利用大數據技術像數據檢索技術、搜索引擎技術、智能數據分析技術等去搜集篩選網上涉疫情的相關數據信息。
大數據輿情信息查詢方法有哪些？
1. 藉助網路輿情平台查詢
網路輿情平台是依託大數據技術，為客戶提供全方位監測互聯網輿論的大數據分析平台，支持對互聯網上相關輿情的實時監測和深度分析。通過藉助該輿情平台可以幫助其收集獲取大數據輿情信息，
2.大數據輿情監測控系統查詢
除了藉助像網路這類的輿情服務平台查詢大數據輿情信息外，還可以自行搭建和配備一套像蟻坊軟體這類大數據輿情監測控系統，自動全天不間斷監測和搜集全網所需關注的數據信息，並聚類匯總，確保信息獲取的全面性。