1.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
select id from t where num=0
2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。
3.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from t where num=10 or num=20
可以这样查询：
select id from t where num=10
union all
select id from t where num=20
4.in 和 not in 也要慎用，因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。如：
select id from t where num in(1,2,3)
对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：
select id from t where num between 1 and 3
5.尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。
见如下例子：
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’
SELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’
SELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’
即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。
6.必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：
select id from t where num=@num
可以改为强制查询使用索引：
select id from t with(index(索引名)) where num=@num
7.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
SELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100
应改为:
SELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2
SELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’
应改为:
SELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21
应改为:
SELECT member_number, first_name, last_name FROM members
WHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE())
即：任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。
8.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：
select id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的id
select id from t where datediff(day,createdate,'2005-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的id
应改为:
select id from t where name like 'abc%'
select id from t where createdate>='2005-11-30' and createdate<'2005-12-1'
9.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。
10.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。
11.很多时候用 exists是一个好的选择：
elect num from a where num in(select num from b)
用下面的语句替换：
select num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)
SELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE(
(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0)
SELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS(
SELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2)
两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。
『贰』 如何利用机器学习和大数据分析来优化投资组合和风险管理策略
机器学戚扒习和大数据分析可以在投资组合和风险管理方面提供有价值的信息和洞见，以下是一些基本的步骤：
数据准备：获取和整理数据，包括资产价格、财务指标、市场数据、宏观经济数据等。
特征工程：从数据中提取有意义的特征，如市场波动、行业变化、财务稳定性等，用于机器学习模型的训练和预测。
模型选择和训练：根据投资组合和风险管理的需求，选择合适的机器学习算法，如回归、分类、聚类等，利用历史数据对模型进行训练。
模型评估和优化：评估模型的表现，比较不同算法和参数组合的效果，进行枯缺优化，以提高预测准确度和投资回报率。
风险管理：利用机器学习模型高败昌预测风险和波动性，制定相应的风险管理策略，如对冲、分散投资等。
实时监控和调整：定期更新数据和模型，实时监控投资组合和风险管理策略的表现，及时调整和优化。
在以上步骤中，特征工程和模型选择和训练是非常重要的，需要具备一定的数据科学和机器学习技能。此外，还需要一定的金融和投资知识，以确保模型的合理性和有效性。
『叁』 大数据数仓建设性能优化方案
大数据数仓的性能优化主要围绕以下四个方面：
在数据仓库建设的过程中，我们不可避免的要执行数据任务，那么这些任务如何进行配置才会是最优的？如果任务调度配置存在问题，将会导致出现瓶颈任务，或者无法及时提供业务所需的数据，这时我们就需要首先从调度则中段方面来考虑，是不是有些任务的调度时间设置不合理？或者是不是有的任务的优先级设置不合理？
对于数仓的建模而言，其实可以分为3NF建模和维度建模，推荐使用维度建模方式，可以按照星型模型或者雪花模型架构的方式去建模。3NF建模方式或者实体建模方式的应用性会差一点，在很多时候其性能也会差一点，但3NF会避免数据的冗余，其扩展性会好一些。而维度建模会有一定的数据冗余，并且冗余程度会很高，但是对于上层使用者而言，其易用性要好很多，并且其查询的性能也会好很多，虽然牺牲了一定的可扩展性，但是仍然在可接受的范围之内。之所以在大数据的框架下推荐使用维度建模，是因为建模产生的数据冗余对于大数据离线数仓来说，存储的成本并不高，因为其都属于SATA盘的存储，这样的存储成本是很低的。
总之，在大数据框架下推荐大家使用维度建模，使用星型模型或者雪花模型建模的方式，这样无论对于后续的运维还是后续的数据使用而言，都是比较便利的，并且性能会好一些。星型模型其实就是中间一个事实表，周边围绕着一堆维度表，其结构会简单一些，使用比较方便，性能也比较好；对于雪花模型而言，维度表可能还会继续关联其他的维度表，这种方式就是雪花模型，它会略微比星型模型复杂一些。其实星型模型也可以理解为较为简单的雪花模型。这里推荐大家使用星型模型，当然如果业务非常复杂，必须要使用雪花型也可以使用。这是因为星型模型虽然有数据冗余，但是其结构比较简单，容易理解，而且使用起来只需要A传给B就可以了，不需要再关联一个C。
除了上述两个较大的关键点之外，还有一些需要注意的小点，比如中间表的使用。我们一般将数仓分为三层，第一层做缓冲，第二层做整合，第三层做应用。但是并不是严格的只能分为三层，中间可能会有一些中间表，用于存储中间计算的结果，如果能够利用好中间表则会增强数仓的易用性和整体的性能。中间表的使用主要在数仓的第二层里面，因为需要整合数据，但整合后的数据仍是明细数据，对于这些表而言，数据量往往会比较大，而且会有见多的下游任务依赖这个表，因此可以做一些轻度的汇总，也就是做一些公共的汇总的中间表，这样应用层可以节省很多的计算量和成本。此外，虽然建议使用中间表，但也要注意中间表的数量，因为中间表数量过多，就会有太多的依赖层级。
在某些业务场景下，我们还需要对宽表进行拆表，拆表的情况一般发生在该表的字段较多，而其中几个字段的产出时间较晚，导致整个表的交付时间也会延迟，在这种情况下我们可以将这几个字段单独拆出来处理，这样就不会因为几个字段影响其余业务的使用。
与拆表相对的情况是合表，随着业务的增多，可能会有多个表中存放类似的数据指标，此时，我们可以将多个表整合到一个表中，减少数据任务的冗余。
表分区的功能一定要合理利用，这对于性能会产生很大的影响，一级分区一般都是按照天划分的，建议大家一天一个增量或者一天一个全量来做。二级分区的选择反而会多一些，首先大家要烤炉是否建立二级分区，其次大家再选择二级分区的建立方式。培数二级分区比较适合于在where语句中经常使用到的字段，而且这个字段应该是可枚举的，比如部门名称这样的。这里还有一个前提，就是如果这个字段的值的分布是非常不均匀的，那么就不太建议做二级分区。
离线数仓的计算任务基本都是通过SQL实现，这里也只讲在SQL部分如何进行优化。我们平时在进行数据处理，数据清洗，数据转换，数据加工的过程中都会使用到SQL。对于大数据体系下孙誉的SQL的优化而言，主要集中在两个大的方面进行：减少数据输入和避免数据倾斜。减少数据输入是最核心的一点，如果数据输入量太大，就会占用很多的计算资源。而数据倾斜是在离线数仓中经常会遇到的，数据倾斜分为几种，需要针对性的进行优化。
对有分区的表，合理使用分区可以过滤数据，避免全表扫描，有效的降低计算的数据输入。
SQL支持只读取一次源数据，然后将其写入到多个目标表，这样就保证了只做一次查询。语法如下
当我们在使用join，Rece或者UDF时，先对数据进行过滤也能有效的提高任务的效率
当发生数据再Map阶段倾斜的情况，第一种处理方式反馈至业务层面，看能否通过业务层面的修改让kv值均衡分布，如果业务层面无法处理，那么可以调整Map的个数，也就是加大Map的计算节点，默认情况是每256M的数据为一个计算节点，我们可以将其调小，也就是加大Map处理的节点的个数，使得数据分割的更加均匀一些。
Join阶段的倾斜也是比较常见的，其解决方案需要分钟如下几种情况处理：
Rece倾斜可能的情况有以下几种：
总结一下，性能调优归根结底还是资源不够了或者资源使用的不合理，或者是因为任务分配的不好，使得某些资源分配和利用不合理。
『肆』 大数据开发工程师Hive(Hive如何进行优化)
1数据存储及压缩优化
针对hive中表的存储格式通常有textfile和orc，压缩格式一般使用snappy。相比于 textfile格式存储，orc占有更少的存储。因为hive底层使用MR计算架构，数据流是hdfs到磁盘再到hdfs，而且会有很多次IO读写操作，所以使用orc数据格式和snappy压缩策略可以降低IO读写，还能降低网络传输量，这样在一定程度上可以节省存储空间，还能提升hql的执行效率；
2 Hive Job优化
①调节Jvm参数，重用Jvm；
②合理设置Map个数；
③合理设置Rece个数；
3 Sql语法优化
① 建表优化 ：
1) Hive创建表的时候，可以建分区表，分桶表；
2) Hive创建表的时候，可以指定数据存储格式：TextFile、SequenceFile、RCfile 、ORCfile；
② 查询时优化 ：
1) 列裁剪，在查询时只读取需要的列，避免全列扫描，不要使用select * from table；
2) 分区裁剪：在查询时只读取需要分区的数据，避免全表扫描；
3) 开启谓词下推：set hive.optimize.ppd = true，默认是true：
a. 将Sql语句中的where谓词逻辑都尽可能提前执行，减少下游处理的数据量；
4) 大哪陵表join小表：
a. 开启MapJoin：set hive.auto.convert.join=true：
b. MapJoin是将Join双方比较小的那个表直接分发到各个Map进程的内存亩弊中，在 Map进程中进行Join操作， 这样就不用进行Rece步骤 ，从而提高了速度( 大表left join小表才有效 ，小表left join大表会失效)；
5) 大表join大表：
a. SMB Join ：Sort Merge Bucket Join(数据不仅分桶了，而且每个桶数据是排好序了)；
b. 开启SMB Join之后，底层是根据两个表join字段进行分桶存储，这样迅缓族的话，两张表就变为了基于桶之间join关联查询，而不是基于整张表的join，减少了笛卡尔积；
6) 少用in，用left semi join替代in：
a. 原始写法：select a.id, a.name from a where a.id in (select b.id from b)；
b. 用join改写：select a.id, a.name from a join b on a.id = b.id；
c. left semi join改写：select a.id, a.name from a left semi join b on a.id = b.id；
7) 用union all代替union，因为union all不需要去重，也不需要排序，效率高于union；
(每天1小题，进步1点点)
『伍』 让大数据分析更有效的5种技术措施有哪些
(1)优化数据收集数据收集是最终导致业务决策的事件链中的第一步，确保收集的数据和业务感兴趣的指标的相关性非常重要。
定义对企业有影响的数据类型，以及分析如何增加价值。基本上，考虑客户行为，以及这将对企业的业务有何适用性，然后使用此数据进行分析。
存储和管理数据是数据分析中的重要一步。因此，必须保持数据质量和分析效率。
(2)清除垃圾数据
垃圾数据是大数据分析的祸患。这包括不准确，冗余或不完整的客户信息，可能会对算法造成严重破坏，并导致分析结果不佳。根据垃圾数据做出的决策可能会带来麻烦。
清洁数据至关重要，涉及丢弃不相关的数据，只保留高品质的数据，当前，为了获得完整和相关的数据，人工干预不是理想的模式，不可持续并且受主观影响，因此数据库本身需要被清理。这种类型的数据以各种方式渗透到系统中，其中包括随时间推移而变化，如更改客户信息或数据仓库中存储可能会损坏数据集。垃圾数据可能会对营销和潜在客户生产等行业产生明显的影响，但通过基于故障信息的业务决策，财务和客户关系也会受到不利影响。其后果也是广泛的，包括挪用资源，浪费时间和精力。
解决垃圾数据难题的方法是确保数据进入系统得到干净的控制。具体来说，重复免费，完整和准确的信息。如今，那些具有专门从事反调试技术和清理数据的应用程序和企业，可以对任何对大数据分析感兴趣的公司进行调查。数据清洁是市场营销人员的首要任务，因为数据质量差的连锁效应可能会大大提高企业成本。
为了获得最大的数据量，企业必须花时间确保质量足以准确地查看业务决策和营销策略。
(3)标准化数据集
在大多数商业情况下，数据来自各种来源和各种格式。这些不一致可能转化为错误的分析结果，这将会大大扭曲统计推断结果。为了避免这种可能性，必须决定数据的标准化框架或格式，并严格遵守。
(4)数据整合
大多数企业如今组成不同的自治部门，因此许多企业都有隔离的数据存储库或数据“孤岛”。这是具有挑战性的，因为来自一个部门的客户信息的更改将不会转移到另一个部门，因此他们将根据不准确的源数据进行决策。
为了解决这个问题，采用中央数据管理平台是必要的，整合所有部门，从而确保数据分析的准确性更高，所有部门的任何变化都可以立即访问。
(5)数据隔离
即使数据干净，将其组织和集成在一起，也可能是分析问题。在这种情况下，将数据分成几组是有帮助的，同时牢记分析正在尝试实现什么。这样，可以分析子群体内的趋势，这些趋势可能更有意义并具有更大的价值。当查看可能与整个数据集可能无关的高度具体的趋势和行为时尤其如此。
数据质量对大数据分析至关重要。许多公司试图采用分析软件，但却没有考虑到进入系统做什么。这将导致不准确的推断和解释，可能代价昂贵，并且对企业造成损害。一个定义明确，管理良好的数据库管理平台是使用大数据分析的企业不可或缺的工具。
『陆』 大数据如何优化企业HR管理
大数据如何优化企业管理
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。
『柒』 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。
以上是小编为大家分享的关于大数据如何优化公共服务的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
『捌』 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
『玖』 数据库的多表大数据查询应如何优化
1.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：x0dx0aselect id from t where num is nullx0dx0a可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：x0dx0aselect id from t where num=0x0dx0a2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。优化器将无法通过索引来确定将要命中的行数,因此需要搜索该表的所有行。x0dx0a3.应尽量避免在 where 子句中使用 or 来连接条件，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：x0dx0aselect id from t where num=10 or num=20x0dx0a可以这样查询：x0dx0aselect id from t where num=10x0dx0aunion allx0dx0aselect id from t where num=20x0dx0a4.in 和 not in 也要慎用，因为IN会使系统无法使用索引,而只能直接搜索表中的数据。如：x0dx0aselect id from t where num in(1,2,3)x0dx0a对于连续的数值，能用 between 就不要用 in 了：x0dx0aselect id from t where num between 1 and 3x0dx0a5.尽量避免在索引过的字符数据中，使用非打头字母搜索。这也使得引擎无法利用索引。 x0dx0a见如下例子： x0dx0aSELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘%L%’ x0dx0aSELECT * FROM T1 WHERE SUBSTING(NAME,2,1)=’L’ x0dx0aSELECT * FROM T1 WHERE NAME LIKE ‘L%’ x0dx0a即使NAME字段建有索引，前两个查询依然无法利用索引完成加快操作，引擎不得不对全表所有数据逐条操作来完成任务。而第三个查询能够使用索引来加快操作。x0dx0a6.必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。因为SQL只有在运行时才会解析局部变量，但优化程序不能将访问计划的选择推迟到运行时；它必须在编译时进行选择。然而，如果在编译时建立访问计划，变量的值还是未知的，因而无法作为索引选择的输入项。如下面语句将进行全表扫描：x0dx0aselect id from t where num=@numx0dx0a可以改为强制查询使用索引：x0dx0aselect id from t with(index(索引名)) where num=@numx0dx0a7.应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：x0dx0aSELECT * FROM T1 WHERE F1/2=100 x0dx0a应改为: x0dx0aSELECT * FROM T1 WHERE F1=100*2x0dx0aSELECT * FROM RECORD WHERE SUBSTRING(CARD_NO,1,4)=’5378’ x0dx0a应改为: x0dx0aSELECT * FROM RECORD WHERE CARD_NO LIKE ‘5378%’x0dx0aSELECT member_number, first_name, last_name FROM members x0dx0aWHERE DATEDIFF(yy,datofbirth,GETDATE()) > 21 x0dx0a应改为: x0dx0aSELECT member_number, first_name, last_name FROM members x0dx0aWHERE dateofbirth < DATEADD(yy,-21,GETDATE()) x0dx0a即：任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时要尽可能将操作移至等号右边。x0dx0a8.应尽量避免在where子句中对字段进行函数操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。如：x0dx0aselect id from t where substring(name,1,3)='abc'--name以abc开头的idx0dx0aselect id from t where datediff(day,createdate,-11-30')=0--‘2005-11-30’生成的idx0dx0a应改为:x0dx0aselect id from t where name like 'abc%'x0dx0aselect id from t where createdate>=-11-30' and createdate<-12-1'x0dx0a9.不要在 where 子句中的“=”左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。x0dx0a10.在使用索引字段作为条件时，如果该索引是复合索引，那么必须使用到该索引中的第一个字段作为条件时才能保证系统使用该索引，否则该索引将不会被使用，并且应尽可能的让字段顺序与索引顺序相一致。x0dx0a11.很多时候用 exists是一个好的选择：x0dx0aelect num from a where num in(select num from b)x0dx0a用下面的语句替换：x0dx0aselect num from a where exists(select 1 from b where num=a.num)x0dx0aSELECT SUM(T1.C1)FROM T1 WHERE( x0dx0a(SELECT COUNT(*)FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2>0) x0dx0aSELECT SUM(T1.C1) FROM T1WHERE EXISTS( x0dx0aSELECT * FROM T2 WHERE T2.C2=T1.C2) x0dx0a两者产生相同的结果，但是后者的效率显然要高于前者。因为后者不会产生大量锁定的表扫描或是索引扫描。
『拾』 elasticsearch 大数据下 bulk 优化
es中 bulk api 可以在单个API调用中执行许多索引/删除操作，这可以大大提高索引速度。在线上突然遇到这样错误：
业务反馈，才1w多条就报这个！如果你对nginx足够的了解会发现这个错误是它的，接下来要看nginx的配置文件，最终确人有个参数值 client_max_body_size 太小，那就改大些吧！那es能接受多大的呢？es的bulk的批量究竟该多大，之前讲过，这里不再啰嗦。
那就5000条一个批次，但是es还是比较慢！这里分享几个优化的小技巧
调整refresh时间间隔，优化点： 减少刷新频率，降低潜在的写磁盘性能损耗， 默认的刷新时间间隔是1s，对于写入量很大的场景，这样的配置会导致写入吞吐量很低，适当提高刷迹悄基新间隔，可以提升写入量，代价就是让新写入的数据在60s之后可以被搜索，新数据可见的及时性有所下降。
在bulk大量数据到ES集群的时候可以关闭刷新频率，把其值设置为-1就是关闭了刷新频率，在导入完之后设置成合理的值即可。
调整replica数目，在bulk大量数据到ES集群的运胡可以把副本数设置为0，在数据导入完成之后再设置为1或者你集群的适合的数目。
Index中默认会有_all这个字段（es6.x已经禁用），默认会把所有字段的内容都拷贝到这一个字段里面，这样会给查询带来方便，但是会增加索引时间和索引尺寸。
translog默认为512MB，flush操作达到512MB fsync刷新到硬盘（这个问题不大），而translog是默认是每次index请求都写磁盘，优化点： 减少写磁盘的频率，调整为index.translog.rability=async，index.translog.sync_interval=30s（默认值是5s）
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由于es自动检测和添加新字段称为动态映射，我见过由于环境问题发生mapping漏设置，这时有300~400个字段自动映射为text类型（太多），导致每批次（5000条）插入响应时间都大于3分钟。总之，检查mapping的合理姿谨性很重要。
修改配置文件调整ES的JVM内存大小，这个值不能超过32g，一般机器好点设置成十几个g速度就非常快了。具体要看自己机器的内存。
优化项按顺序进行，越靠前优化效果越明显。