❶ SQLite负载量有多大,不会象access那样容易出问题吧
不知道你所说的负载量是什么，如果是读取速度的话自然是sqlite的效率要高很多，大量写入的话使用事务去做自然也不会慢到哪里去，做小型数据库是十分方便的。实际上用于桌面型数据库的话有很多的选择，根据自己的需求选择即可。
下面是部分：
SQLite的缺点在中小网站 CMS 应用场景下被规避：
1、并发低 动态访问时当访谈慧问量不超过10万PV的时候，SQLite 超过 Access 的并发能力已经绰绰有余；生成静态页后更无需考虑数据库的并发问题
2、在大数据量的情况下表现较差 但是中小站点一般情况下数据量不超过10万，而SQlite 在逗岩 100 万数据量之下表现还不错，因为省掉了对数据库服山侍御务器的远程连接甚至会更快
3、写入较慢 默认配置下的 SQlite 的写入速度比MySQL慢了很多，但是 CMS 应用场景的写入操作较少。在插入新文章的时候基本感受不到慢。集中的写数据库操作只有在安装的时候会出现，不过只出现一次，可以忽略
4、为已有的表加索引较慢 但是在中小站点CMS中不会有这样的需求，可以忽略
5、无法将 MySQL 部署到与前端机不同的服务器上，但是中小站点也没有分开部署的需求
综上所述：在中小站点 CMS 的应用场景下 SQLite 能最大限度的降低建站成本，降低维护难度，又很好得规避了自身的缺点。所以我认为未来支持 SQLite 的 CMS 系统一定会大行其道。
❷ 大数据和云计算之间是什么关系_大数据和云计算有什么区别和联系
大数据是云计算的杀手锏应用
大数据与云计算的关系，引起一些人的困惑。为了便于探讨二者的关系，这里从“计算”和“数据”的历史关系说起。因为云计算首先是一种“计算”，大数据首先是一种“数据”，而计算机就是用来“计算”“数据”的。
计算机是软件和硬件分离的，是一种软件定义的电子产品（可编程）。计算机设计中的一个重要问题是如何有效管理CPU、内存和I/O等硬件资源，以及如何让应用程序合理使用这些资源。这两大任务最早内嵌在各种应用程序中，由应用程序自身完成，缺点是费力、复杂和易错，难以升级和移植，而且重复工作。
上世纪60年代这些共性功能开始从应用中分离出来，逐步形成了一种通用的软件包，这就是操作系统。操作系统是位于硬件和应用程序之间的“中间件”，让应用软件和硬件得以分离并独立发展，发展成了最核心的计算机系统软件，也成就了微软公司的伟大。
以UNIX为始祖的常见现代操作系统有Android、BSD、iOS、Linux、MacOSX、QNX等，以及原创的微软Windows、WindowsPhone和IBM的z/OS.操作系统的工作范围，也从最初的计算机蔓延到手机、游戏控制器、电视机顶盒、智能汽车和智能眼镜等，还有与云计算密切相关的Web服务器。
上世纪70年代，计算机的快速发展使得数字化数据爆发式增长，“海量”数据管理成了新挑战。把通用操作系统的文件管理用于数据管理时，无论是扩展性、效率和便利性，都不适应“海量”数据的管理需要，应用软件被迫内嵌自己设计的数据管理系统。同样的，“海量”数据管理由每个应用程序自身完成，缺点也是费力、复杂和易错，难以升级和移植，并肆码且重复工作。
于是一种专门面向“海量”数据管理的通用软件问世了，那就是数据库管理系统（DBMS），一种应用系统软件。DBMS包括了数据库定义、创建、查询、更新和管理等功能，这些都是数据管理所必需的，是操作系统的文件管理系统所没有的。
著名的DBMS有MySQL、PostgreSQL、SQLite、MicrosoftSQLServer、MicrosoftAess、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBMDB2等，都是关系型DBMS.当然还有非关系型NoSQL模式的，只是没那么流行。
DBMS与字处理软件等一起，成为单机时代最重要的应用软件，也成就了一家伟大的应用软件公司Oracle.大约不足20年前，操作系统和数据库的技术和市场未来，看起来都那么可预知。一个是微软的天下，一个是Oracle的天下。
但互联网来了，尤其是Web开始流行。
Web服务器所使用的操作系统，最初面向单机设计，扩展用于局域网范围内管理多台服务器还勉强可用。但当互联网巨头崛起，需要Web服务器的操作系统管理数百万台Web服务器的时候，传统操作系统勉为其难，需要“技术革命”了。“革命”的结果就是云计算。
云计兄雹迅算大伞下有很多概念，核心技术之一是虚拟化。虚拟化有“1虚N”和“N虚1”两种模式，前者主要是为了省钱，以AmazonAWS为代表；后者主要是为了大数据处理，以GoogleGAE为代表。
云计算的“N虚1”模式，可将多台物理计算机虚拟化为一台超级计算机，向应用程序提供资源池的调度管理服务，与传统操作系统的功能几乎完全相同，因此常被称为“云计算操作系统”。只是云计算操作系统的工作范围，扩大到数据中心甚至整个互联网范围内，把每台计算机羡此也当做资源看待和管理。
有了云计算操作系统，云应用软件和硬件（计算机资源）得以分离，各自可以独立发展。历史再次重演，云计算以及SNS、微博、移动互联网和物联网等的快速发展，具有3V特点的数据爆发，大数据管理的挑战也最先到来。同样，面向计算设计的通用云计算操作系统，在大数据管理方面的扩展性、效率和便利性，都面临新挑战。
历史上计算机面对“海量”数据的挑战，将数据应用和数据管理分离，催生了通用的DBMS.现在云计算面对大数据的挑战，也必将使大数据应用和大数据管理分离，催生“大数据库管理系统”，并且逐步走向通用化和平台化。
ATM（异步传输模式）是通信资源稀缺时代的产物，TCP/IP是通信资源富饶时代的产物。类似的，传统DBMS是IT资源稀缺时代的产物，大数据管理系统是IT资源富饶时代的产物。
计算是工具，可以工业化提供；数据是资源，是个性化的资产。如果说Office、游戏等是PC的杀手锏应用，浏览器、搜索、SNS等是互联网的杀手锏应用，那么大数据等就是云计算的杀手锏应用。
❸ 如何提高效率SQLite大数据量操作效率
使用事务，使用SQLiteDatabase的beginTransaction()方法可以开启一个事务，程序执行到endTransaction() 方法时会检查事务的标志是否为成功，如果为成功则提交事务，否则回滚事务。当应用需要提交事务，必须在程序执行到endTransaction()方法之前使用setTransactionSuccessful() 方法设置事务的标志为成功，如果不调用setTransactionSuccessful() 方法，默认会回滚事务。
例如：
1 SQLiteDatabase db = .;
2 db.beginTransaction();//开始事务
3 try {
4 db.execSQL("insert into person(name, age) values(?,?)", new Object[]{"gaolei", 22});
5 db.execSQL("update person set name=? where personid=?", new Object[]{"zhangsan", 1});
6 db.setTransactionSuccessful();//调用此方法会在执行到endTransaction() 时提交当前事务，如果不调用此方法会回滚事务
7 } finally {
8 db.endTransaction();//由事务的标志决定是提交事务，还是回滚事务
9 }
10 db.close();
❹ 只有hive才能数据分层吗，sqlite能不能分层呢
SQLite数据库是一种轻型数据库管理系统，适用于单机或轻载的应用场景。虽然SQLite不像Hive那样专注于数据库和大数据处理，但它仍然具有一定的数据分类能力。
具体来说，在SQLite中，可以使用视图（View）和子查询（Subquery）等技术实现数据分类。视图是虚拟的表，可以通过SELECT语句查询它们来使用，而不需要对现实的基本表进行修改。子查询则在一个查询中填入另一个庆腔查询，可以使用过滤、聚合或计算数据。
总而言之，虽然SQLite的数据分层能力不如Hive那么强大和灵活，但是在一樱差神些小型或者脊亏简单的应用场景中，SQLite可以胜任一些数据分层的需要求。
❺ C# Sqlite数据量大时，如何查询记录数
慢是你自己造成的，和数据库没什么必然关系。
第一个用户执行SQL语句，第二个还执行同样的语句吗？这样的查询是无意义的。
在200万条数据的时候，你count，那mysql数据库引擎会响应迟钝。
在1500-2000万条数据的时候，你count，那SQL
SERVER数据库引擎会反应比较慢。
在数据量继续递增的时候，你继续不停的count，oracle也一样卡的让你崩溃。
❻ 怎么解决SQLite数据库删除大数据后执行“VACUUM”效率低的有关问题
你应该先想想怎么优化这张表或者是改变下思路
一张表导致sqlite文件2g
我都不知道数据量到底是有多少了
上亿条数据
❼ 在大数据时代，关系型数据库有哪些缺点
关系型数据库的主要特征
1）数据集中控制，在文件管理方法中，文件是分散的，每个用户或每种处理都有各自的文件，这些文件之间一般是没有联系的，因此，不能按照统一的方法来控制、维护和管理。而数据库则很好地克服了这一缺点，可以集中控制、维护和管理有关数据。
2）数据独立，数据库中的数据独立于应用程序，包括数据的物理独立性和逻辑独立性，给数据库的使用、调整、优化和进一步扩充提供了方便，提高了数据库应用系统的稳定性。
3）数据共享，数据库中的数据可以供多个用户使用，每个用户只与库中的一部分数据发生联系；用户数据可以重叠，用户可以同时存取数据而互不影响，大大提高了数据库的使用效率。
4）减少数据冗余，数据库中的数据不是面向应用，而是面向系统。数据统一定咐锋瞎义、组织和存储，集中管理，避免了不必要的数据冗余，也提高了数据的一致性。
5）数据结构化，整个数据库按一定的结构形式构成，数据在记录内部和记录类型之间相互关联，用户可通过不同的路径存取数据。
6）统一的数据保护功能，在多用户共享数据资源的情况下，对用户使用数据有严格的检查，对数据库规定密码或存取权限，基喊拒绝非法用户进入数据库，以确保数据的安全性、一致性和并发控制。
很多了。。关系型的有：SQLServer、Sybase、Informix
mysql 。等等。。
实时的我知道的有：Lotus Notes。。包括XML也可以做为实时数据库的。
要那么多来干什么啊？现在的数据库大多都是关系型数据库啊。Oracle、SQLServer、Sybase、Informix、aess、DB2、mysql、vfp、人大金仓（国产的，我用过）只要你认为可以，什么xml都可以作为关系型数据库啊。恰好10个。 希望我的回答对你有帮助！
目前主流的大型数据库、中型数据库以及个人及小型数据库几乎都是关系型数据库，例如ORACLE、SQL SERVER、MySQL、SyBase、Aess等等。
大型的有：
oracle、sqlserver、db2、infomix、Sybase 等
开源的有：
MySQL、Postpresql 等
文件型的有：
Aess、SQL Anywhere、sqlite、interbase
不冲突，各有用处。
很多大数据应用还是基于关系型数据库。
大数据一般和具体应用相关，关系型数据库是一种工具。
1、存储引擎：MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文衡空件（或者内存）中。这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制、索引技巧、锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力。通过选择不同的技术，你能够获得额外的速度或者功能，从而改善你的应用的整体功能。
2、索引设计：索引和表一般要创建在不同的表空间中，以提高IO性能。因为索引不会在空值上生效，所以如果某列有空值且希望建立索引，那么可以考虑建立组合索引(colName, 1)。
3、sql优化器（商业数据库竞争的核心）：由于移动设备的资源限制，嵌入式移动数据库一般和应用系统集成在一起，作为整个应用系统的前端而存在，而它所管理的数据集可能是后端服务器中数据集的子集或子集的副本。
4、事务管理与并发控制：在事务处理中，一旦某个操作发生异常，则整个事务都会重新开始，数据库也会返回到事务开始之前的状态，在事务中对数据库所做的一切操作都会取消。事务要是成功的话，事务中所有的操作都会执行。
5、容灾与恢复技术：基于数据同步复制技术，通过实时同步I/O，实现服务器和数据库数据从源端到目标端的持续捕获（RPO趋近于0，注：RPO=最后备份与发生灾难之间的时间，也是业务系统所允许的在灾难过程中的最大数据丢失），并且可以全自或手动创建数据恢复点，以确保数据发生错误时，恢复数据到最新的时间点。
一般情况vertical-align用的地方不多是因为其兼容性不好。
在及其特殊的情况下才会用到它，在需要汉字和图片对齐的地方我从来不用它。
在父元素高度一定的情况下用height和line-height可以实现垂直对齐。
垂直居中还和字体有一定的影响，字体不一样可能看着就不太绝对居中。
vertica-align不是所有标签内都有效。在td内用向你说的有中英文差异的话不如在外边再加个div使div居中里面的自然也就居中了。
需要图文都居中的地方建议使用height和line-height同值的方法。
❽ 数据分析软件工具有哪些 大数据分析可视化工具
数据分析” 可谓是当今社会一个超级火爆的岗位，不论是科班的，还是非科班的，都想从事这个行业，毕竟都觉得这个行业赚钱多嘛。
“数据分析” 大致可以分为业务和技术两个方向，不管你是从事哪个方向，都对技能有一定的要求。业务方向，像数据运营、商业分析、产品经理等，对技术的要求相对来说低一点，编程工具你只要会用即可（肯定是越精通越好）。技术方向，像数据算法工程师、数据挖掘工程师等，对技术的要求就很高了，必须要有很好的编程能力。
工欲善其事必先利其器，说起数据分析工具，大家都会感觉很迷茫，有这么多数据分析工具，我应该学习哪个工具，它们之间的区别到底是什么？今天我们从 “工具” 层面带大家盘点一下，作为一名数据分析师，应该学习哪些工具呢？
一、Excel工具
说起用什么做数据分析，很多人的脑海中都会不约而同地想到Python、R、SQL、Hive等看似很难掌握的数据分析工具，它们就像数据分析路上的拦路虎一样，让人踟蹰不前。
其实，在众多的数据分析工具中，Excel属于最常用、最基础、最易上手的一款数据分析工具。Excel的功能十分强大，它不仅提供了众多的数据处理功能，像Excel函数能够帮助我们做数据整理，数据透视表帮助我们快速、高效的做各种维度分析，形形色色的图表能帮我们形象地展示出数据背后隐藏的规律，同时Excel还有很专业的数据分析工具库，包括描述性统计分析、相关系数分析等。
Excel对于转行数据分析的小白来说，应该是最友好的。大家都知道“转行”其实是一件很困难的事儿，但是你学会了Excel，是完全可以找到一份“数据”相关的工作的，只有踏进数据领域，你才有可能从事其它更多的数据岗位。
二、BI工具
BI工具是专门按照数据分析的流程进行设计的，也是专门用于数据分析的工具。仔细观察这些工具后，它们的基本流程是：【数据处理】-【数据清洗】-【数据建模】-【数据可视化】。
关于BI工具，其实有很多你估计已经用到过，比如说Tableau、Power BI，还有帆软FineBI等。今天我们就分别带着大家来盘点一下，这三款工具。
1、Tableau
Tableau是一款交互式数据可视化软件，它的本质其实也是Excel的数据透视表和数据透视图。
Tableau也是很好的延续了Excel，只需要简单地拖拽，就能很快地实现数据的分类汇总，然后拖拽实现各种图形的绘制，并且可以实现不同图表之间的联合。
Tableau同时支持数百种数据连接器，包括在线分析处理（OLAP）和大数据（例如NoSQL，Hadoop）以及云数据，至少现在你能学到的数据库软件，Tableau基本都能够实现与其数据之间的互动。
2、Power BI
Power-BI是一款（BI）商业智能软件，于2014年发布，旨在为用户提供交互式的可视化和商业智能，简单的数据共享，数据评估和可扩展的仪表板等功能。。
大家可能慎梁都知道，Power BI以前是一款Excel插件，依附于Excel，比如Power Query，PowerPrivot, Power View和Power Map等，这些插件让Excel如同装上了翅膀，瞬间高大上，慢慢地就发展成为现在的Power BI数据可视化工具。
Power BI 简单且快速，能够从 Excel电子表格或本地数据库创建图表。同时Power BI也是可靠的、企业级的，可进行丰富的建模和实时分析，及自定义开发。因此它既是你的个人报表和可视化工具，还可用项目、部门或整个企业背后的分析和缓孝早决策引擎。
同时，无论你的数据是简单的 Excel电子表格，还是基于云和本地混合数据仓库的集合扰雀， Power BI都可以让你轻松地连接到数据源，直观看到或发现数据的价值，与任何所希望的人进行共享。
3、FineReport
帆软是业内做报表比较久的一家公司，使用类excel风格的界面，可添加图表和数据源，也可实现大屏效果。
其实它的类Excel风格界面，应该是它区别于Tableau工具的一个很重要的点。FineReport 通过直接连接到各种数据库，就能方便快捷地自定义各种样式，从而制作周报、月报和季报、年报。
用过FineReport 的朋友，还会有另外一种体会，它的图形效果比Tableau要酷炫的多，操作起来同样也是那样的方便。另外，FineReport 的个人版本是完全免费的，并且所有功能都是开放的，大家赶紧下去试试吧。
4、FineBI
关于FineBI，这是目前市面上应用最为广泛的自助式BI工具之一，类似于国外的Tableau等BI分析工具，但FineBI在协同配合，数据权限上，能更好的解决国内企业的情况。
但严格定义来讲，它其实是一款自助式BI。支持Hadoop、GreenPlumn、Kylin、星环等大数据平台，支持SAP HANA、SAP BW、SSAS、EssBase等多维数据库，支持MongoDB、SQLite、Cassandra等NOSQL数据库，也支持传统的关系型数据库、程序数据源等。
5、Python & R
其实不管是Excel，还是介绍的三款BI工具，它们都是为了执行特定功能，而设计出来的。如果说某一天，既定功能不能很好，或者说不能满足你的需求，那么应该怎么办呢？
这就需要我们了解，并学习一点编程语言了，最大的优势就在于：它非常强大和灵活。不管是R或者 Python，都有很多包供我们调用，同时也可以自定义函数，实现我们的某些需求。
❾ C# Sqlite数据量大时，如何查询记录数
那样 我给你个建议,没插入一条数据 弄个表 就一个字段 计数默认0，每次插入一条update+1 写个存储过程 这样就能满足你
❿ SQLite最多能存多大的数据量
您好，我来为您解答：
sqlite本身最大支持2TB的数据量。
希望我的回答对你有帮助。