❶ 大数据量实时统计排序分页查询(并发数较小时)的几点建议
大数据量实时统计排序分页查询的瓶颈不是函数（count，sum等）执行，
不是having, 也不是order by，甚至不是表join, 导致慢的原因就在于“数据量太大本身”
就是将表划分为M份相互独立的部分,可以是分表，也可以是不分表但冗余一个取模结果字段
实际结果是不分表比分表更加灵活，只需稍加配置，就可以动态切分大表，随意更改M的大小。
将1条慢sql（大于30秒）拆分成为N条查询速度巨快的sql(单条sql执行时间控制在20毫秒以内)
然后再web应用中以适当的线程数去并发查询这些执行时间快的N条小sql再汇总结果
第一步查询中去并发执行这N条小sql, 只取排序字段和标识字段，其他字段一律丢弃
汇总结果后定位出当前页面要显示的pageNum条数据，再进行第二步查询，取出页面上需要展示的所有字段
PS：这一点是至关重要的，其他几点都可以不看，这点是最关键的。慢慢解释一下：
有三种方式统计所有的记录，
a) 第一种方式是把数据库中所有记录（只取排序字段和标识字段并且不做任何sum，count having order by等操作）
全部拉到web应用中，在web应用中完成所有的计算
b) 第二种方式是把数据库中所有记录做sum count having等操作之后的所有行数拉到web应用中，在web应用中完成剩余计算
c) 第三种方式是把数据库中所有记录做sum count having order by等操作之后把limit后的数据拉到web应用中，
在web应用中对limit后的数据再计算
显然，第一种方式 数据库什么活都不做只取数据 是不可行的。以lg_order_count_seller为例，1500万行，
如果只算id, seller_id和order_count 这三个bigint类型，至少需要拉8*3*1500 0000 = 360000000=340M,
拉到内存中之后存储需要8*4*15000000= 460M,这还不算List是的2的n次方这个特点和计算排序等的内存开销，
不仅数据库与web应用机器IO扛不住，就是应用自身恐怕也要OOM了。
第二种方式，所有记录做sum count having等操作之后,由于是group by seller_id的，总得数据量变为100万（就是卖家总数），
这样子一来，共需要拉8*3*100 0000 = 23M,拉到内存之后，需要8*4*100 0000 = 30M, 再算上List是的2的n次方这个特点和
计算排序等的内存开销也不会超过100M, IO的时间和内存开销勉强可以考虑接受。
第三种方式，所有记录做sum count having order by等操作之后把limit后的数据拉到web应用中，因为做了limit，所以，
数据量很小了，无论是IO还是内存开销都已经很小了。可以忽略。
综合以上三种，第三种方式适用于页面的前n页和后n页，因为这个limit的数据量随着页数的增大而增大，
当大到每个切分后的小表的数据量时就转为第二种方式了。
第二种方式适用于页面的第[n+1, totaoPageNum-n]页。
① 问题描述：
优化之前，还是是一条大慢sql查询时，由于数据库排序是稳定排序，
所以当两条记录排序字段值相同时他们在页面上的页码位置是固定的。
优化之后，当并行执行这N条小sql时，由于无法控制这些小sql的先后执行顺序，
导致在web应用中当两条记录的排序字段值相同时在页面上的页码位置是随机的。
② 解决办法：
除了拉标识字段(seller_id)和排序字段(order_count_sum)之外，再取一个unique（id）的字段，当两条记录的排序字段值相同时，
再用这个unique的字段（在卖家监控中这个字段是id）进行第二次排序.这样就解决了排序不稳定的问题。
③ 也许，看到这里会有疑问，为什么不用seller_id？seller_id也是唯一， 这样子不是少取id这个字段，减少IO了？
seller_id虽然也是唯一，可以辅助排序，但是不要忘记数据库的排序规则是：
如果两列的值相等，那么序号在前的排在前面，这里的序号就是主键(自动生成，autoincrement),
如果用seller_id的话还是不能保证排序的稳定性，只能用主键id.
把数据库的连接，扫表，计算等资源优先让给用户关注的主要元素，次要元素可等主要元素加载完成之后再加载。
反应在卖家监控页面中，查数据和查页页码的sql语句基本相同，是在竞争同一资源，
所以，需要做一个策略，优先把资源让给查数，数据查完之后再去查页码。
由于多线程取数据并没有从本质上提高数据库性能，所以必须针对大数据量实时统计排序分页查询做限流
我这里打个比方：食堂有6个窗口，物流团队吃饭要买6个菜，平均每买1个菜需要1分钟的时间，
如果派我一个人去一个窗口买的话需要6分钟的时间
假如派6个人分别去6个窗口买这6个菜，只需要1分钟的时间
但是，如果除了物流团队，再来其他5个团队呢，也就是说6个团队每个团队买6个菜共买36个菜，
这样子有的团队先买完，有的团队后买完，但平均时间还是6分钟。本质上没有变化。
所以，对于特定的查询条件，必须进行限流。让每分钟至多有6个团队买菜，这样子能使得情况变得不至于太糟糕。
这一点从目前来看只能是展望了，比如mysql数据库换更为强大的oracle数据库，
或更换InnoDb引擎为其他，或更换SATA硬盘为SSD 。。。。。。
相同的查询条件，原来一个页面查询时间由于超过60秒超时了，根据1-6点建议优化之后，查询时间变为2秒至3.5秒之间。
❷ c# 如何快速处理大数据量得查询及显示
对于大量的数据
分页的时候，我们可以按需取数据。
行得到记录
总数
，
Rscount,
然后
根据自内己需容要设定的每页显示的记录条数，
如
12条
再计算
可以分成多少页
Pagecount=
Rscount/12
如果是第5页，
则取第6页的12条记录，页码是可以用变量的，如PageSize
每次给不同的页值。
select
top
12
*
from
表
where
Id
not
in(select
top
5*12
Id
from
表
order
by
id
desc)
order
by
Id
desc
以此类推和
扩展。
20万条记录的数据库
用access
太可怜了！
❸ php使用mysql数据库，要查询一个时间段里面每一天的数据量，当天没有则显示0.时间段可能是几天或者几月
这个可以使用sum函数去实现 返回来的就是这段时间内所有数字的总和
select sum('个数') from '表名' where '时间' between '时间一' and '时间二';
❹ 大数据多久筛查一次
大数据是3-6个月筛查一次。
因为大数据正常情况是3-6个月更新一次，也就是说在3-6个月的时间内，最好是保持良好的数据记录。比如说网贷按时归还、手机费用按时交、信用卡按时还款等。如果这段时间又出现不良记录，那么更新的时候又要往后推迟。请自觉维护个人信用，按时归还贷款。
大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
❺ 大数据是按时间段排查还是抽查
疫情大数据排查是防控工作中关键的一环，它是管控工作开展的数据支撑依据。那么面对各类繁杂的数据信息，到底疫情大数据排查是怎么查的呢？有什么查询疫情大数据舆情信息的方法呢？下面蚁坊软件就来为各位一一解答。
疫情大数据排查是怎么查的?
1.电话排查法。如相关智能单位可以通过电话人员比对信息，核查人员行程，最终将各类人员信息进行详细分类、汇总成册。
2.技术排查法。如可以采用现代化的大数据技术手段，利用大数据技术像数据检索技术、搜索引擎技术、智能数据分析技术等去搜集筛选网上涉疫情的相关数据信息。
大数据舆情信息查询方法有哪些？
1. 借助网络舆情平台查询
网络舆情平台是依托大数据技术，为客户提供全方位监测互联网舆论的大数据分析平台，支持对互联网上相关舆情的实时监测和深度分析。通过借助该舆情平台可以帮助其收集获取大数据舆情信息，
2.大数据舆情监测控系统查询
除了借助像网络这类的舆情服务平台查询大数据舆情信息外，还可以自行搭建和配备一套像蚁坊软件这类大数据舆情监测控系统，自动全天不间断监测和搜集全网所需关注的数据信息，并聚类汇总，确保信息获取的全面性。