如何處理超過50萬條的數據

① 在excel中，要處理60-100萬條左右數據量篩選，數據文件很大，篩選執行起來很慢，有什麼特別的方法嗎

先用數據透視表+切片器來實現吧。
如果速度還不理想，用powerquery+powerpivot來處理就行了。
當數據量達到幾十萬上百萬級別，臨時篩選肯定不是最佳解決辦法。
需要對這些數據進行某種維度的統計匯總或圖表化，否則，就算篩出來結果又有什麼意義呢——人眼能從幾千幾萬條數據中看出什麼來？
如果powerquery+powerpivot還不能解決，就只有上資料庫了。

② 如何快速處理一張有100萬條數據的excel表

快速處理一張有100萬條數據的excel表的方法。

如下參考：

1.打開的文件中有商品名稱、單價、數量和金額。通常，我們需要做的是輸入單價和每種商品需要的數量，然後計算出金額。我們可以使用excel電子表格中的計算公式，讓軟體自動計算每個項目的金額。我們需要確認單價和數量是正確的，如下圖。

③ 如何處理大量數據並發操作

處理大量數據並發操作可以採用如下幾種方法:

1.使用緩存：使用程序直接保存到內存中。或者使用緩存框架: 用一個特定的類型值來保存，以區別空數據和未緩存的兩種狀態。

2.資料庫優化：表結構優化;SQL語句優化，語法優化和處理邏輯優化;分區;分表;索引優化;使用存儲過程代替直接操作。

3.分離活躍和攜數據:可以分為活躍用戶和不活躍用戶。

4.批量讀取和延遲修改: 高並發情況可以將多個查詢請求合並到一個。高並發且頻繁修改的可以暫存緩存中。

5.讀寫分離: 資料庫伺服器配置多個，配置主從資料庫。寫用主資料庫，讀用從資料庫。

6.分布式資料庫: 將不同的表存放到不同的資料庫中，然後再放到不同的伺服器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。沒有關系型資料庫那麼多限制，比較靈活高效。Hadoop，將一個表中的數據分層多塊，保存到多個節點（分布式）。每一塊數據都有多個節點保正燃存（集群）。集群可以並行處理相同的數據，還可以保證數據的完整性。

拓展資料:

大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率喚清伏和多樣化的信息資產。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。

④ 數據分析方面的問題，excel只能支持65000行，有沒有軟體能一次性對50萬行的數據進行excel那樣的操作

用Excel 2007或以上的版本就可以了。
如果不喜歡Excel龐大的體積，可以用EmEditor來輕松處理上百萬的數據。