數據怎麼優化

『壹』 資料庫如何優化

對於龐大的表,每天都會導入數據的
建議建成分區表,按照范圍分區,每天一個分區
在生產過程中一般按日,按月查詢數據,這樣效率會快很多,無需全表掃描

還有就是對具體sql的優化,但這個比例占的不大,主要還是怎麼設計的,
表之間怎樣的關聯邏輯

『貳』 如何通過數據對內容進行優化

摘要 在探討內容營銷的戰略之前，我們首先需要了解大數據與消費者洞察。我們都知道互聯網+成為了國家戰略的重要一環，也切身感受到互聯網顛覆了我們以往的生產和生活方式，但是比互聯網+影響更大的，可能是大數據+。大數據+實際上是和蒸汽機的發明，甚至是和電力的發明一樣，帶來了非常重要的一次信息革命。並且它帶來的不僅是一種觀念的變革，產業的革命，更是一種研究範式的變革。

『叄』 如何優化資料庫

我剛好做了一個這個研究,可以用一下方法做存取和分頁
很快的 100萬記錄不超過1秒
但是如果是要查詢的話 那就只能用 全文檢索了

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關於百萬記錄，大數據量讀取的研究。
本文鏈接：http://user.qzone.qq.com/66906301/blog/1225681954

關於百萬記錄，大數據量讀取的研究。
網站數據量太大了，最近想優化一下，對於百萬記錄以上，大數據量的讀取，我用了各種方法測試。測試過程就不講了，只說總結出來結果。
第一、最意外的一點：存儲過程並不是傳說中的那樣非常能解決大數據量讀取的。
第二、最重要的一點：如果是ASP堅決不能用recordset的rs.AbsolutePage進行分頁（其它的語言不能用任何組件來分頁）。
第三、最關鍵的一點：分頁只能用max(欄位)的方法來分頁，前提是該欄位必須是不重復的。
SQL語法如下：
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select top 頁大小 * from table1 where id>
(select max (id) from
(select top ((頁碼-1)*頁大小) id from table1 order by id) as T)
order by id
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第四：保持性能的一點：不要用通配符* 盡量查什麼就取什麼 如：select ntitle,ndate
並且排序盡量不用時間排序而用id排序 如：order by id desc

通過以上方法後，百萬數據 呵呵 不是問題。
我測試了：
一、不用以上方法，讀取20條數據，用ntime排序。需要8秒左右時間。
二、用以上方法，讀取20條數據，用id排序。只需要小於0.1秒的時間。
三：不用以上方法，用存儲過程分頁顯示30萬條數據，每頁顯示20條，每頁讀取需要15秒左右的時間（而且我用的是max(id)的方法，真不知為何）
四：不用以上方法，用recordset的rs.AbsolutePage進行分頁，仍然需要15秒左右的時間
五、用以上方法，用max(欄位)的方法來分頁顯示100萬條數據，每頁顯示200條，每頁讀取只需要小於0.1秒的時間

通過以上測試，你該明白了吧~~ ^_^

『肆』 拼多多怎麼做數據優化 拼多多怎麼做數據分析

您好，建議您不要再拼多多上買東西，拼多多上有些商品一兩塊錢就包郵，商品的郵費要高於商品本身的價格，商品的質量是非常的差，幾乎不是正品，都是一些假冒偽劣的產品，退貨也非常麻煩，消費者往往在收到商品後才知道自己上當受騙了，所以盡量不要在拼多多上買東西，平台上大部分店鋪賣的都是假的，旗艦店也不例外，望採納，謝謝

『伍』 如何基於數據優化產品信息

一、簡介產品優化
賣家在運營店鋪的過程中常常會碰到發布的產品銷量不佳，這時就應該優化產品。那麼如何進行理性的產品優化，就需要基於數據，並且通過以下三個步驟進行。
1.發現問題
影響出單的三大因素：沒有曝光，點擊，轉化。因為店鋪產品很多，每個產品都有不同的問題，因此需要判斷產品是否需要優化，基於數據來發現問題。運用數據縱橫工具中的商品分析，導出資料庫，分析曝光量，搜索點擊率，成交轉化率。

那麼要注意的是，需要把過高或者過低的數據，來保證數據整體參考性。整理數據之後，將每個數據與平均值對比，了解產品的情況，發現哪個環節有問題。

2.分析問題
發現完問題之後，我們來具體分析一下產生問題的原因。
曝光問題：查看標題，關鍵詞，類目，屬性
點擊問題：主圖，價格，促銷
轉化問題：價格，詳情，評價，銷量
3.解決問題
分析問題之後，如何解決這些問題，進行產品優化，可以參考下圖中的辦法。

二、運用數據深入分析
1.優化標題，關鍵詞
當產品沒有銷量，沒有好評，這個時候我們用大詞來優化推廣，在高競爭之下是難以獲得好排序的。因此採用高轉化，低競爭的詞讓產品先出單，有了銷量基礎之上再逐步推廣大詞，增加曝光量和單量。
2.優化類目
類目是非常需要注意的，錯發類目會在搜索診斷里出現，會嚴重影響曝光，甚至受到懲罰。

3.優化屬性
賣家都知道屬性有兩個分類：必填屬性和選填屬性。
必填屬性：根據產品本身的屬性，並參考熱銷屬性填寫
選填屬性：一共有10個，在精確的前提下，盡可能的迎合熱搜屬性，不能亂編。
那麼具體的數據可以參考選品專家裡的熱銷和熱搜屬性分析。把數據下載下來之後，整理成excel數據透視表
4.優化主圖
主圖主要影響點擊率的大小，我們通過數據分析來得出哪個顏色是最佳熱銷款。然後主圖要放置賣的最後顏色的款。同樣，其他的型號，圖形，款式一樣是需要從數據上來優化。
5.優化價格
價格的數據分析是無法在後台直接得出的。需要不斷的嘗試和總結，得出最佳價格。
6.其他
以上因素之外，還有許多的因素需要優化的，比如店鋪的自主營銷，詳細描述，中差評的營銷等。

『陸』 如何利用數據優化運營

利用數據優化運營，拿淘寶數據來說數據關鍵詞的入口，哪個詞展現大，轉化高大力推廣。

『柒』 資料庫怎麼優化

方法/步驟

• 對sql語句優化：

  就是能分開寫的語句就分開寫，不要一次性就解決，這樣對效率來說是很大的開銷的，如下圖所示。

  

『捌』 資料庫該如何優化

資料庫優化可以從以下幾個方面進行：
1.結構層: web伺服器採用負載均衡伺服器,mysql伺服器採用主從復制,讀寫分離
2.儲存層: 採用合適的存儲引擎,採用三範式
3.設計層: 採用分區分表,索引,表的欄位採用合適的欄位屬性,適當的採用逆範式,開啟mysql緩存
4.sql語句層:結果一樣的情況下,採用效率高,速度快節省資源的sql語句執行

『玖』 資料庫如何優化呢

你指的是資料庫開發還是資料庫維護?
如果你開發，主要是sql優化效率問題，這個可以幫下你。

『拾』 如何優化操作大數據量資料庫

下面以關系資料庫系統Informix為例，介紹改善用戶查詢計劃的方法。

1．合理使用索引

索引是資料庫中重要的數據結構，它的根本目的就是為了提高查詢效率。現在大多數的資料庫產品都採用IBM最先提出的ISAM索引結構。索引的使用要恰到好處，其使用原則如下：

●在經常進行連接，但是沒有指定為外鍵的列上建立索引，而不經常連接的欄位則由優化器自動生成索引。

●在頻繁進行排序或分組（即進行group by或order by操作）的列上建立索引。

●在條件表達式中經常用到的不同值較多的列上建立檢索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇員表的「性別」列上只有「男」與「女」兩個不同值，因此就無必要建立索引。如果建立索引不但不會提高查詢效率，反而會嚴重降低更新速度。

●如果待排序的列有多個，可以在這些列上建立復合索引（compound index）。

●使用系統工具。如Informix資料庫有一個tbcheck工具，可以在可疑的索引上進行檢查。在一些資料庫伺服器上，索引可能失效或者因為頻繁操作而使得讀取效率降低，如果一個使用索引的查詢不明不白地慢下來，可以試著用tbcheck工具檢查索引的完整性，必要時進行修復。另外，當資料庫表更新大量數據後，刪除並重建索引可以提高查詢速度。

2．避免或簡化排序

應當簡化或避免對大型表進行重復的排序。當能夠利用索引自動以適當的次序產生輸出時，優化器就避免了排序的步驟。以下是一些影響因素：

●索引中不包括一個或幾個待排序的列；

●group by或order by子句中列的次序與索引的次序不一樣；

●排序的列來自不同的表。

為了避免不必要的排序，就要正確地增建索引，合理地合並資料庫表（盡管有時可能影響表的規范化，但相對於效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那麼應當試圖簡化它，如縮小排序的列的范圍等。

3．消除對大型錶行數據的順序存取

在嵌套查詢中，對表的順序存取對查詢效率可能產生致命的影響。比如採用順序存取策略，一個嵌套3層的查詢，如果每層都查詢1000行，那麼這個查詢就要查詢10億行數據。避免這種情況的主要方法就是對連接的列進行索引。例如，兩個表：學生表（學號、姓名、年齡……）和選課表（學號、課程號、成績）。如果兩個表要做連接，就要在「學號」這個連接欄位上建立索引。

還可以使用並集來避免順序存取。盡管在所有的檢查列上都有索引，但某些形式的where子句強迫優化器使用順序存取。下面的查詢將強迫對orders表執行順序操作：

SELECT ＊ FROM orders WHERE (customer_num=104 AND order_num>1001) OR order_num=1008

雖然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的語句中優化器還是使用順序存取路徑掃描整個表。因為這個語句要檢索的是分離的行的集合，所以應該改為如下語句：

SELECT ＊ FROM orders WHERE customer_num=104 AND order_num>1001

UNION

SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008

這樣就能利用索引路徑處理查詢。

4．避免相關子查詢

一個列的標簽同時在主查詢和where子句中的查詢中出現，那麼很可能當主查詢中的列值改變之後，子查詢必須重新查詢一次。查詢嵌套層次越多，效率越低，因此應當盡量避免子查詢。如果子查詢不可避免，那麼要在子查詢中過濾掉盡可能多的行。

5．避免困難的正規表達式

MATCHES和LIKE關鍵字支持通配符匹配，技術上叫正規表達式。但這種匹配特別耗費時間。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE 「98_ _ _」

即使在zipcode欄位上建立了索引，在這種情況下也還是採用順序掃描的方式。如果把語句改為SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >「98000」，在執行查詢時就會利用索引來查詢，顯然會大大提高速度。

另外，還要避免非開始的子串。例如語句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>「80」，在where子句中採用了非開始子串，因而這個語句也不會使用索引。

6．使用臨時表加速查詢

把表的一個子集進行排序並創建臨時表，有時能加速查詢。它有助於避免多重排序操作，而且在其他方面還能簡化優化器的工作。例如：

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance>0

AND cust.postcode>「98000」

ORDER BY cust.name

如果這個查詢要被執行多次而不止一次，可以把所有未付款的客戶找出來放在一個臨時文件中，並按客戶的名字進行排序：

SELECT cust.name，rcvbles.balance，……other columns

FROM cust，rcvbles

WHERE cust.customer_id = rcvlbes.customer_id

AND rcvblls.balance>0

ORDER BY cust.name

INTO TEMP cust_with_balance

然後以下面的方式在臨時表中查詢：

SELECT ＊ FROM cust_with_balance

WHERE postcode>「98000」

臨時表中的行要比主表中的行少，而且物理順序就是所要求的順序，減少了磁碟I/O，所以查詢工作量可以得到大幅減少。

注意：臨時表創建後不會反映主表的修改。在主表中數據頻繁修改的情況下，注意不要丟失數據。

7．用排序來取代非順序存取

非順序磁碟存取是最慢的操作，表現在磁碟存取臂的來回移動。SQL語句隱藏了這一情況，使得我們在寫應用程序時很容易寫出要求存取大量非順序頁的查詢。

有些時候，用資料庫的排序能力來替代非順序的存取能改進查詢。

實例分析

下面我們舉一個製造公司的例子來說明如何進行查詢優化。製造公司資料庫中包括3個表，模式如下所示：

1．part表

零件號?????零件描述????????其他列

（part_num）?（part_desc）??????（other column）

102，032???Seageat 30G disk?????……

500，049???Novel 10M network card??……

……

2．vendor表

廠商號??????廠商名??????其他列

（vendor _num）?（vendor_name） （other column）

910，257?????Seageat Corp???……

523，045?????IBM Corp?????……

……

3．parven表

零件號?????廠商號?????零件數量

（part_num）?（vendor_num）?（part_amount）

102，032????910，257????3,450,000

234，423????321，001????4，000，000

……

下面的查詢將在這些表上定期運行，並產生關於所有零件數量的報表：

SELECT part_desc，vendor_name，part_amount

FROM part，vendor，parven

WHERE part.part_num=parven.part_num

AND parven.vendor_num = vendor.vendor_num

ORDER BY part.part_num

如果不建立索引，上述查詢代碼的開銷將十分巨大。為此，我們在零件號和廠商號上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反復掃描。關於表與索引的統計信息如下：

表?????行尺寸???行數量?????每頁行數量???數據頁數量

（table）?(row size)?（Row count）?（Rows/Pages）?（Data Pages）

part????150?????10，000????25???????400

Vendor???150?????1，000???? 25???????40

Parven???13????? 15，000????300?????? 50

索引?????鍵尺寸???每頁鍵數量???頁面數量

（Indexes）?(Key Size)?（Keys/Page)???(Leaf Pages）

part?????4??????500???????20

Vendor????4??????500???????2

Parven????8??????250???????60

看起來是個相對簡單的3表連接，但是其查詢開銷是很大的。通過查看系統表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理順序存放的。parven表沒有特定的存放次序。這些表的大小說明從緩沖頁中非順序存取的成功率很小。此語句的優化查詢規劃是：首先從part中順序讀取400頁，然後再對parven表非順序存取1萬次，每次2頁（一個索引頁、一個數據頁），總計2萬個磁碟頁，最後對vendor表非順序存取1.5萬次，合3萬個磁碟頁。可以看出在這個索引好的連接上花費的磁碟存取為5.04萬次。