如何处理超过50万条的数据

① 在excel中，要处理60-100万条左右数据量筛选，数据文件很大，筛选执行起来很慢，有什么特别的方法吗

先用数据透视表+切片器来实现吧。
如果速度还不理想，用powerquery+powerpivot来处理就行了。
当数据量达到几十万上百万级别，临时筛选肯定不是最佳解决办法。
需要对这些数据进行某种维度的统计汇总或图表化，否则，就算筛出来结果又有什么意义呢——人眼能从几千几万条数据中看出什么来？
如果powerquery+powerpivot还不能解决，就只有上数据库了。

② 如何快速处理一张有100万条数据的excel表

快速处理一张有100万条数据的excel表的方法。

如下参考：

1.打开的文件中有商品名称、单价、数量和金额。通常，我们需要做的是输入单价和每种商品需要的数量，然后计算出金额。我们可以使用excel电子表格中的计算公式，让软件自动计算每个项目的金额。我们需要确认单价和数量是正确的，如下图。

③ 如何处理大量数据并发操作

处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:

1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。

2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。

3.分离活跃和携数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。

4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。

5.读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。

6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。

7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保正燃存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。

拓展资料:

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率唤清伏和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

④ 数据分析方面的问题，excel只能支持65000行，有没有软件能一次性对50万行的数据进行excel那样的操作

用Excel 2007或以上的版本就可以了。
如果不喜欢Excel庞大的体积，可以用EmEditor来轻松处理上百万的数据。