数据怎么优化

‘壹’ 数据库如何优化

对于庞大的表,每天都会导入数据的
建议建成分区表,按照范围分区,每天一个分区
在生产过程中一般按日,按月查询数据,这样效率会快很多,无需全表扫描

还有就是对具体sql的优化,但这个比例占的不大,主要还是怎么设计的,
表之间怎样的关联逻辑

‘贰’ 如何通过数据对内容进行优化

摘要 在探讨内容营销的战略之前，我们首先需要了解大数据与消费者洞察。我们都知道互联网+成为了国家战略的重要一环，也切身感受到互联网颠覆了我们以往的生产和生活方式，但是比互联网+影响更大的，可能是大数据+。大数据+实际上是和蒸汽机的发明，甚至是和电力的发明一样，带来了非常重要的一次信息革命。并且它带来的不仅是一种观念的变革，产业的革命，更是一种研究范式的变革。

‘叁’ 如何优化数据库

我刚好做了一个这个研究,可以用一下方法做存取和分页
很快的 100万记录不超过1秒
但是如果是要查询的话 那就只能用 全文检索了

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关于百万记录，大数据量读取的研究。
本文链接：http://user.qzone.qq.com/66906301/blog/1225681954

关于百万记录，大数据量读取的研究。
网站数据量太大了，最近想优化一下，对于百万记录以上，大数据量的读取，我用了各种方法测试。测试过程就不讲了，只说总结出来结果。
第一、最意外的一点：存储过程并不是传说中的那样非常能解决大数据量读取的。
第二、最重要的一点：如果是ASP坚决不能用recordset的rs.AbsolutePage进行分页（其它的语言不能用任何组件来分页）。
第三、最关键的一点：分页只能用max(字段)的方法来分页，前提是该字段必须是不重复的。
SQL语法如下：
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select top 页大小 * from table1 where id>
(select max (id) from
(select top ((页码-1)*页大小) id from table1 order by id) as T)
order by id
-----------------------------------------------
第四：保持性能的一点：不要用通配符* 尽量查什么就取什么 如：select ntitle,ndate
并且排序尽量不用时间排序而用id排序 如：order by id desc

通过以上方法后，百万数据 呵呵 不是问题。
我测试了：
一、不用以上方法，读取20条数据，用ntime排序。需要8秒左右时间。
二、用以上方法，读取20条数据，用id排序。只需要小于0.1秒的时间。
三：不用以上方法，用存储过程分页显示30万条数据，每页显示20条，每页读取需要15秒左右的时间（而且我用的是max(id)的方法，真不知为何）
四：不用以上方法，用recordset的rs.AbsolutePage进行分页，仍然需要15秒左右的时间
五、用以上方法，用max(字段)的方法来分页显示100万条数据，每页显示200条，每页读取只需要小于0.1秒的时间

通过以上测试，你该明白了吧~~ ^_^

‘肆’ 拼多多怎么做数据优化 拼多多怎么做数据分析

您好，建议您不要再拼多多上买东西，拼多多上有些商品一两块钱就包邮，商品的邮费要高于商品本身的价格，商品的质量是非常的差，几乎不是正品，都是一些假冒伪劣的产品，退货也非常麻烦，消费者往往在收到商品后才知道自己上当受骗了，所以尽量不要在拼多多上买东西，平台上大部分店铺卖的都是假的，旗舰店也不例外，望采纳，谢谢

‘伍’ 如何基于数据优化产品信息

一、简介产品优化
卖家在运营店铺的过程中常常会碰到发布的产品销量不佳，这时就应该优化产品。那么如何进行理性的产品优化，就需要基于数据，并且通过以下三个步骤进行。
1.发现问题
影响出单的三大因素：没有曝光，点击，转化。因为店铺产品很多，每个产品都有不同的问题，因此需要判断产品是否需要优化，基于数据来发现问题。运用数据纵横工具中的商品分析，导出数据库，分析曝光量，搜索点击率，成交转化率。

那么要注意的是，需要把过高或者过低的数据，来保证数据整体参考性。整理数据之后，将每个数据与平均值对比，了解产品的情况，发现哪个环节有问题。

2.分析问题
发现完问题之后，我们来具体分析一下产生问题的原因。
曝光问题：查看标题，关键词，类目，属性
点击问题：主图，价格，促销
转化问题：价格，详情，评价，销量
3.解决问题
分析问题之后，如何解决这些问题，进行产品优化，可以参考下图中的办法。

二、运用数据深入分析
1.优化标题，关键词
当产品没有销量，没有好评，这个时候我们用大词来优化推广，在高竞争之下是难以获得好排序的。因此采用高转化，低竞争的词让产品先出单，有了销量基础之上再逐步推广大词，增加曝光量和单量。
2.优化类目
类目是非常需要注意的，错发类目会在搜索诊断里出现，会严重影响曝光，甚至受到惩罚。

3.优化属性
卖家都知道属性有两个分类：必填属性和选填属性。
必填属性：根据产品本身的属性，并参考热销属性填写
选填属性：一共有10个，在精确的前提下，尽可能的迎合热搜属性，不能乱编。
那么具体的数据可以参考选品专家里的热销和热搜属性分析。把数据下载下来之后，整理成excel数据透视表
4.优化主图
主图主要影响点击率的大小，我们通过数据分析来得出哪个颜色是最佳热销款。然后主图要放置卖的最后颜色的款。同样，其他的型号，图形，款式一样是需要从数据上来优化。
5.优化价格
价格的数据分析是无法在后台直接得出的。需要不断的尝试和总结，得出最佳价格。
6.其他
以上因素之外，还有许多的因素需要优化的，比如店铺的自主营销，详细描述，中差评的营销等。

‘陆’ 如何利用数据优化运营

利用数据优化运营，拿淘宝数据来说数据关键词的入口，哪个词展现大，转化高大力推广。

‘柒’ 数据库怎么优化

方法/步骤

• 对sql语句优化：

  就是能分开写的语句就分开写，不要一次性就解决，这样对效率来说是很大的开销的，如下图所示。

  

‘捌’ 数据库该如何优化

数据库优化可以从以下几个方面进行：
1.结构层: web服务器采用负载均衡服务器,mysql服务器采用主从复制,读写分离
2.储存层: 采用合适的存储引擎,采用三范式
3.设计层: 采用分区分表,索引,表的字段采用合适的字段属性,适当的采用逆范式,开启mysql缓存
4.sql语句层:结果一样的情况下,采用效率高,速度快节省资源的sql语句执行

‘玖’ 数据库如何优化呢

你指的是数据库开发还是数据库维护?
如果你开发，主要是sql优化效率问题，这个可以帮下你。

‘拾’ 如何优化操作大数据量数据库

下面以关系数据库系统Informix为例，介绍改善用户查询计划的方法。

1．合理使用索引

索引是数据库中重要的数据结构，它的根本目的就是为了提高查询效率。现在大多数的数据库产品都采用IBM最先提出的ISAM索引结构。索引的使用要恰到好处，其使用原则如下：

●在经常进行连接，但是没有指定为外键的列上建立索引，而不经常连接的字段则由优化器自动生成索引。

●在频繁进行排序或分组（即进行group by或order by操作）的列上建立索引。

●在条件表达式中经常用到的不同值较多的列上建立检索，在不同值少的列上不要建立索引。比如在雇员表的“性别”列上只有“男”与“女”两个不同值，因此就无必要建立索引。如果建立索引不但不会提高查询效率，反而会严重降低更新速度。

●如果待排序的列有多个，可以在这些列上建立复合索引（compound index）。

●使用系统工具。如Informix数据库有一个tbcheck工具，可以在可疑的索引上进行检查。在一些数据库服务器上，索引可能失效或者因为频繁操作而使得读取效率降低，如果一个使用索引的查询不明不白地慢下来，可以试着用tbcheck工具检查索引的完整性，必要时进行修复。另外，当数据库表更新大量数据后，删除并重建索引可以提高查询速度。

2．避免或简化排序

应当简化或避免对大型表进行重复的排序。当能够利用索引自动以适当的次序产生输出时，优化器就避免了排序的步骤。以下是一些影响因素：

●索引中不包括一个或几个待排序的列；

●group by或order by子句中列的次序与索引的次序不一样；

●排序的列来自不同的表。

为了避免不必要的排序，就要正确地增建索引，合理地合并数据库表（尽管有时可能影响表的规范化，但相对于效率的提高是值得的）。如果排序不可避免，那么应当试图简化它，如缩小排序的列的范围等。

3．消除对大型表行数据的顺序存取

在嵌套查询中，对表的顺序存取对查询效率可能产生致命的影响。比如采用顺序存取策略，一个嵌套3层的查询，如果每层都查询1000行，那么这个查询就要查询10亿行数据。避免这种情况的主要方法就是对连接的列进行索引。例如，两个表：学生表（学号、姓名、年龄……）和选课表（学号、课程号、成绩）。如果两个表要做连接，就要在“学号”这个连接字段上建立索引。

还可以使用并集来避免顺序存取。尽管在所有的检查列上都有索引，但某些形式的where子句强迫优化器使用顺序存取。下面的查询将强迫对orders表执行顺序操作：

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

虽然在customer_num和order_num上建有索引，但是在上面的语句中优化器还是使用顺序存取路径扫描整个表。因为这个语句要检索的是分离的行的集合，所以应该改为如下语句：

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

UNION

SELECT ＊ FROM orders WHERE order_num=1008

这样就能利用索引路径处理查询。

4．避免相关子查询

一个列的标签同时在主查询和where子句中的查询中出现，那么很可能当主查询中的列值改变之后，子查询必须重新查询一次。查询嵌套层次越多，效率越低，因此应当尽量避免子查询。如果子查询不可避免，那么要在子查询中过滤掉尽可能多的行。

5．避免困难的正规表达式

MATCHES和LIKE关键字支持通配符匹配，技术上叫正规表达式。但这种匹配特别耗费时间。例如：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode LIKE “98_ _ _”

即使在zipcode字段上建立了索引，在这种情况下也还是采用顺序扫描的方式。如果把语句改为SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode >“98000”，在执行查询时就会利用索引来查询，显然会大大提高速度。

另外，还要避免非开始的子串。例如语句：SELECT ＊ FROM customer WHERE zipcode[2，3]>“80”，在where子句中采用了非开始子串，因而这个语句也不会使用索引。

6．使用临时表加速查询

把表的一个子集进行排序并创建临时表，有时能加速查询。它有助于避免多重排序操作，而且在其他方面还能简化优化器的工作。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

如果这个查询要被执行多次而不止一次，可以把所有未付款的客户找出来放在一个临时文件中，并按客户的名字进行排序：

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

然后以下面的方式在临时表中查询：

SELECT ＊ FROM cust_with_balance

WHERE postcode>“98000”

临时表中的行要比主表中的行少，而且物理顺序就是所要求的顺序，减少了磁盘I/O，所以查询工作量可以得到大幅减少。

注意：临时表创建后不会反映主表的修改。在主表中数据频繁修改的情况下，注意不要丢失数据。

7．用排序来取代非顺序存取

非顺序磁盘存取是最慢的操作，表现在磁盘存取臂的来回移动。SQL语句隐藏了这一情况，使得我们在写应用程序时很容易写出要求存取大量非顺序页的查询。

有些时候，用数据库的排序能力来替代非顺序的存取能改进查询。

实例分析

下面我们举一个制造公司的例子来说明如何进行查询优化。制造公司数据库中包括3个表，模式如下所示：

1．part表

零件号?????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

厂商号??????厂商名??????其他列

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

910，257?????Seageat Corp???……

523，045?????IBM Corp?????……

……

3．parven表

零件号?????厂商号?????零件数量

（part_num）?（vendor_num）?（part_amount）

102，032????910，257????3,450,000

234，423????321，001????4，000，000

……

下面的查询将在这些表上定期运行，并产生关于所有零件数量的报表：

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，上述查询代码的开销将十分巨大。为此，我们在零件号和厂商号上建立索引。索引的建立避免了在嵌套中反复扫描。关于表与索引的统计信息如下：

表?????行尺寸???行数量?????每页行数量???数据页数量

（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?????键尺寸???每页键数量???页面数量

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

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

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

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

看起来是个相对简单的3表连接，但是其查询开销是很大的。通过查看系统表可以看到，在part_num上和vendor_num上有簇索引，因此索引是按照物理顺序存放的。parven表没有特定的存放次序。这些表的大小说明从缓冲页中非顺序存取的成功率很小。此语句的优化查询规划是：首先从part中顺序读取400页，然后再对parven表非顺序存取1万次，每次2页（一个索引页、一个数据页），总计2万个磁盘页，最后对vendor表非顺序存取1.5万次，合3万个磁盘页。可以看出在这个索引好的连接上花费的磁盘存取为5.04万次。