大数据查询平台 oracle对海量数据进行快速查询？

oracle对海量数据进行快速查询？

海量数据的批处理由于数据量大，处理难度大，因此解决海量数据处理问题的技巧之一就是减少数据量。

可以批量处理海量数据，然后将处理后的数据逐一合并，有利于处理少量数据，不会面临大量数据带来的问题。但是，这种方法也应该根据时间和情况来执行。如果不允许拆分数据，则需要找到另一种方法。而一般数据按天、按月、按年等存储，可以采用先分离后组合的方法，对分离出来的数据进行处理。

海量数据算法:如何从超过10G的记录IP地址的日志中，较快的找出登录次数最多的一个IP？

答案太复杂了。如果仔细计算，IP地址是4字节，最多是4G。打开16GB阵列。每个IP的32位索引由4个字节组成，是数组的索引。数组中的每个元素都是32位整数，它记录并自动增加与索引对应的IP出现次数。通过这种方式，您可以读取10GB日志并找出谁是最大的。你不用教我怎么找到最大的，是吗？

这样，如果磁盘足够快，数据应该在30秒内发送出去。

HBase怎么实现海量数据的毫秒级查询？

base中单个表的数据量可以达到TB级或Pb级，但在大多数情况下，数据读取可以达到ms级。HBase是如何做到的？为了快速访问表中的数据，常用的方法是保持数据的有序性，并尽可能地将数据保存在内存中。HBase也是这样实现的。

对于海量数据，首先要解决存储问题。

在数据存储中，HBase将表划分为更小的数据单元区域，这些区域托管在区域服务器上，类似于以前的关系数据库分区表。但它比关系数据库的分区和子数据库更易于使用。在数据访问方面，HBase对用户是透明的。

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Delete record命令格式：

Delete from table name

where< condition>

如果省略where，将删除所有记录；如果指定where，将删除满足条件的记录

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