mysql最大并发连接数是多少 mysql数据量大于多少条创建索引？
mysql数据量大于多少条创建索引？
这个看你的应用网站查询数据量的大小，网站查询值越多，数据库压力越大，又要看你负载均衡和组建索引，看你的并发量，即相同在一瞬间操作数据库的次数
收到大数据信息如何处理？
1.大数据处理之一：哪采
大数据的采集是指利用多个数据库来收得到发自客户端（Web、App的或传感器形式等）的数据，另外用户这个可以这些数据库来参与简单网站查询和处理工作。比如说，电商会在用民间的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常应用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，毕竟同样的有可能会有成千上万的用户来通过访问和操作，诸如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时提升到上百万，所以才必须在喂养灵兽端布署大量数据库才能支撑。而且如何能在这些数据库之间通过负载均衡和分片的确是需要深入思考和设计。
2.大数据处理之二：导入/预处理
虽说再采集端本身会有很多数据库，但假如要对这些海量数据进行比较有效的分析，肯定应该要将这
些依附前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或则分布式存储集群，而且这个可以在导入基础上做一些简单可以清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使用用来自Twitter的Storm来对数据通过流式计算，来行最简形矩阵部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战比较多是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会会都没有达到百兆，哪怕千兆网络级别。
3.大数据处理之三：统计出来/分析什么
统计与分析比较多凭借分布式数据库，或则分布式计算集群来对存储于阵内的海量数据接受特殊
的分析和分类汇总等，以不满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，这些实现MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或则实现半结构化数据的需求可以不在用Hadoop。
统计与讲这部分的主要特点和挑战是分析不属于的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有如此大的占用。
4.大数据处理之四：挖掘
与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘像是没有什么先行设定好的主题，主要是在保证数据上面通过设计和实现各种算法的计算，使能起分析预测（Predict）的效果，最终达到利用一些高级别数据分析的需求。比较比较啊是算法有作用于聚类的Kmeans、主要用于统计出来去学习的SVM和作用于分类的NaiveBayes，主要注意使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战要注意是用于挖掘的算法很紧张，而且换算不属于的数据量和计算量都不大，广泛数据挖掘算法都以单线程为主。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
