个人大数据有问题怎么解决，数据库查询大数据内存溢出解决办法

来源：整理时间：2023-01-12 13:18:29 编辑：大上海生活手机版

本文目录一览

1，数据库查询大数据内存溢出解决办法
2，如何解决数据库数据量大的问题
3，怎样消除大数据
4，大数据可以解决的问题有哪些
5，大数据有问题能处理吗
6，大数据安全问题怎么解决
7，为什么说大数据并不能够解决所有问题

1，数据库查询大数据内存溢出解决办法

设置-Xmx768或者1024试试，如果还是不好使，你可以查看下你的程序中是否有内存泄露的问题。或者通过debug调试明确到底是哪一步导致的OUT OF MEMORY。如果还未能解决，建议你贴出部分抛出异常的代码以及完整的异常信息，应该不难解决。发现问题，解决问题，正是经验的积累，进步的关键！！加油，仔细点查找原因吧，相信你能解决。

首先，这是你内存不够，机器配置较低，所以可以先用虚拟内存替代物理内存，在我的电脑->右键->属性->高级->性能设置->高级->虚拟内存更改->选中磁盘->自定义大小->设置->确定其次，优化SQL语句，不要查询无用、重复的数据

这个是典型的数据益处问题，这个就是asp和access的弊端了，是无法避免的，当access数据被瞬间大量读取的时候，就会数据益处了。所以后来都用asp连接mssql，现在都是net连接mssql了。毕竟access只适合少量数据的查询。

数据库查询大数据内存溢出解决办法

2，如何解决数据库数据量大的问题

mysql解决大数据量存储问题的方法是分表。1.如何去分表根据什么策略把现有表中的数据分到多个表中，并且还有考虑到以后的扩展性上。建立一张索引表，用户id与数据库id对应，（这里他将相同结构的表分在了不同的数据库中进一步减少压力，但同时对于数据的同步也需要通过其他手段来解决），其本质也是分表了同时分库了。这么做的好处是便于以后的扩展，但损耗一点性能，因为会多一次查询。这样索引表可能会成为新的瓶颈，除非用户不会一直增长哈。我的做法属于另一种，写了个算法通过计算某列值，按照一定规律将数据大致均分在每个分表中。至于扩展性，写算法时候考虑进去了以后增加分表数的问题了。选择哪种策略，是要看自己的表的业务特点了，方法没有绝对的优缺，还是要根据自己的需求选取。2.分表之后主键的维护分表之前，主键就是自动递增的bigint型。所以主键的格式已经提早被确定了，像什么uuid之类的就被直接pass掉了。还有想过自己写一个主键生成程序，利用java 的atomic原子量特性，但是考虑还需要增加工作量并且高并发下，这里很可能是个隐患。还有就是通过应用层上管理主键，如redis中有原子性的递增。

解决数据库数据量大的问题,分库或者分表都是办法之一。分库：编程会复杂一些；但是适合更大量的数据库数据量。分表：数据文件可能还是偏大。

分库或者分表。

如何解决数据库数据量大的问题

3，怎样消除大数据

大数据（big data）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。大数据有五大特点，即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、低价值密度（Value）、真实性（Veracity）。它并没有统计学的抽样方法，只是观察和追踪发生的事情。大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用。中文名大数据外文名big data,mega data提出者维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶提出时间2008年8月中旬应用学科计算机，信息科学，统计学适用领域人工智能，BI，工业4.0，云计算，物联网，互联网+特点大量、高速、多样、价值、真实性

数据分析师主要工作就是通过数据去解决企业实际遇到的问题，包括根据数据分析的原因和结果推理以及预测未来进行制定方案、对调研搜集到的各种产品数据的整理、对资料进行分类和汇总等等发展前景很好，毕竟数据分析这一行在国内才刚刚起步，很多企业都需要这方面的人才，是很有潜力的，这一行偏商科，技术辅助。真正的大牛不是数据分析工具技术，而是用数据帮助企业在产品、价格、促销、顾客、流量、财务、广告、流程、工艺等方面进行价值提升的人。像我本人就是自学的数据分析师然后毕业后去了决明工作，现在基本实现了财务自由，但想成为大数据分析师的话，需要日积月累坚持沉淀下去，相信你总有一天也能达到这个层次。

怎样消除大数据

4，大数据可以解决的问题有哪些

(1)以服务器为中心的传统的直接存储技术：DAS技术(Direct Attached Storage)。 DAS技术将通用服务器的一部分作为存储设备，该服务器同时提供数据的输入/输出及应用程序的运行。数据访问与操作系统、文件系统和服务程序是紧密相关的。目前，这种以服务器为中心的存储方式已不能适应越来越高的信息存储需求。但是，DAS产品的优势在于价格便宜，在那些数据容量不是很大和对数据安全性要求不是很高的部门还有一定的应用市场。 (2)以数据为中心的网络存储技术：NAS(Network Attached Storage)和SAN(Network Area Storage)。 NAS技术是一种特殊的利用专门的软、硬件构造的专用数据存储服务器，又有“瘦服务器”之称。它将分布的、独立的数据整合为大型集中化管理的数据中心。它将存储设备与服务器分离，单独作为一个文件服务器存在，去掉了通用服务器原有不适用的大多数计算功能，仅保留提供文件系统功能。可用于混合的UNIX/Windows NT局域网，不用购置价格昂贵的多功能服务器。相比较而言，它更适用于一个需要公共文件系统的服务器群，如电子邮件服务器组，Web服务器集群等。 (3)存储区域网(Storage Area Network，SAN)是一种将磁盘或磁带与相关服务器连接起来的高速专用网，采用可伸缩的网络拓扑结构，可以使用光纤通道连接，也可以使用IP协议将多台服务器和存储设备连接在一起。将数据存储管理集中在相对独立的存储区域网内，并可提供SAN内部任意节点之间的多路可选择数据交换。SAN独立于LAN之外，通过网关设备与LAN连接，是一个专门的网络。三个构成要素：网络互连结构、管理软件和存储系统。

5，大数据有问题能处理吗

不是万能的，任何技术都有使用的场合，不过大数据技术是目前很流行的技术，学习还是比较好的。

像hadoop技术，对大数据的实时处理能力较弱。不过目前也有不少实时大数据系统。譬如国内永洪科技的实时大数据bi。具体底层技术来说。简单以永洪科技的技术说下，有四方面，其实也代表了部分通用大数据底层技术：z-suite具有高性能的大数据分析能力，她完全摒弃了向上升级(scale-up)，全面支持横向扩展(scale-out)。z-suite主要通过以下核心技术来支撑pb级的大数据：跨粒度计算(in-databasecomputing)z-suite支持各种常见的汇总，还支持几乎全部的专业统计函数。得益于跨粒度计算技术，z-suite数据分析引擎将找寻出最优化的计算方案，继而把所有开销较大的、昂贵的计算都移动到数据存储的地方直接计算，我们称之为库内计算(in-database)。这一技术大大减少了数据移动，降低了通讯负担，保证了高性能数据分析。并行计算(mpp computing)z-suite是基于mpp架构的商业智能平台，她能够把计算分布到多个计算节点，再在指定节点将计算结果汇总输出。z-suite能够充分利用各种计算和存储资源，不管是服务器还是普通的pc，她对网络条件也没有严苛的要求。作为横向扩展的大数据平台，z-suite能够充分发挥各个节点的计算能力，轻松实现针对tb/pb级数据分析的秒级响应。列存储 (column-based)z-suite是列存储的。基于列存储的数据集市，不读取无关数据，能降低读写开销，同时提高i/o 的效率，从而大大提高查询性能。另外，列存储能够更好地压缩数据，一般压缩比在5 -10倍之间，这样一来，数据占有空间降低到传统存储的1/5到1/10 。良好的数据压缩技术，节省了存储设备和内存的开销，却大大了提升计算性能。内存计算得益于列存储技术和并行计算技术，z-suite能够大大压缩数据，并同时利用多个节点的计算能力和内存容量。一般地，内存访问速度比磁盘访问速度要快几百倍甚至上千倍。通过内存计算，cpu直接从内存而非磁盘上读取数据并对数据进行计算。内存计算是对传统数据处理方式的一种加速，是实现大数据分析的关键应用技术。

6，大数据安全问题怎么解决

要防控泄密事件发生，应从数据加密、终端安全、高效办公三个维度去实施。一、数据加密智能加密敏感数据，从文件创建开始，就始终保持密文状态，加密文件只有被授权的用户才可以解密。系统支持对WPS、CAD、PS等任意格式的电子文档及设计图纸进行加密保护，并且能对加密文件进行精细化的应用权限设置和分级保护，避免通过文件共享、邮件附件、QQ聊天等途径泄密敏感信息。机密文件只能被授权人员（如核心人员）查看，在安全的授权应用环境中（如企业内部），在指定时间内进行指定的应用操作，并且文件操作全过程将被详细记录到审计日志中，实现普通员工与机密文件的信息安全隔离，也能协助企业快速定位安全事故源头。二、终端安全1.过滤敏感信息企业管理人员可设置关键字等敏感信息，禁止员工搜索或发送含有该敏感内容的文件，有效防止终端用户内部泄密的行为。2.网络与应用程序限制对终端电脑的应用程序和上网权限进行一定的限制，比如上网时限、应用程序的使用、网页的浏览，在实现安全规范终端行为的同时，也为企业创造一个良好的办公氛围。3.离线管理功能控制出差人员只能在授权离线时间内正常打开离线计算机上的加密文件，一旦超过离线时间，笔记本上的所有加密文档均无法打开。同时，离线期间的所有操作记录仍然实时记录，在重新连上服务器后会自动上传，以便管理员审计。4.打印机设置为了有效避免员工通过打印泄密，系统支持对打印机的使用权限进行限制包括禁用、指定打印机、指定程序等。可自定义打印水印内容，支持文字水印和图片水印，保证打印文件的安全性。三、高效办公1.外发文件安全外发文档可控制多种权限，例如禁止对方打印、修改、防止内容拖拽、拷屏和设置一定时间内自动销毁等权限。2.移动存储设备管控限制指定电脑的USB接口使用情况，分别有允许使用、禁止使用、USB设备只读（即单向传输拷贝控制，只能从U盘上拷出数据，不能拷入数据）和断网使用（即插入USB存储设备时终端断网）四种限制方式。3.移动办公实现用户在家办公或出差时，可随时随地调用企业内部加密文件，实现随时随地的高效移动办公。综上所述，数据加密无感知、终端安全性以及稳定性、优异的兼容性以及灵活的等级控制体现出了防泄密系统的核心优势，从源头开始保障企业数据安全。

可以通过对用户场景及需求的深入挖掘，为用户构建“可发现”、“可协同”、“可预测”、“可度量”的安全网络建设体系，并提供整体解决方案。详细资料可以参考锐捷安全态势感知解决方案，利用大数据安全分析平台RG-BDS来实现大数据的安全分析、监控等等。

7，为什么说大数据并不能够解决所有问题

首先，让我们谈谈到底什么叫作大数据。事实上根据IDC的调查报告显示，那些通常被称为大数据的信息——包括由企业资源规划（简称ERP）、客户关系管理（简称CRM）以及其它商务系统（包括目前企业常用的分析工具）等量化并捕捉到的海量数据——事实上只占企业平均数据总量的10%左右。而其余部分则可以称作“非结构化”或者说“质化”数据，而这部分数据在内容上相当混乱。这类信息可能来自客户调查、响应记录、在线论坛、社交媒体、文件、视频、新闻报道、指向服务中心的通话以及由销售团队收集到的趋势性论据等等。这类内容通常以文本而非数字的形式存在，这就意味着其很难被“量化”，或者说转化成数值形式。这就产生了新的问题。虽然大部分分析工具都能够实现信息量化——换言之，也就是数字处理——但非结构化数据当中通常包含大量背景信息，这意味着企业需要找到适合的理解角度才能让这些信息产生价值。“数据带来的问题往往要比结论更多，而我们总是需要就定性数据趋势背后的为什么作出一番证明。”Forrester调查公司分析师Anjali Lai指出。“如果在架空背景之下进行数据分析，那我们往往无法把握事情的全貌。而定性数据则能够提供这一必要的背景视角。”想象一下，大家所在的公司希望理解为什么在线销售额度一直无法达到预期。要解决这个问题，大家可以斥资购置昂贵的营销分析工具，从而获得用户在各页面上的平均浏览时间或者用户取消购物车内容的比例等基于行为的重要数据。不过即使拥有大量此类数据，我们仍然未必能够在“为什么”这道方程题中得出正确的答案。“大家可能很清楚，自己的网站每天拥有一万名访问者——这就是定性数据，”YouEye公司首席产品官Collin Sebastian指出，这是一家专门针对定性数据设计软件与服务产品的企业。“定性数据能够告诉我们，其中有四千名访客对于特定产品类型很感兴趣，他们希望了解什么、哪些内容属于意外情况，他们又会选择哪些产品作为替代选项等。”定性数据的重要意义绝不仅限于确定数据点之间的关联性，例如告诉我们哪些访客在网站上停留的时间更长、购物的意愿更强烈。除此之外，定性数据还可以识别出因果关系，从而回答那些难以捉摸的“为什么”问题。访客为什么会在我们的网站上耗费更长时间——这到底是因为网站内容足够精彩，还是单纯因为我们设计的购物过程太过繁琐？“当前，每位CMO需要管理的信息仪表板平均达14套之多，”Sebastian表示。“这就是最为典型的分析瘫痪案例：我拥有1000万个数据点，从17种不同的角度对我的问题作出审视——但我还是不具备能够真正理解其涵义的必要背景信息。”从历史角度讲，对定性数据的分析往往需要以手动方式进行——也就是属于人力密集型工作。“我们根本不可能单纯在收集到数据之后向文件数据库提交查询，并指望着其返回一项可视化结果，”Booz Allen Hamilton公司首席数据科学家Kirk Borne解释道。定性数据分析的结果一般会被限制在特定范围当中，但这种状况目前已经开始扭转。除了市面上开始出现更多专门针对定性工具设计的工具及软件包之外，我们还拥有了“越来越多理想的定性数据向量化数据转换的途径，并能够借此让定性分析在定性数据当中充分发挥潜能，”Borne指出。YouEye是一款利用视频与音频记录用户同客户网站内容、广告或其它素材交互流程的在线工具。一般来讲，每次调查所选取的用户数量会在50位到300位之间，具体取决于客户要求。视频利用人工编码、自然语言处理及机器学习等机制进行转录与编码。在处理接近尾声时，客户能够得到一份包含强调部分的调查结果。举例来说，如果客户是一家咖啡供应商，“我们会通过产品互动情况汇总出一套包含强调部分的调查报告，其中突出体现了每一次客户提到其它竞争对手的情况，”Sebastian表示。“这样大家就能立即对客户流失状况作出因果分析——而这显然并不是定性数据能够实现的效果。”QSR International是另一家利用定制化软件专门处理定性数据的企业，其NVivo产品已经为Gallup所采用。除了广为人知的全国民调服务之外，Gallup也以咨询方的身份帮助企业了解客户关系当中的情感状况，而这自然会涉及到大量定性数据。“一部分关键性研究问题需要单独通过定性方式处理，其中包括客户为什么会主动疏离或者对供应商的服务表现出冷漠态度，乃至其在体验客户服务过程当中表现出的动机与思维过程，”Gallup研究与策略顾问Ilana Ron-Levey指出。“当我们与企业建立合作关系之后，定性数据能够帮助我们了解到特定观点的广泛性，同时也是我们了解其背后特定规律及分布含义的关键所在，”她解释道。Gallup方面还利用一系列技术手段评估客户心态。举例来说，在最近一个B2B项目当中，Gallup方面就面对面采访了100多位高级客户，并以客户参与度为核心收集到了大量定性与量化数据，Ron-Levey表示。该团队还利用NVivo以及微软Excel手动编码的方式对定性数据进行分析。有了这些分析结果，Gallup利用定性响应以统计方式解释了影响客户参与度的诸多因素。其利用定性数据描述了这些因素如果驱动客户的所见内容及感受。以此为基础，“我们收集到了多种能够切实提高不同类型客户参与度的执行策略，”她表示。在软件当中处理定性数据通常需要为其赋予数值形式，例如为特定定性响应或者评论分配一个数值等级或者分值。比如在情绪分析当中，研究人员通常会利用一个正值或者负值来表示定性数据，而后再分配另一个数值来描述这种情绪的具体强度，Born指出。文本分析包括以定性方式——例如议题模型及热图——对文本信息的内容进行总结，而自然语言与语义处理技术则能够从语音当中提取出真实含义——包括书面与口头两类。将定性数据转化成量化形式可能会涉及到一些主观决策。“这是一大挑战，但其中同时也充满了机遇，”Borne指出。“语言当中包含着大量微妙且复杂的内容，我们可以将其提取出来进行深度理解，从而更加准确地把握其含义。”QSR的NVivo产品中已经采用了一系列算法，能够通过常用词汇或者句型对数据进行分析。有了大量可视化工具，我们能够更加轻松地解读数据内容——包括关键字云与树状图。“这让我们能够以强大且可靠的可视化角度获取观点及其深层原因，”QSR公司CEO John Owen表示。定性数据收集工作往往相当费时，需要研究人员拥有高超的技巧并建立起和谐的关系，从而降低对受访者意见的理解偏差，效力于Gallup的Ron-Levey指出。“作为一项长期被低估甚至忽视的重要技能，定性数据研究人员需要拥有移情能力，”Forrester公司的Lai表示赞同。“而目前的状况是，定性研究人员往往单纯依靠编程而非深入考量背景信息或者潜台词的方式进行数据分析。”处理数据并确保研究模型切实生效同样不是件简单的事。大家可能需要从无到有对一整套量化数据集进行规范化处理，但这项任务在面对定性数据时会变得非常艰难，Borne指出。“标准统计测试往往会对假设甲与假设乙进行比对，但对于同时包含多种理解方式的定性数据来说，这样的直接假设根本无法生效，”他进一步解释称。而从分析的角度出发，理解方式在推广过程中往往会超出样本数据集的涵盖范围，Ron-Levey提醒道。不过值得肯定的是，妥善打理定性数据确实能够带来令人欣慰的回报。“在大数据时代之下，我们开始不断探索数字背后所隐藏的真正意义，”Ron-Levey表示。“通过这种方式了解人们的感受、动机以及观点将帮助企业建立起创新成果与新的运营战略，从而吸引到更多客户的关注。”Forrester公司的Lai亦表示，“定性与量化观点可以说是客户情绪认知工作中的阴与阳两面，只有将二者结合起来，才能真正得到与消费者行为相关的完整结论。”