10萬份數據如何高效存儲

❶ 要怎麼保存數據

保存數據，方法如下
1，數據分類

你要把自己想要長期有效保存的數據先分類清楚，等級劃分為核心數據、重要數據、普通數據三個類型。然後依據不同層次的數據對可靠性的要求，再制定出對應的方法。



2/6

壓縮存儲空間

需要保存的數據可能有word、圖片、音頻、視頻等各種類型的文件，可以把其都格式轉換成空間較小的格式，這樣我們能存儲更多的數據。



3/6

選擇存儲介質

其實保存數據有很多方法，比如光碟、硬碟、機械硬碟、網盤，所以如果您有一定資金建議您選擇更安全的存儲介質。



4/6

定期查看

不管你存放的任何的介質中，您如果要長期保存數據，就要定期查看一下。適當的維護一下，如果有漏洞就要進行修復。



5/6

重要的數據要備份

重要的數據不是能只有一份，你要至少備份三份。當其中一份因為意外失去之後，不至於讓你徹底失去這些數據。



6/6

把文件直接放在文件系統上

不要再弄一個打包文件把一堆文件打了包再存，當介質發生故障時，打包文件很難恢復，而直接放在文件系統上的文件相對容易恢復一些。

❷ 緩存中有10萬條數據，如何提高效率

這個例子給你看下！希望對你有幫助！是關於hash_table的！
struct hashFun
{
size_t operator()(int nVal) const
{
char szVal[64] = {0};
_itoa(nVal, szVal, 10);

const char* psz = szVal;

unsigned long _hash = 0;
for (; *psz != 0; ++psz)
{
_hash *= 16777619;
_hash ^= (unsigned long) (unsigned short&)*psz;
}
return _hash;
}
};

struct tableNode
{
int nValue;
DWORD nKey;
int nCount; //這個元素的個數
tableNode* pNext;
};
struct BoxVec
{
int nCount; //這個桶下的元素的類型的個數,可能不同的數在同一個桶下
int nMaxNum; //這個桶下這個元素出現的次數
int nVal;
tableNode* pHead;
};

class CMyHasTable
{
public:
CMyHasTable(const int* pBoxSize, int nBoxCount, int nLevel);
~CMyHasTable();
private:
int m_nBoxCount; //桶增長級數個數
const int* m_pBoxSize; //桶級數的值

int m_nBox; //桶的大小
int m_nLow; //桶個數的最小值
int m_nHight; //桶個數的最大值
int m_nLevel; //當前桶級數的索引

BoxVec* m_pBoxs;
int m_nSize; //元素的個數
public:
void Insert(int nVale);
int FindMaxCount();
private:
inline DWORD GetBoxIndex(DWORD key) const
{
return key & (m_nBox - 1);
}

inline DWORD GetBoxIndex(DWORD key, int nNewBox) const
{
return key & (nNewBox - 1);
}
private:
tableNode* Find(tableNode node);
void IncreaseLevel();
void SwitchLevel(int nNewLevel);
void UpBoxMaxCount(int nIndex);
};

.cpp文件

CMyHasTable::CMyHasTable(const int* pBoxSize, int nBoxCount, int nLevel)
{
m_pBoxSize = pBoxSize;
m_nBoxCount = nBoxCount;
m_nLevel = nLevel;

m_nHight = m_nBox = m_pBoxSize[m_nLevel];
m_nLow = m_nLevel > 0 ? m_pBoxSize[m_nLevel - 1]/2 : 0;

m_pBoxs = new BoxVec[m_nBox];
memset(m_pBoxs, 0, sizeof(BoxVec) * m_nBox);

m_nSize = 0;
}

CMyHasTable::~CMyHasTable()
{
for (int i = 0; i < m_nBox; ++i)
{
tableNode* p = m_pBoxs[i].pHead;
while (p != NULL)
{
tableNode* q = p->pNext;
delete p;
p = q;
}
}
delete[] m_pBoxs;
}

void CMyHasTable::Insert(int nVale)
{
tableNode valNode;
valNode.nValue = nVale;
valNode.nKey = hashFun()(nVale);
valNode.pNext = NULL;

tableNode* pNode = Find(valNode);
if (pNode == NULL)
{
m_nSize ++;

tableNode* pNew = new tableNode;
*pNew = valNode;

pNew->nCount = 1;

DWORD dwBoxIndex = GetBoxIndex(valNode.nKey);
pNew->pNext = m_pBoxs[dwBoxIndex].pHead;
m_pBoxs[dwBoxIndex].pHead = pNew;

m_pBoxs[dwBoxIndex].nCount++;
m_pBoxs[dwBoxIndex].nMaxNum = 1;
m_pBoxs[dwBoxIndex].nVal = nVale;

if (m_nSize >= m_nHight)
IncreaseLevel();

}
else
{
pNode->nCount++;
DWORD dwBoxIndex = GetBoxIndex(pNode->nKey);
UpBoxMaxCount(dwBoxIndex);
}

}

int CMyHasTable::FindMaxCount()
{
int nMaxCount = m_pBoxs[0].nMaxNum;
int nIndex = 0;
for (int i = 1; i < m_nBox; i++)
{
if (nMaxCount < m_pBoxs[i].nMaxNum)
{
nMaxCount = m_pBoxs[i].nMaxNum;
nIndex = i;
}
}
return m_pBoxs[nIndex].nVal;
}

void CMyHasTable::UpBoxMaxCount(int nIndex)
{
tableNode* p = m_pBoxs[nIndex].pHead;
tableNode* q = p;
int nMax = p->nCount;
while(p->pNext)
{
if (nMax < p->nCount)
{
nMax = p->nCount;
q = p;
}
p = p->pNext;
}
m_pBoxs[nIndex].nMaxNum = nMax;
m_pBoxs[nIndex].nVal = q->nValue;
}

tableNode* CMyHasTable::Find(tableNode node)
{
DWORD short_key = GetBoxIndex(node.nKey);
tableNode* p = m_pBoxs[short_key].pHead;

while (p != NULL)
{
if (p->nKey == node.nKey)
{
if (p->nValue == node.nValue)
return p;
}
p = p->pNext;
}
return NULL;
}

void CMyHasTable::IncreaseLevel()
{
if (m_nLevel < m_nBoxCount - 1)
SwitchLevel(m_nLevel + 1);
else
m_nHight = 0x20000000;
}

void CMyHasTable::SwitchLevel(int nNewLevel)
{
m_nLevel = nNewLevel;
int nNewBox = m_pBoxSize[m_nLevel];
BoxVec* pNewBoxs = new BoxVec[nNewBox];
memset(pNewBoxs, 0, sizeof(BoxVec) * nNewBox);

for (int i = 0; i < m_nBox; ++i)
{
tableNode* p = m_pBoxs[i].pHead;
tableNode* q = NULL;;
int nCout = m_pBoxs[i].nCount;
int nMax = m_pBoxs[i].nMaxNum;
while (p != NULL)
{
q = p->pNext;
DWORD sht_key = GetBoxIndex(p->nKey, nNewBox);
p->pNext = pNewBoxs[sht_key].pHead;
pNewBoxs[sht_key].pHead = p;
p = q;

pNewBoxs[sht_key].nCount = nCout;
pNewBoxs[sht_key].nMaxNum = nMax;

}
}

m_nHight = m_nBox = m_pBoxSize[m_nLevel];
m_nLow = m_nLevel > 0 ? m_pBoxSize[m_nLevel - 1]/2 : 0;

delete m_pBoxs;
m_pBoxs = pNewBoxs;
}

❸ 大數據的數據的存儲方式是什麼

大數據有效存儲和管理大數據的三種方式：
1.
不斷加密
任何類型的數據對於任何一個企業來說都是至關重要的，而且通常被認為是私有的，並且在他們自己掌控的范圍內是安全的。然而，黑客攻擊經常被覆蓋在業務故障中，最新的網路攻擊活動在新聞報道不斷充斥。因此，許多公司感到很難感到安全，尤其是當一些行業巨頭經常成為攻擊目標時。
隨著企業為保護資產全面開展工作，加密技術成為打擊網路威脅的可行途徑。將所有內容轉換為代碼，使用加密信息，只有收件人可以解碼。如果沒有其他的要求，則加密保護數據傳輸，增強在數字傳輸中有效地到達正確人群的機會。
2.
倉庫存儲
大數據似乎難以管理，就像一個永無休止統計數據的復雜的漩渦。因此，將信息精簡到單一的公司位置似乎是明智的，這是一個倉庫，其中所有的數據和伺服器都可以被充分地規劃指定。然而，有些報告指出了反對這種方法的論據，指出即使是最大的存儲中心，大數據的指數增長也不再能維持。
然而，在某些情況下，企業可能會租用一個倉庫來存儲大量數據，在大數據超出的情況下，這是一個臨時的解決方案，而LCP屬性提供了一些很好的機會。畢竟，企業不會立即被大量的數據所淹沒，因此，為物理機器租用倉庫至少在短期內是可行的。這是一個簡單有效的解決方案，但並不是永久的成本承諾。
3.
備份服務
-
雲端
當然，不可否認的是，大數據管理和存儲正在迅速脫離物理機器的范疇，並迅速進入數字領域。除了所有技術的發展，大數據增長得更快，以這樣的速度，世界上所有的機器和倉庫都無法完全容納它。
因此，由於雲存儲服務推動了數字化轉型，雲計算的應用越來越繁榮。數據在一個位置不再受到風險控制，並隨時隨地可以訪問，大型雲計算公司(如谷歌雲)將會更多地訪問基本統計信息。數據可以在這些服務上進行備份，這意味著一次網路攻擊不會消除多年的業務增長和發展。最終，如果出現網路攻擊，雲端將以A遷移到B的方式提供獨一無二的服務。

❹ 互聯網如何海量存儲數據

目前存儲海量數據的技術主要包括Nosql、分布式文件系統、和傳統關系型資料庫。隨著互聯網行業不斷的發展，產生的數據量越來越多，並且這些數據的特點是半結構化和非結構化，數據很可能是不精確的，易變的。這樣傳統關系型資料庫就無法發揮它的優勢。因此，目前互聯網大正蔽攔行業偏向於使用NoSQL和分布式文件系統來存儲海量數據。

下面介紹下常用的NoSQL和分布式文件系統。

NoSQL

互聯網行業常用的NoSQL有：HBase、MongoDB、Couchbase、LevelDB。

HBase是ApacheHadoop的子項目,理論依據為Google論文Bigtable:開發的。HBase適合存儲半結構化或非結構化的數據。HBase的數據模型是稀疏的、分布式的、持久穩固的多維map。HBase也有行和列的概念，這是與RDBMS相同的地方，但卻又不同。HBase底層採用HDFS作為文件系統，具有高可靠性、高性能。

MongoDB是一種支持高性能數據存儲的開源文檔型資料庫。支持嵌入式數據模型以減少對資料庫系統的I/O、利用索引實現快速查詢，並且嵌入式文檔和集合也支持索引，它復制能力被稱作復制集（replicaset），提供了自動的故障遷移和數據冗餘。MongoDB的分片策略將數據分布在伺服器集群上。

Couchbase這種NoSQL有三個重滾並悔要的組件：Couchbase伺服器、CouchbaseGateway、CouchbaseLite。Couchbase伺服器，支持橫向擴展，面向文檔的資料庫，支持鍵值操作，類似於SQL查詢和內置的全文搜索;CouchbaseGateway提供了用於RESTful和流式訪問數據的應用層API。CouchbaseLite是一款面向移動設備和「邊緣」系統的嵌入式資料庫。Couchbase支持千萬級海量數據存儲

分布式文件系統

如果針對單個大文件，譬如超過100MB的文件，使用NoSQL存儲就不適當了。使用分布式文件系統的優勢在於，分布式文件系統隔離底層數據存儲和分布的細節，展示給用戶的是一個統一的邏輯視圖。常用的分布式文件系統有GoogleFileSystem、HDFS、MooseFS、Ceph、GlusterFS、Lustre等。

❺ 海量數據存儲有哪些方式與方法

杉岩海量對象存儲MOS，針對海量非結構化數據存儲的最優化解決方案，採用去中心化、分布式技術架構，支持百億級文件及EB級容量存儲，

具備高效的數據檢索、智能化標簽和分析能力，輕松應對大數據和雲時代的存儲挑戰，為企業發展提供智能決策。

1、容量可線性擴展，單名字空間達EB級

SandStone MOS可在單一名字空間下實現海量數據存儲，支持業務無感知的存儲伺服器橫向擴容，為爆炸式增長的視頻、音頻、圖片、文檔等不同類型的非結構化數據提供完美的存儲方案，規避傳統NAS存儲的單一目錄或文件系統存儲空間無法彈性擴展難題

2、海量小文件存儲，百億級文件高效訪問

SandStone MOS基於完全分布式的數據和元數據存儲架構，為海量小文件存儲而生，將企業級NAS存儲的千萬文件量級提升至互聯網規模的百億級別，幫助企業從容應對幾何級增長的海量小文件挑戰。

3、中心靈活部署，容災匯聚分發更便捷

SandStone MOS支持多數據中心靈活部署，為企業數據容災、容災自動切換、多分支機構、數據就近訪問等場景提供可自定義的靈活解決方案，幫助企業實現跨地域多活容災、數據流轉、就近讀寫等，助力業務高速發展。

4、支持大數據和AI，統一數據存儲和分析

SandStone MOS內置文件智能化處理引擎，實現包括語音識別、圖片OCR識別、文件格式轉換等批量處理功能，結合標簽檢索能力還可實現語音、證件照片檢索，從而幫助企業更好地管理非結構化數據。同時，SandStone MOS還支持與Hadoop、Spark等大數據分析平台對接，一套存儲即可滿足企業數據存儲、管理和挖掘的需求。

❻ 每天有N百萬條記錄增加，頻繁讀寫，這樣的數據可以用Mysql資料庫存儲嗎

據說新浪微博之前就用的Mysql，所以我覺得還是可以的，主要看你對Mysql的優化，以及數據結構的設計了。。用oracle雖然強大，但是優化不好也是白搭。
個人觀點呵呵

❼ 14.數據倉庫常見的存儲優化方法有哪些

存儲優化管理的方式包括數據壓縮、數據重分布、存儲治理項優化、生命周期管理等方法。

1. 數據壓縮
   在分布式文件系統中，會將數據存儲3份，這意味著存儲1TB的邏輯數據，實際上會佔用3TB的物理空間。使用盤古RAIDfile格式的文件，將存儲比從1：3提高至1:1.5。這樣做的缺點是數據塊損壞時的修復時間比原來更長，讀的性能也有損失。
   

2. 數據重分布
   由於每個表的數據分布不同，插入順序不同，導致壓縮效果有很大的差異，通過修改表的數據重分布(distributeby,sortby欄位)進行數據重分布，能夠對表進行優化處理。
   

3. 存儲治理項優化：
   存儲治理項優化是指在元數據的基礎上，診斷、加工成多個存儲治理優化項。目前已有的存儲治理優化項有未管理表、空表、最近62天未訪問表、數據無更新無任務表等。
   

4. 生命周期管理策略
   根本目的：用最少的存儲成本滿足最大的業務需求，使數據價值最大化。
   a）周期性刪除策略：針對無效的歷史數據進行定期清理。
   b）徹底刪除策略：無用表數據或者ETL過程產生的臨時數據，以及不需要保留的數據，可以進行及時刪除，包括刪除元數據。
   c）永久保留策略：重要且不可恢復的底層數據和應用數據需要永久保留。
   d）極限存儲策略：超高壓縮重復鏡像數據。
   e）冷數據管理策略：永久保留策略的擴展。永久保留的數據需要遷移到冷數據中心進行永久保存。一般將重要且不可恢復的、佔用存儲空間大於100TB，且訪問頻次較低的數據進行冷備，例如3年以上的日誌數據。

❽ excel怎麼樣存10萬數據

excel表中，一列數據有10萬個數據，我要按順序將每5000個數據分成一組
分很好分的，你打算把分後的數據放哪兒啊？
excel表格如何打開10萬行的數據 如果有其他軟體也請推薦一下
使用資料庫程序打開，網上搜索哈，一大堆。
excel20多萬行數據,如何分成一萬一張的小表
這個如果要想批量處理，那麼寫代碼是首選
不然得人工自己一萬一萬的分表復制粘貼另存。
EXCEL表格只能容納6萬條數據，有什麼軟體可以容納10萬條以上的數據呢？
可以用高版本的，不過這6萬條是一個工作表，而一個EXCEL文檔可以放很多張工作表的，可以把相關數據放在其它工作表中。
excel數據太長1萬行怎麼分成10份，一份1000……如圖做示範，謝謝啦～
你要分10列還是10個工作表？
超過十萬條的表格怎樣用EXCEL打開
用EXCEL2007及其以上，打開，確切數字是：1048576行；16384列。
Excel是Microsoft Office system 中的電格程序。可以使用 Excel 創建工作簿（電子表格集合）並設置工作簿格式，以便分析數據和做出更明智的業務決策。特別是，可以使用 Excel 跟蹤數據，生成數據分析模型，編寫公式以對數據進行計算，以多種方式透視數據，並以各種具有專業外觀的圖表來顯示數據。
求助，十幾萬條的excel表數據用什麼配置能處理
CPU。inter 雙核2.6Ghz以上，內存4G或以上，硬碟80G或以上都可以勝任你所說的文件，不是什麼大困難。如果配置再低的話也可以，就是太卡啦。
excel表中，如何把B列10萬條數據，按每999條分一組，進行分組查詢。
如何快速填充公式1,填,可填充,如果前一列連續多行,則填充相同多行 方法2,先輸入要填充式,按下SHIFT CTRL 方向鍵下,再按下CTRL D 方法3,按下SHIFT CTRL 方向鍵下,再在編輯欄里輸入公式,再按下CTRL 回車 方法4,名稱框輸入需要填充的范圍 (比如 A1:A54000) 回車 公式編輯欄輸入要復制的公式後,同時按 CTRL 回車鍵輸入 方法5,選中要填充的格子,按CTRL C(復制第一個帶公式的單元格),然後滑鼠移到名稱框，直接輸入列區間，如B3:B10000，回車，之後按CTRL V(點中該位置--右鍵粘貼)。 2和3的方法可填充至65536行 4和5方法就是要輸入幾行就是幾行 你的要求合適用方法4