大数据性能优化（大数据性能优化研究）

本篇目录：

1、数据库的多表大数据查询应如何优化?2、大数据MapReduce的性能调优方法总结3、怎样优化mysql数据库来提高mysql性能(mysql数据库的优化)4、数据库如何优化

数据库的多表大数据查询应如何优化?

对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。

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。

而第三个查询能够使用索引来加快操作。\x0d\x0a必要时强制查询优化器使用某个索引，如在 where 子句中使用参数，也会导致全表扫描。

使用子查询优化大数据量分页查询 这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。

大数据MapReduce的性能调优方法总结

MapReduce程序的优化主要集中在两个方面：一个是运算性能方面的优化；另一个是IO操作方面的优化。

Hive 作为大数据领域常用的数据仓库组件，在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大，而是数据倾斜、数据冗余、job 或 I/O 过多、MapReduce 分配不合理等等。

传统的ETL方式 传统的ETL工具比如Kettle、Talend、Informatica等，可视化操作，上手比较快，但是随着数据量上升容易导致性能出问题，可优化的空间不大。

大数据运维师只需了解Hadoop、Spark、Storm等主流大数据平台的核心框架，熟悉Hadoop的核心组件：HDFS、MapReduce、Yarn；具备大数据集群环境的资源配置，如网络要求、硬件配置、系统搭建。

数据可视化和报表：具备数据可视化和报表设计的能力，能够将大数据处理和分析的结果以直观、易于理解的方式展示给用户。

怎样优化mysql数据库来提高mysql性能(mysql数据库的优化)

1、使用索引 索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX()，MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。

2、查询数据简单暴力的方式是遍历所有记录；如果数据不重复，就可以通过组织成一颗排序二叉树，通过二分查找算法来查询，大大提高查询性能。而BTREE是一种更强大的排序树，支持多个分支，高度更低，数据的插入、删除、更新更快。

3、第三，在搜索字符型字段时，我们有时会使用LIKE关键字和通配符，这种做法虽然简单，但却也是以牺牲系统性能为代价的。例如下面的查询将会比较表中的每一条记录。

4、添加主键ID尽量避免使用select * form table创建索引 对于查询占主要的应用来说，索引显得尤为重要。很多时候性能问题很简单的就是因为我们忘了添加索引而造成的，或者说没有添加更为有效的索引导致。

数据库如何优化

下面电脑培训为大家介绍SQL数据库的优化方法。适当的索引 索引基本上是一种数据结构，有助于加速整个数据检索过程。唯一索引是创建不重叠的数据列的索引。

缓存。在持久层或持久层之上做缓存。从数据库中查询出来的数据先放入缓存中，下次查询时，先_问缓存。假设未命中则查询数据库。表分区和拆分.不管是业务逻辑上的拆分还是无业务含义的分区。

使用索引 索引是提高数据库性能的常用方法，它可以令数据库服务器以比没有索引快得多的速度检索特定的行，尤其是在查询语句当中包含有MAX()，MIN()和ORDERBY这些命令的时候，性能提高更为明显。

重建索引 DBCC REINDEX ，DBCC INDEXDEFRAG，收缩数据和日志 DBCC SHRINKDB，DBCC SHRINKFILE. 设置自动收缩日志.对于大的数据库不要设置数据库自动增长，它会降低服务器的性能。

到此，以上就是小编对于大数据性能优化研究的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。

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