c中sql大数据处理

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简述信息一览：

• 1、只会sql能做大数据吗
• 2、SQL数据库太大怎么办
• 3、SQL数据库并发处理(如何处理数据库并发问题)
• 4、sql数据库数据量庞大时怎么处理。

只会sql能做大数据吗

只会sql能做大数据。大数据应用开发岗位需要的知识结构包括大数据平台体系结构、编程语言、数据库NoSQL、算法设计等内容可见在大数据应用开发岗位需要掌握SQL，NoSQL的意思是NotonlySQL，不仅仅是SQL，不是说不需要SQL。对于应用程序开发人员来说掌握SQL是基本的要求。

会SQL 可以做很多工作，下面列举几个必须会SQL 的职业：数据库开发工程师：主要负责写SQL 代码，完成一些逻辑功能，常见的报表开发就是这类人做的。DBA ：就是数据库管理员，负责数据库的安全与稳定以及性能优化等工作。几乎所有的工作都需要和SQL 打交道。

大数据开发和数据仓库开发必须会编程的，大数据分析也要求会编程，不过也有只会hive和sql做分析的。看你想转那一方面的，我平时工作中最常用这些技术 1，Java用的不深，把Javase部分吃透就行。2，Hadoop生态，Yarn、Zookeeper、HDFS这些底层原理要懂。3，Mapreduce和Spark开发。

SQL数据库太大怎么办

当面对数据库庞大而磁盘空间有限的情况，如何高效备份并迁移数据是一个关键问题。SQL提供了一种可能的解决方案——压缩备份。首先，确认你的SQL Server版本，2008及以上的企业版、标准版或开发版均支持压缩备份功能。

用BACKUP LOG database WITH NO_LOG清除日志 把数据库属性中的故障还原模型改为“简单”可以大大减慢日志增长的速度。用BACKUP LOG database WITH NO_LOG命名后，会截断不活动日志，不减小物理日志文件的大小，但逻辑日志会减小，收缩数据库后会把不活动虚拟日志删除来释放空间，不会损坏数据。

要解决SQLServer占内存过多的问题，可以调整最大服务器内存设置、优化查询、建立适当的索引以及定期维护数据库。 调整最大服务器内存设置 SQL Server 使用内存来缓存数据，以便快速检索。但是，如果它占用了太多的内存，可能会导致系统资源争用，影响性能。

SQL数据库并发处理(如何处理数据库并发问题)

在数据库系统中，如果要执行一个大的数据查询，为了提高速度、降低响应时间，用户可以通过系统配置或者在命令中，要求对该大数据量查询进行并行处理，将该查询划分成多个子查询。这些子查询同时执行，最后系统将所有子查询的处理结果进行合并，作为该查询处理的最终结果。现有的大型数据库系统都支持并行处理。

处理大量数据并发操作可以***用如下几种方法：使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架： 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。数据库优化：表结构优化；SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化；分区；分表；索引优化；使用存储过程代替直接操作。

读取不存在并发，写入才需要进行并发控制，如多人同时修改同一项数据值，并发控制包括程序上要修改时做并发控制和在数据库层修改时做并发控制。

Update xxx where key=@key and ts=@ts 就可以了，根本不用考虑ts里的值更新。Delete时也最好进行一下判断，用这种方式是可以控制数据并发操作的。只需要在Update与Delete时，判断影响条数就可以知道更新是否成功。

首先谈并发：理论指的是在一段时间同时对某件事进行操作。 注意精度问题，修改数据库是在一段时间内操作，不是在某个时刻，而日志则会从 时刻 开始记录你的操作。造成死锁的原因是为了防止 不同的用户同时间（不是时刻）都对某个数据修改，造成访问不一致的问题。

可能需要架构重构，而 New-SQL 数据库通过易于扩展和简化架构来解决这个问题。使用关键数据的可扩展性和可靠性：传统关系型数据库在处理大量并发访问时可能会变得不稳定，而 New-SQL 数据库通过引入更高效的数据分片技术和自动负载均衡技术来保证可扩展性和可靠性。

sql数据库数据量庞大时怎么处理。

合理使用缓存技术，有模板缓存，数据库查询结果缓存。

分布式事务与MySQL操作引入分布式事务后，SQL操作需考虑中间件支持，例如主键维护、事务限制和特定SQL语法。 是否选择分库分表 考虑空间、主库性能和容灾等因素案例设计针对特定项目需求，设计了相应方案以满足需求，但发现单表数据量大、索引合理，可能无需分表。

通常，以下情况适合使用WITH （NOLOCK）：数据变更较少的基础或历史数据表，以及业务允许脏读的表，特别是当数据量庞大时，出于性能考虑，可以容忍一定程度的脏读。然而，过度使用是不推荐的，开发人员应充分理解脏读的概念，确保在必要时才使用。

重复使用：存储过程可以重复使用，从而可以减少数据库开发人员的工作量。减少网络流量：存储过程位于服务器上，调用的时候只需要传递存储过程的名称以及参数就可以了，因此降低了网络传输的数据量。

通过SQL跑数据，这个过程更加轻松和高效。SQL跑数据可以帮助我们解决数据分析中的许多问题。例如，我们可以使用SQL语句在数据库表中快速找到所需的数据。我们还可以对数据进行处理，如计算均值、中位数、最大和最小值等。通过SQL，我们可以对数据进行过滤和排序，根据特定条件来查找数据。

你可以就循环遍历列表，挨个插入，毕竟数据库是有连接池的。你可以把插入操作拼成一个大的sql语句，再执行sql语句，一次插入。

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