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搜索大數(shù)據(jù)信息（搜索大數(shù)據(jù)信息的網(wǎng)站）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-22 22:28:05 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 776 問(wèn)大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于搜索大數(shù)據(jù)信息的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、在百度上的搜索大數(shù)據(jù)都會(huì)查到嗎
2、大數(shù)據(jù)是什么意思,大數(shù)據(jù)概念怎么理解？
3、百度搜了什么大數(shù)據(jù)能查到嗎
4、mysql大數(shù)據(jù)搜索

搜索大數(shù)據(jù)信息（搜索大數(shù)據(jù)信息的網(wǎng)站）

一、在百度上的搜索大數(shù)據(jù)都會(huì)查到嗎

＜strong＞在百度上的搜索大數(shù)據(jù)都會(huì)查到。＜/strong＞

真正意義上的搜索引擎，通常指的是收集了因特網(wǎng)上幾千萬(wàn)到幾十億個(gè)網(wǎng)頁(yè)并對(duì)網(wǎng)頁(yè)中的每一個(gè)詞（即關(guān)鍵詞）進(jìn)行索引，建立索引數(shù)據(jù)庫(kù)的全文搜索引擎。當(dāng)用戶(hù)查找某個(gè)關(guān)鍵詞的時(shí)候，所有在頁(yè)面內(nèi)容中包含了該關(guān)鍵詞的網(wǎng)頁(yè)都將作為搜索結(jié)果被搜出來(lái)。在經(jīng)過(guò)復(fù)雜的算法進(jìn)行排序后，這些結(jié)果將按照與搜索關(guān)鍵詞的相關(guān)度高低，依次排列?，F(xiàn)在的搜索引擎已普遍使用超鏈分析技術(shù)，除了分析索引網(wǎng)頁(yè)本身的內(nèi)容，還分析索引所有指向該網(wǎng)頁(yè)的鏈接的URL、AnchorText、甚至鏈接周?chē)奈淖?。所以，有時(shí)候，即使某個(gè)網(wǎng)頁(yè)A中并沒(méi)有某個(gè)詞比如“惡魔撒旦”，但如果有別的網(wǎng)頁(yè)B用鏈接“惡魔撒旦”指向這個(gè)網(wǎng)頁(yè)A，那么用戶(hù)搜索“惡魔撒旦”時(shí)也能找到網(wǎng)頁(yè)A。而且，如果有越多網(wǎng)頁(yè)（C、D、E、F??）用名為“惡魔撒旦”的鏈接指向這個(gè)網(wǎng)頁(yè)A，或者給出這個(gè)鏈接的源網(wǎng)頁(yè)（B、C、D、E、F??）越優(yōu)秀，那么網(wǎng)頁(yè)A在用戶(hù)搜索“惡魔撒旦”時(shí)也會(huì)被認(rèn)為更相關(guān)，排序也會(huì)越靠前。搜索引擎的原理，可以看做三步：從互聯(lián)網(wǎng)上抓取網(wǎng)頁(yè)→建立索引數(shù)據(jù)庫(kù)→在索引數(shù)據(jù)庫(kù)中搜索排序。從互聯(lián)網(wǎng)上抓取網(wǎng)頁(yè) 利用能夠從互聯(lián)網(wǎng)上自動(dòng)收集網(wǎng)頁(yè)的Spider系統(tǒng)程序，自動(dòng)訪(fǎng)問(wèn)互聯(lián)網(wǎng)，并沿著任何網(wǎng)頁(yè)中的所有URL爬到其它網(wǎng)頁(yè)，重復(fù)這過(guò)程，并把爬過(guò)的所有網(wǎng)頁(yè)收集。

二、大數(shù)據(jù)是什么意思,大數(shù)據(jù)概念怎么理解？

大數(shù)據(jù)(big data,mega data)，或稱(chēng)巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫(kù)克耶編寫(xiě)的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》中大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。大數(shù)據(jù)的4V特點(diǎn)：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（價(jià)值）。

對(duì)于“大數(shù)據(jù)”（Big data）研究機(jī)構(gòu)Gartner給出了這樣的定義。“大數(shù)據(jù)”是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。

從技術(shù)上看，大數(shù)據(jù)與云計(jì)算的關(guān)系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數(shù)據(jù)必然無(wú)法用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式架構(gòu)。它的特色在于對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式數(shù)據(jù)挖掘，但它必須依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)、虛擬化技術(shù)。

隨著云時(shí)代的來(lái)臨，大數(shù)據(jù)（Big data）也吸引了越來(lái)越多的關(guān)注?！吨婆_(tái)》的分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)（Big data）通常用來(lái)形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過(guò)多時(shí)間和金錢(qián)。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起，因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來(lái)向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。

大數(shù)據(jù)需要特殊的技術(shù)，以有效地處理大量的容忍經(jīng)過(guò)時(shí)間內(nèi)的數(shù)據(jù)。適用于大數(shù)據(jù)的技術(shù)，包括大規(guī)模并行處理（MPP）數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘電網(wǎng)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)、互聯(lián)網(wǎng)和可擴(kuò)展的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)種類(lèi)多、要求實(shí)時(shí)性強(qiáng)、數(shù)據(jù)所蘊(yùn)藏的價(jià)值大。在各行各業(yè)均存在大數(shù)據(jù)，但是眾多的信息和咨詢(xún)是紛繁復(fù)雜的，我們需要搜索、處理、分析、歸納、總結(jié)其深層次的規(guī)律。

大數(shù)據(jù)的采集?？茖W(xué)技術(shù)及互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，推動(dòng)著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，各行各業(yè)每天都在產(chǎn)生數(shù)量巨大的數(shù)據(jù)碎片，數(shù)據(jù)計(jì)量單位已從從Byte、KB、MB、 GB、TB發(fā)展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來(lái)衡量。大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)的采集也不再是技術(shù)問(wèn)題，只是面對(duì)如此眾多的數(shù)據(jù)，我們?cè)鯓硬拍苷业?nbsp;其內(nèi)在規(guī)律。

大數(shù)據(jù)的挖掘和處理。大數(shù)據(jù)必然無(wú)法用人腦來(lái)推算、估測(cè)，或者用單臺(tái)的計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理，必須采用分布式計(jì)算架構(gòu)，依托云計(jì)算的分布式處理、分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、云存儲(chǔ)和虛擬化技術(shù)，因此，大數(shù)據(jù)的挖掘和處理必須用到云技術(shù)。

互聯(lián)網(wǎng)是個(gè)神奇的大網(wǎng)，大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)也是一種模式，你如果真想了解大數(shù)據(jù)，可以來(lái)這里，這個(gè)獸雞的開(kāi)始數(shù)字是一八七中間的是三兒零最后的是一四二五零，按照順序組合起來(lái)就可以找到，我想說(shuō)的是，除非你想做或者了解這方面的內(nèi)容，如果只是湊熱鬧的話(huà)，就不要來(lái)了。

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)應(yīng)用在生活中可以幫助我們獲取到有用的價(jià)值。

隨著大數(shù)據(jù)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，應(yīng)用的行業(yè)也越來(lái)越低，我們每日都可以看到大數(shù)據(jù)的一些新穎的應(yīng)用，從而幫助人們從中獲取到真正有用的價(jià)值。許多組織或者個(gè)人都會(huì)受到大數(shù)據(jù)的剖析影響，但是大數(shù)據(jù)是怎樣幫助人們挖掘出有價(jià)值的信息呢?下面就讓我們一起來(lái)看看九個(gè)價(jià)值極度高的大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，這些都是大數(shù)據(jù)在剖析應(yīng)用上的關(guān)鍵領(lǐng)域：

1.理解客戶(hù)、滿(mǎn)足客戶(hù)服務(wù)需求

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用現(xiàn)在在這領(lǐng)域是最廣為人知的。重點(diǎn)是怎樣應(yīng)用大數(shù)據(jù)更好的了解客戶(hù)以及他們的喜好和行為。企業(yè)極度喜歡搜集社交方面的數(shù)據(jù)、瀏覽器的日志、剖析出文本和傳感器的數(shù)據(jù)，為了更加全面的了解客戶(hù)。在通常情況下，創(chuàng)建出數(shù)據(jù)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。好比美國(guó)的著名零售商Target就是通過(guò)大數(shù)據(jù)的剖析，獲得有價(jià)值的信息，精準(zhǔn)得預(yù)測(cè)到客戶(hù)在什么時(shí)間想要小孩。另外，通過(guò)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用，電信公司可以更好預(yù)測(cè)出流失的客戶(hù)，沃爾瑪則更加精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)哪個(gè)產(chǎn)品會(huì)大賣(mài)，汽車(chē)保險(xiǎn)行業(yè)會(huì)了解客戶(hù)的需求和駕駛水平，政府也能了解到選民的偏好。

2.業(yè)務(wù)流程優(yōu)化

大數(shù)據(jù)也更多的幫助業(yè)務(wù)流程的優(yōu)化。可以通過(guò)利用社交媒體數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)搜索以及天氣預(yù)告挖掘出有價(jià)值的數(shù)據(jù)，其中大數(shù)據(jù)的應(yīng)用最廣泛的就是供應(yīng)鏈以及配送路線(xiàn)的優(yōu)化。在這2個(gè)方面，地理定位和無(wú)線(xiàn)電頻率的識(shí)別追蹤貨物和送貨車(chē)，利用實(shí)時(shí)交通路線(xiàn)數(shù)據(jù)制訂更加優(yōu)化的路線(xiàn)。人力資源業(yè)務(wù)也通過(guò)大數(shù)據(jù)的剖析來(lái)進(jìn)行改良，這其中就包括了人才招聘的優(yōu)化。

3.大數(shù)據(jù)正在改善我們的生活

大數(shù)據(jù)不但單只是應(yīng)用于企業(yè)和政府，同樣也適用我們生活當(dāng)中的每個(gè)人。我們可以利用穿著的裝備(如智能手表或者智能手環(huán))生成最新的數(shù)據(jù)，這讓我們可以憑據(jù)我們熱量的消耗以及睡眠模式來(lái)進(jìn)行追蹤。而且還利用利用大數(shù)據(jù)剖析來(lái)尋找屬于我們的愛(ài)情，大多數(shù)時(shí)間交友網(wǎng)站就是大數(shù)據(jù)應(yīng)用工具來(lái)幫助需要的人匹配合適的對(duì)象。

4.提高醫(yī)療和研發(fā)

大數(shù)據(jù)剖析應(yīng)用的計(jì)算能力可以讓我們能夠在幾分鐘內(nèi)就可以解碼整個(gè)DNA。而且讓我們可以制訂出最新的治療方案。同時(shí)可以更好的去理解和預(yù)測(cè)疾病。就好像人們戴上智能手表等可以形成的數(shù)據(jù)一樣，大數(shù)據(jù)同樣可以幫助病人對(duì)于病情進(jìn)行更好的治療。大數(shù)據(jù)技術(shù)現(xiàn)在已經(jīng)在醫(yī)院應(yīng)用監(jiān)視早產(chǎn)嬰兒和患病嬰兒的情況，通過(guò)記錄和剖析嬰兒的心跳，醫(yī)生針對(duì)嬰兒的身體可能會(huì)出現(xiàn)不適癥狀做出預(yù)測(cè)。這樣可以幫助醫(yī)生更好的救助嬰兒。

大數(shù)據(jù)概念的結(jié)構(gòu)

大數(shù)據(jù)就是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到現(xiàn)今階段的一種表象或特征而已，沒(méi)有必要神話(huà)它或?qū)λ３志次分?，在以云?jì)算為代表的技術(shù)創(chuàng)新大幕的襯托下，這些原本很難收集和使用的數(shù)據(jù)開(kāi)始容易被利用起來(lái)了，通過(guò)各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大數(shù)據(jù)會(huì)逐步為人類(lèi)創(chuàng)造更多的價(jià)值。

其次，想要系統(tǒng)的認(rèn)知大數(shù)據(jù)，必須要全面而細(xì)致的分解它，我著手從三個(gè)層面來(lái)展開(kāi)：

第一層面是理論，理論是認(rèn)知的必經(jīng)途徑，也是被廣泛認(rèn)同和傳播的基線(xiàn)。在這里從大數(shù)據(jù)的特征定義理解行業(yè)對(duì)大數(shù)據(jù)的整體描繪和定性；從對(duì)大數(shù)據(jù)價(jià)值的探討來(lái)深入解析大數(shù)據(jù)的珍貴所在；洞悉大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)；從大數(shù)據(jù)隱私這個(gè)特別而重要的視角審視人和數(shù)據(jù)之間的長(zhǎng)久博弈。

第二層面是技術(shù)，技術(shù)是大數(shù)據(jù)價(jià)值體現(xiàn)的手段和前進(jìn)的基石。在這里分別從云計(jì)算、分布式處理技術(shù)、存儲(chǔ)技術(shù)和感知技術(shù)的發(fā)展來(lái)說(shuō)明大數(shù)據(jù)從采集、處理、存儲(chǔ)到形成結(jié)果的整個(gè)過(guò)程。

第三層面是實(shí)踐，實(shí)踐是大數(shù)據(jù)的最終價(jià)值體現(xiàn)。在這里分別從互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)，政府的大數(shù)據(jù)，企業(yè)的大數(shù)據(jù)和個(gè)人的大數(shù)據(jù)四個(gè)方面來(lái)描繪大數(shù)據(jù)已經(jīng)展現(xiàn)的美好景象及即將實(shí)現(xiàn)的藍(lán)圖。

大數(shù)據(jù)概念的意義，用途，弊端

1.變革價(jià)值的力量

未來(lái)十年，決定中國(guó)是不是有大智慧的核心意義標(biāo)準(zhǔn)（那個(gè)”思想者”），就是國(guó)民幸福。一體現(xiàn)到民生上，通過(guò)大數(shù)據(jù)讓事情變得澄明，看我們?cè)谌伺c人關(guān)系上，做得是否比以前更有意義；二體現(xiàn)在生態(tài)上，看我們?cè)谔炫c人關(guān)系上，做得是否比以前更有意義?？傊屛覀儚那?0年的意義混沌時(shí)代，進(jìn)入未來(lái)10年意義澄明時(shí)代。

2.變革經(jīng)濟(jì)的力量

生產(chǎn)者是有價(jià)值的，消費(fèi)者是價(jià)值的意義所在。有意義的才有價(jià)值，消費(fèi)者不認(rèn)同的，就賣(mài)不出去，就實(shí)現(xiàn)不了價(jià)值；只有消費(fèi)者認(rèn)同的，才賣(mài)得出去，才實(shí)現(xiàn)得了價(jià)值。大數(shù)據(jù)幫助我們從消費(fèi)者這個(gè)源頭識(shí)別意義，從而幫助生產(chǎn)者實(shí)現(xiàn)價(jià)值。這就是啟動(dòng)內(nèi)需的原理。

3.變革組織的力量

隨著具有語(yǔ)義網(wǎng)特征的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)資源發(fā)展起來(lái)，組織的變革就越來(lái)越顯得不可避免。大數(shù)據(jù)將推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生無(wú)組織的組織力量。最先反映這種結(jié)構(gòu)特點(diǎn)的，是各種各樣去中心化的WEB2.0應(yīng)用，如RSS、維基、博客等。大數(shù)據(jù)之所以成為時(shí)代變革力量，在于它通過(guò)追隨意義而獲得智慧。

大數(shù)據(jù)的用途

大數(shù)據(jù)可分成大數(shù)據(jù)技術(shù)、大數(shù)據(jù)工程、大數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用等領(lǐng)域。目前人們談?wù)撟疃嗟氖谴髷?shù)據(jù)技術(shù)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用。工程和科學(xué)問(wèn)題尚未被重視。大數(shù)據(jù)工程指大數(shù)據(jù)的規(guī)劃建設(shè)運(yùn)營(yíng)管理的系統(tǒng)工程；大數(shù)據(jù)科學(xué)關(guān)注大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展和運(yùn)營(yíng)過(guò)程中發(fā)現(xiàn)和驗(yàn)證大數(shù)據(jù)的規(guī)律及其與自然和社會(huì)活動(dòng)之間的關(guān)系。

物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、車(chē)聯(lián)網(wǎng)、手機(jī)、平板電腦、PC以及遍布地球各個(gè)角落的各種各樣的傳感器，無(wú)一不是數(shù)據(jù)來(lái)源或者承載的方式。

有些例子包括網(wǎng)絡(luò)日志，RFID，傳感器網(wǎng)絡(luò)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，社會(huì)數(shù)據(jù)（由于數(shù)據(jù)革命的社會(huì)），互聯(lián)網(wǎng)文本和文件;互聯(lián)網(wǎng)搜索索引;呼叫詳細(xì)記錄，天文學(xué)，大氣科學(xué)，基因組學(xué)，生物地球化學(xué)，生物，和其他復(fù)雜和/或跨學(xué)科的科研，軍事偵察，醫(yī)療記錄;攝影檔案館視頻檔案;和大規(guī)模的電子商務(wù) 。

大數(shù)據(jù)應(yīng)用的弊端

雖然大數(shù)據(jù)的擁護(hù)者看到了使用大數(shù)據(jù)的巨大潛力，但也有隱私倡導(dǎo)者擔(dān)心，因?yàn)樵絹?lái)越多的人開(kāi)始收集相關(guān)數(shù)據(jù)，無(wú)論是他們是否會(huì)故意透露這些數(shù)據(jù)或通過(guò)社交媒體張貼，甚至他們?cè)诓恢挥X(jué)中通過(guò)分享自己的生活而公布了一些具體的數(shù)字細(xì)節(jié)。

分析這些巨大的數(shù)據(jù)集會(huì)使我們的預(yù)測(cè)能力產(chǎn)生虛假的信息，將導(dǎo)致作出許多重大和有害的錯(cuò)誤決定。此外，數(shù)據(jù)被強(qiáng)大的人或機(jī)構(gòu)濫用，自私的操縱議程達(dá)到他們想要的結(jié)果。

三、百度搜了什么大數(shù)據(jù)能查到嗎

可以的。

一般瀏覽過(guò)的信息都會(huì)保存在服務(wù)器上，所以為了安全起見(jiàn)，可以在查詢(xún)完之后手動(dòng)去刪除瀏覽記錄。在搜索界面的右上角點(diǎn)擊設(shè)置選項(xiàng)，找到歷史記錄就會(huì)看見(jiàn)之前搜索過(guò)的關(guān)鍵詞，勾選你想刪除的即可。

如果是手機(jī)搜索，在搜索下拉框找到內(nèi)容清楚就可以啦。

大數(shù)據(jù)概念"大數(shù)據(jù)"是一個(gè)體量特別大，數(shù)據(jù)類(lèi)別特別大的數(shù)據(jù)集，只要錄入關(guān)鍵詞都會(huì)被大數(shù)據(jù)收集到。

四、mysql大數(shù)據(jù)搜索

（1）選擇最有效率的表名順序(只在基于規(guī)則的優(yōu)化器中有效)：

ORACLE 的解析器按照從右到左的順序處理FROM子句中的表名，F(xiàn)ROM子句中寫(xiě)在最后的表(基礎(chǔ)表 driving table)將被最先處理，在FROM子句中包含多個(gè)表的情況下,你必須選擇記錄條數(shù)最少的表作為基礎(chǔ)表。如果有3個(gè)以上的表連接查詢(xún), 那就需要選擇交叉表(intersection table)作為基礎(chǔ)表, 交叉表是指那個(gè)被其他表所引用的表.

（2） WHERE子句中的連接順序．：

ORACLE采用自下而上的順序解析WHERE子句,根據(jù)這個(gè)原理,表之間的連接必須寫(xiě)在其他WHERE條件之前, 那些可以過(guò)濾掉最大數(shù)量記錄的條件必須寫(xiě)在WHERE子句的末尾.

（3） SELECT子句中避免使用 ‘ * ‘：

ORACLE在解析的過(guò)程中, 會(huì)將'*' 依次轉(zhuǎn)換成所有的列名, 這個(gè)工作是通過(guò)查詢(xún)數(shù)據(jù)字典完成的, 這意味著將耗費(fèi)更多的時(shí)間

（4）減少訪(fǎng)問(wèn)數(shù)據(jù)庫(kù)的次數(shù)：

ORACLE在內(nèi)部執(zhí)行了許多工作: 解析SQL語(yǔ)句, 估算索引的利用率, 綁定變量 , 讀數(shù)據(jù)塊等；

（5）在SQL*Plus , SQL*Forms和Pro*C中重新設(shè)置ARRAYSIZE參數(shù), 可以增加每次數(shù)據(jù)庫(kù)訪(fǎng)問(wèn)的檢索數(shù)據(jù)量 ,建議值為200

（6）使用DECODE函數(shù)來(lái)減少處理時(shí)間：

使用DECODE函數(shù)可以避免重復(fù)掃描相同記錄或重復(fù)連接相同的表.

（7）整合簡(jiǎn)單,無(wú)關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)庫(kù)訪(fǎng)問(wèn)：

如果你有幾個(gè)簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)庫(kù)查詢(xún)語(yǔ)句,你可以把它們整合到一個(gè)查詢(xún)中(即使它們之間沒(méi)有關(guān)系)

（8）刪除重復(fù)記錄：

最高效的刪除重復(fù)記錄方法 ( 因?yàn)槭褂昧薘OWID)例子：

DELETE FROM EMP E WHERE E.ROWID > (SELECT MIN(X.ROWID)

FROM EMP X WHERE X.EMP_NO = E.EMP_NO);

（9）用TRUNCATE替代DELETE：

當(dāng)刪除表中的記錄時(shí),在通常情況下, 回滾段(rollback segments ) 用來(lái)存放可以被恢復(fù)的信息. 如果你沒(méi)有COMMIT事務(wù),ORACLE會(huì)將數(shù)據(jù)恢復(fù)到刪除之前的狀態(tài)(準(zhǔn)確地說(shuō)是恢復(fù)到執(zhí)行刪除命令之前的狀況) 而當(dāng)運(yùn)用TRUNCATE時(shí), 回滾段不再存放任何可被恢復(fù)的信息.當(dāng)命令運(yùn)行后,數(shù)據(jù)不能被恢復(fù).因此很少的資源被調(diào)用,執(zhí)行時(shí)間也會(huì)很短. (譯者按: TRUNCATE只在刪除全表適用,TRUNCATE是DDL不是DML)

（10）盡量多使用COMMIT：

只要有可能,在程序中盡量多使用COMMIT, 這樣程序的性能得到提高,需求也會(huì)因?yàn)镃OMMIT所釋放的資源而減少:

COMMIT所釋放的資源:

a. 回滾段上用于恢復(fù)數(shù)據(jù)的信息.

b. 被程序語(yǔ)句獲得的鎖

c. redo log buffer 中的空間

以上就是關(guān)于搜索大數(shù)據(jù)信息相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢(xún)，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。