SQL数据库文件太大怎么处理

数据库太大的话你可以收缩数据库，也可以建立几个次数据文件

数据库文件分为三种：主数据库文件（mdf）、次数据库文件（ndf）和事物日志文件(ldf)，其中次数据库文件有个作用就是防止主数据库文件太大

处理大量数据并发 *** 作可以采用如下几种方法:

1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。

2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 *** 作。

3分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。

4批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。

5读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。

6分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。

7NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。

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大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

参考资料:网页链接

大数据的概念很广，不知道你说的是那种！

如果是数据库里面比如说像数据仓库这种：

一般是用一下几种方法：

分区，压缩，并行。

如果是广义的大数据，oracle的解决方案是：

oracle 的nosql

extradata

加上hadoop这种！

oracle ,db2 和sql server 都可以处理百万的数据量

你可以根据你们公司的情况选择合适的数据库类型了

oracle和db2可以在多平台下运行

sqlserver只能在Windows下运行

db2价格比较昂贵,对硬件要求也比较高

oracle对管理员的要求较高

反正很多因素了

你可以根据实际情况选择

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