数据库文件是如何在海量数据中快速确定需要数据的位置原理是什么

依靠索引。

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索引

使用索引可快速访问数据库表中的特定信息。索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构，例如 employee 表的姓（lname）列。如果要按姓查找特定职员，与必须搜索表中的所有行相比，索引会帮助您更快地获得该信息。

索引提供指向存储在表的指定列中的数据值的指针，然后根据您指定的排序顺序对这些指针排序。数据库使用索引的方式与您使用书籍中的索引的方式很相似：它搜索索引以找到特定值，然后顺指针找到包含该值的行。

在数据库关系图中，您可以在选定表的“索引/键”属性页中创建、编辑或删除每个索引类型。当保存索引所附加到的表，或保存该表所在的关系图时，索引将保存在数据库中。有关详细信息，请参见创建索引。

注意;并非所有的数据库都以相同的方式使用索引。有关更多信息，请参见数据库服务器注意事项，或者查阅数据库文档。

作为通用规则，只有当经常查询索引列中的数据时，才需要在表上创建索引。索引占用磁盘空间，并且降低添加、删除和更新行的速度。在多数情况下，索引用于数据检索的速度优势大大超过它的。

索引列

可以基于数据库表中的单列或多列创建索引。多列索引使您可以区分其中一列可能有相同值的行。

如果经常同时搜索两列或多列或按两列或多列排序时，索引也很有帮助。例如，如果经常在同一查询中为姓和名两列设置判据，那么在这两列上创建多列索引将很有意义。

确定索引的有效性：

检查查询的 WHERE 和 JOIN 子句。在任一子句中包括的每一列都是索引可以选择的对象。

对新索引进行试验以检查它对运行查询性能的影响。

考虑已在表上创建的索引数量。最好避免在单个表上有很多索引。

检查已在表上创建的索引的定义。最好避免包含共享列的重叠索引。

检查某列中唯一数据值的数量，并将该数量与表中的行数进行比较。比较的结果就是该列的可选择性，这有助于确定该列是否适合建立索引，如果适合，确定索引的类型。

索引类型

根据数据库的功能，可以在数据库设计器中创建三种索引：唯一索引、主键索引和聚集索引。有关数据库所支持的索引功能的详细信息，请参见数据库文档。

提示：尽管唯一索引有助于定位信息，但为获得最佳性能结果，建议改用主键或唯一约束。

唯一索引

唯一索引是不允许其中任何两行具有相同索引值的索引。

当现有数据中存在重复的键值时，大多数数据库不允许将新创建的唯一索引与表一起保存。数据库还可能防止添加将在表中创建重复键值的新数据。例如，如果在 employee 表中职员的姓 (lname) 上创建了唯一索引，则任何两个员工都不能同姓。

主键索引

数据库表经常有一列或列组合，其值唯一标识表中的每一行。该列称为表的主键。

在数据库关系图中为表定义主键将自动创建主键索引，主键索引是唯一索引的特定类型。该索引要求主键中的每个值都唯一。当在查询中使用主键索引时，它还允许对数据的快速访问。

聚集索引

在聚集索引中，表中行的物理顺序与键值的逻辑（索引）顺序相同。一个表只能包含一个聚集索引。

如果某索引不是聚集索引，则表中行的物理顺序与键值的逻辑顺序不匹配。与非聚集索引相比，聚集索引通常提供更快的数据访问速度。

用循环语句生成字段值insert

SQL 如下：

create procedure InsertTest

as

begin

declare @i int

declare @s varchar(20)

set @i=1

while @i<=100

begin

select @s=cast(@i AS varchar(20)) 

insert into test (A,B,C,D) VALUES ('a'+@s,'b'+@s,'ccccc','ddddd')

SET @i=@i+1

end

end

1什么是数据库呢？

每个人家里都会有冰箱，冰箱是用来干什么的？冰箱是用来存放食物的地方。

同样的，数据库是存放数据的地方。正是因为有了数据库后，我们可以直接查找数据。例如你每天使用余额宝查看自己的账户收益，就是从数据库读取数据后给你的。

你可能会问了：我的数据就存放在自己电脑的excel表里就可以了，为什么还要搞个数据库呢？

这是因为数据库比excel有更多的优势。数据库可以存放大量的数据，允许很多人同时使用里面的数据。

举个例子你就明白了，excel好比是一个移动硬盘，你使用了这个移动硬盘其他人就用不了了。

数据库好比是网盘，很多人可以同时访问里面里的数据。

而且网盘比移动硬盘能放更多的数据。

2数据库是如何存放数据的？

数据库有很多种类，这里我们重点学习使用最广泛的关系数据库。

关系数据库是由多个表组成的。如果你用过Excel，就会知道Excel是一张一张的二维表。每个表都是由行和列组成的。

同样的，关系数据库里存放的也是一张一张的表，只不过各个表之间是有联系的。所以，简单来说：

关系数据库=多张表+各表之间的关系

应的，学会关系数据库我们只要掌握两点就可以：

1）多张表里面，每一张表的结构

2）各表之间的关系

我们接下来分别来看看这两个知识点。

1） 表的结构

表的结构是指要了解关系数据库中每张表长什么样。

每个表由一个名字标识。表包含带有列名的列，和记录数据的行。我们举个具体的例子就一目了然了。

下面里的表名是：学生表，记录了每个学生的信息。

表中每一列都有一个名字来标识出该列，这个表里有4列，列名分别是学号，姓名，出生日期，性别。从列名上你也可以知道这一列对应记录的是什么数据。

表的每一行里记录着数据。这里的一行表示该名学生的信息，比如第2行是学号0002学生的信息，他的姓名是猴子，出生日期是1990-12-21，性别是女。

2）各表之间的关系

关系数据库是由多张表组成的，里是存放在学校数据库里的4张表。

你能发现下面这4张表之间有什么关系吗？

什么是关系呢？

你是你爸爸的儿子，你是你的儿子的爸爸，这就是生活中的关系。其实，数据之间也是有关系的。关系数据库里各个表之间如何建立起关系呢？

我们来看图中“学生表”，“成绩表”这两个表之前的关系。

这两张表通过”学号”关联起来，为了更清楚的看到这两个表的关系，PPT里我用相同颜色代表同一个学生的信息。

例如我想知道学生表里学号“0001” 的成绩是多少？那么我就可以在成绩表里去查找“学号”值是0001的行，最后在成绩表里发现有3行数据的学号都是“0001” ，对应的就找到了该学生的三门课程的成绩。

通过这个例子你应该对表之间的关系有了大概的了解。关系就是数据能够对应的匹配，在关系数据库中正式名称叫联结，对应的英文名称叫做join。

联结是关系型数据库中的核心概念，务必记住这个概念，后面会在多表查询中具体学到。

3什么是数据库管理系统？

前面讲的都是关系数据库原理方面的基本理论。理论有了，当然的就的有对应的软件实现才能用起来，不然再强大的理论都是一堆无用的东东。这就好比，建筑师如果只有设计草图是无法盖起楼房的，得有具体的建筑人员才能盖起楼房。

所以，上面讲的关系数据库原理就是“设计草图”，那么对应的“建筑人员”是谁呢？

实现数据库原理的“建筑人员”就是数据库管理系统，用来管理数据库的计算机软件。

关系数据库管理系统有很多种，比如MySQL、Oracle、SQL Server等都是实现上面理论的关系数据库。

4什么是sql？

建筑施工人员通过使铲子，拉土机等工具来盖房子。

那么，我们通过什么工具来 *** 作数据库里的数据呢？

这个工具就是SQL。

SQL是为 *** 作数据库而开发的一种语言，它可以对数据库里的表进行 *** 作，比如修改数据，查找数据。

之前我在社群里举过一个例子，我觉得可以很好的说明白数据库和sql是什么关系。

把数据库比如一碗米饭，里面放的米是数据。现在我们要吃碗里的米饭，怎么取出碗里的米饭呢？

这时候我们拿一双筷子，用筷子 *** 作碗里的米饭。这里的筷子就是SQL，用来 *** 作数据库里的数据。

5总结

1）什么是数据库？

数据库用于存放数据，

关系数据库=多张表+各表之间的关系

2）关系数据库表长什么样？

关系数据库中每个表由一个名字标识。表包含带有列名的列，和记录数据的行。

主键是关系数据库中重要的概念，用来标识数据的唯一性。

3）关系数据库里各个表之间如何建立联系呢？

关系数据库中，如果一张表要关联其他表，通过对应的列产生了关系。这个关系叫做联结。

4）什么是关系数据库管理系统？

实现数据库原理的“施工团队”就是，用来管理数据库的计算机软件叫做数据库管理系统。

常用的关系数据库管理系统有mysql，orcale，sql server为了方便描述，我们后面说到数据库，都是指数据库管理系统。

5）什么是SQL

数据库里面放着数据，SQL是用来 *** 作数据库里数据的工具。

现在我们可以理解支付宝的背后的运行原理了，用户把钱存放到支付宝数据库里，当用户查看支付宝余额的时候，后台使用SQL这个工具 *** 作支付宝的数据库，把里面的数据查找出来，然后返回给用户，这样用户就可以看到存放到支付宝里的钱和每天的收益了。

随着通信技术的不断发展迭代，网速更快、资费更低，手机更丰富的应用功能。计费系统的话单量以几何倍数快速增长，对于计费系统性能同步提升的要求越来越高。高速汇聚的海量信息，让计费系统面临着三大挑战：数据存取速度、并发访问难题、系统可靠性。

AntDB能够高效应对通信行业的海量业务数据，加速提升企业核心交易的数据价值，其主要的系统能力提升，可归纳为以下三点：

其一，快速处理海量数据。AntDB内存型数据库区别于传统基于磁盘的数据库系统，能够不访问磁盘直接访问数据，从而获得10至10000倍的极高存取速度。

其二，基于数字化场景的在线服务、客户管理、计费查询等OLTP类（在线事务处理）业务，对数据库的并发访问能力有较高的要求。AntDB数据库具备良好的分布式d性扩展能力，接近于1的线性扩展比，可以在普通PC上实现PB级别的数据管理，而不牺牲单机的性能。

之后，AntDB数据库通过持续的技术创新与研发投入，在高可用性与安全性方面，从业务型恢复演进到标准事务型恢复，引入了磁盘持久化与事务能力，并支持完整的分布式事务ACID特性；其内核也慢慢突破了纯内存的结构，成为一套独立的数据管理系统。

在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：

一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。

如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至 过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时， 前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。

二、软硬件要求高，系统资源占用率高。

对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。

三、要求很高的处理方法和技巧。

这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。

下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：

一、选用优秀的数据库工具

现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软 公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。

二、编写优良的程序代码

处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。

三、对海量数据进行分区 *** 作

对海量数据进行分区 *** 作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不 过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷， 而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。

四、建立广泛的索引

对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应 索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完 毕，建立索引，并实施聚合 *** 作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。

五、建立缓存机制

当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合 *** 作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。

六、加大虚拟内存

如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理， 内存为1GB，1个P424G的CPU，对这么大的数据量进行聚合 *** 作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区 上分别建立了6个4096M的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为 40966 + 1024 =25600 M，解决了数据处理中的内存不足问题。

七、分批处理

海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处 理后的数据再进行合并 *** 作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还 需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。

八、使用临时表和中间表

数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合 并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总 *** 作， 可按汇总步骤一步步来，不要一条语句完成，一口气吃掉一个胖子。

九、优化查询SQL语句

在对海量数据进行查询处理过程中，查询的SQL语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的SQL脚本和存储 过程是数据库工作人员的职责，也是检验数据库工作人员水平的一个标准，在对SQL语句的编写过程中，例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表 结构等都十分必要。笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标，运行3个小时没有出结果，这是一定要改用程序处理了。

十、使用文本格式进行处理

对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序 *** 作数据库和程序 *** 作文本之间选择， 是一定要选择程序 *** 作文本的，原因为：程序 *** 作文本速度快；对文本进行处理不容易出错；文本的存储不受限制等。例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者 csv格式（文本格式），对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。

十一、定制强大的清洗规则和出错处理机制

海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。

十二、建立视图或者物化视图

视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘I/O，正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。

十三、避免使用32位机子（极端情况）

目前的计算机很多都是32位的，那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机子，其中对位数的限制也十分重要。

十四、考虑 *** 作系统问题

海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对 *** 作系统的要求也放到了重要的位置，一般是必须使用服务器的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。尤其对 *** 作系统自身的缓存机制，临时空间的处理等问题都需要综合考虑。

十五、使用数据仓库和多维数据库存储

数据量加大是一定要考虑OLAP的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。

十六、使用采样数据，进行数据挖掘

基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样 的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出 400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。

还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用代理键等 *** 作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。类似的情况需要针对不同的需求进行处理。

海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。

分布式数据库系统通常使用较小的计算机系统，每台计算机可单独放在一个地方，每台计算机中都有DBMS的一份完整拷贝副本，并具有自己局部的数据库，位于不同地点的许多计算机通过网络互相连接，共同组成一个完整的、全局的大型数据库。

　这种组织数据库的方法克服了物理中心数据库组织的弱点。首先，降低了数据传送代价，因为大多数的对数据库的访问 *** 作都是针对局部数据库的，而不是对其他位置的数据库访问；其次，系统的可靠性提高了很多，因为当网络出现故障时，仍然允许对局部数据库的 *** 作，而且一个位置的故障不影响其他位置的处理工作，只有当访问出现故障位置的数据时，在某种程度上才受影响；第三，便于系统的扩充，增加一个新的局部数据库，或在某个位置扩充一台适当的小型计算机，都很容易实现。然而有些功能要付出更高的代价。例如，为了调配在几个位置上的活动，事务管理的性能比在中心数据库时花费更高，而且甚至抵消许多其他的优点。

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