有句话是这样说的，细节决定成败，那么海量数据处理技术需要注意的细节都有哪些呢？快跟着小编一起来看一下吧。

  首先不得不提的就是要拥有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。

  海量数据技术需要，对海量数据进行分区操作十分必要，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。这样将数据分散开海量数据处理 js，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。

  海量数据技术要建立广泛的索引，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，小编在处理数据时。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，并实施聚合操作。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。

  关于海量数据技术的加大虚拟内存，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。小编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P4 2.4G的CPU，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，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 4096*6 + 1024 = 25600 M，解决了数据处理中的内存不足问题。

  整个世界是相互联系的统一整体，每一事物都是世界普遍联系中的一个成分和环节海量数据处理 js，所以，一定要把握住海量数据处理技术的这些细节呀。

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