大数据处理为什么不能用sql

文章阐述了关于大数据处理为什么不能用sql，以及为什么大数据可以处理混杂的数据的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、在处理大数据的时候是去写复杂的sql还是在java里实现可维护
• 2、实现大数据处理的关键之一MySQL数据库管理系统mysql大数据
• 3、为什么海量数据场景中NoSQL越来越重要
• 4、在大数据量下可以使用SQL语句实现快速的读写性能吗?
• 5、请问在大数据量查询的时候,sql为什么比excel要快很多呢?谢谢!

在处理大数据的时候是去写复杂的sql还是在java里实现可维护

最好在SQL中执行，因为JAVA界面上处理的话，需要将数据传递到界面然后处理，占用网速比较多，B\S模式中，一般用SQL处理，返回的记录集越简单执行效率越高。

Java是一种广泛应用于大数据解决方案的编程语言。它具备跨平台的特性，能够支持从桌面应用程序到Web应用、分布式系统以及嵌入式系统应用程序的开发。作为大数据工程师，掌握Java是关键。 Linux命令 由于大数据开发通常在Linux环境中进行，熟悉Linux操作系统对大数据开发者来说至关重要。

python可以处理大数据，python处理大数据不一定是最优的选择。适合大数据处理。而不是大数据量处理。 如果大数据量处理，需要***用并用结构，比如在hadoop上使用python，或者是自己做的分布式处理框架。python的优势不在于运行效率，而在于开发效率和高可维护性。针对特定的问题挑选合适的工具，本身也是一项技术能力。

便利性。这比在Java中编写正确的SQL可能更加的容易。性能表现。数据库应该比你的算法处理起来更加快.而且更加重要的是，你不必再去传递数百万条记录了。 解决方法： 每次你使用Java实现一个以数据为中心的算法时，问问自己：有没有一种方法可以让数据库代替为我做这种麻烦事。

Java ：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。

建议先学习java编程，后面对逻辑代码有一定理解后再专项大数据 门槛。大数据比 Java 高一点，因为除了对数据库的操作之外，要学习大数据生态的东西，需要会分布式、数仓、中间件等知识。

实现大数据处理的关键之一MySQL数据库管理系统mysql大数据

1、作为一种举足轻重的数据库管理系统，MySQL在大规模数据管理和优化方面还有一定优化空间。通过优化数据库索引、分表、垂直和水平切分、分区表和数据格式，可以有效地提升查询效率。同时，通过缓存、建立合适的索引、备份数据建立读写分离和使用分布式数据库等方案，还可以进一步提升大规模数据管理的效率。

2、MySQL是一款功能强大的关系型数据库管理系统。MySQL支持多种操作系统，具有高度的稳定性和可扩展性，能够轻松地承载万亿级数据和上千亿条数据。MySQL的存储引擎和分区策略是实现高效存储的关键。MySQL使用了InnoDB，MyISAM等存储引擎，每种存储引擎有不同的特点和使用场景。

3、MySQL是一种开源的关系型数据库管理系统，用于存储和管理大量的数据。在大数据时代，MySQL的适应性和强大的性能优势已经成为许多企业和开发者的首选数据库。然而，如何在MySQL中精确地管理上亿数据，成为了许多开发者和管理员面临的难题。本文将介绍如何利用MySQL的强大性能实现精准管理上亿数据。

为什么海量数据场景中NoSQL越来越重要

1、各个数据之间存在关联是关系型数据库得名的主要原因，为了进行join处理，关系型数据库不得不把数据存储在同一个服务器内，这不利于数据的分散，这也是关系型数据库并不擅长大数据量的写入处理的原因。

2、随着数据量的急剧增长，NoSQL技术逐渐引起了广泛的关注。特别是2010年，Facebook在实时消息存储系统选择上做出了重大改变，他们放弃了原先的Cassandra系统，转而***用了HBase。

3、NoSQL架构的一大优势在于，它能够打破性能瓶颈，使得数据处理速度显著提升。支持者强调，通过NoSQL，开发人员可以省去将Web或Java应用中的数据转换为SQL兼容格式的时间，从而加快了应用程序的运行效率。

在大数据量下可以使用SQL语句实现快速的读写性能吗?

1、SQL语言是处理结构化数据的标准语言，其优点之一是能够高效地操作大量数据。在大数据量下，SQL可以使用一些优化技术来提高读写性能。例如，使用索引可以加速数据的检索和过滤，使用分区表可以将大型表分割成易于管理的较小部分，聚合函数可以批量处理数据等等。

2、】使用原生的Connection、Command。 然后写原生的SQL语句。分析：【重武器】在我们这里肯定直接被PASS， 他们应该被用在大型项目中。

3、SQL能够扩展，并且是多功能和经过时间验证的，这能够解决从快写为主导的传输到扫描密集型深入分析等问题。 SQL对数据呈现和存储***用正交形式，一些SQL系统支持JSON和其他结构化对象格式，比NoSQL具有更好的性能和更多功能。

4、创建索引，创建合适的索引可以大大提高查询速度。但是你的这张大表如果会频繁的进行update、insert等操作，索引会导致这些操作变慢。就有可能需要进行动态索引的使用。优化复杂SQL；对复杂的SQL进行合理的优化，这个有时候也需要根据你的数据情况来优化，可以参考一些SQL语句优化方面的文档。

请问在大数据量查询的时候,sql为什么比excel要快很多呢?谢谢!

1、SQL是由作业人员临时写的。数据量大。输出csv或xlsx文件。针对这几个关键词，咱分别扩展下其含义：第一个关键词：SQL是临时写的，这就意味着咱只是去执行这条语句，并不能对语句进行分页设计啥的，如果要重新分析SQL可能比较困难。

2、在Excel 和 Access 之间交换（***、导入和导出）数据存在多种在 Microsoft Office Access 和 Microsoft Office Excel 之间交换数据的方法。

3、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。SQLServer的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以***用SQLServer数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。

4、要有独立把数据化为己用的能力， 这其中SQL 是最基本的，你必须会用 SQL 查询数据、会快速写程序分析数据。当然，编程技术不需要达到软件工程师的水平。要想更深入的分析问题你可能还会用到：Exploratory ***ysis skills、Optimization、Simulation、Machine Learning、Data Mining、Modeling 等。

5、SQL是一个很直接的查询语言，适合做业务分析，SQL的查询相当简单，而且还非常快——如果你的数据库使用了正确的索引，二级查询或多级查询另当别论。

6、数据分析师要学会Excel、掌握SQL Server或者Oracle的SQL语句、掌握可视化工具。首先是Excel，貌似这个很简单，其实未必。Excel不仅能够做简单二维表、复杂嵌套表，能画折线图、Column chart、Bar chart、Area chart、饼图、雷达图、Combo char、散点图、Win Loss图等，而且能实现更高级的功能。

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