數(shù)據(jù)員個人工作總結(jié)
總結(jié)就是把一個時間段取得的成績、存在的問題及得到的經(jīng)驗和教訓(xùn)進行一次全面系統(tǒng)的總結(jié)的書面材料，它能夠給人努力工作的動力，因此十分有必須要寫一份總結(jié)哦。那么你知道總結(jié)如何寫嗎？以下是小編為大家收集的數(shù)據(jù)員個人工作總結(jié)，歡迎大家分享。
數(shù)據(jù)員個人工作總結(jié)1
在市委、市政的領(lǐng)導(dǎo)和關(guān)心下，在自治區(qū)農(nóng)普辦的業(yè)務(wù)指導(dǎo)下，經(jīng)過市農(nóng)普辦和縣區(qū)農(nóng)普辦全體人員的通力合作，我市第二次農(nóng)業(yè)普查數(shù)據(jù)處理工作接近尾聲。現(xiàn)將全市農(nóng)業(yè)普查數(shù)據(jù)處理工作總結(jié)如下：
一、數(shù)據(jù)處理基本情況
我市共有1602個普查區(qū)、17010個普查小區(qū)，涉農(nóng)單位1960家，需要錄入的普查表有200多萬張。我市農(nóng)普數(shù)據(jù)處理工作全部安排在市一級開展，分為光電錄入和Apras邏輯審核兩個階段，兩個階段同時進行。市農(nóng)普辦調(diào)配二十多臺電腦，加上自治區(qū)調(diào)撥的12臺電腦，約有30多臺PC機用于農(nóng)普數(shù)據(jù)處理工作。
整個普查數(shù)據(jù)處理工作從準(zhǔn)備階段到數(shù)據(jù)上報，歷時一年半時間，經(jīng)歷了數(shù)據(jù)處理組組建階段、清查處理階段、設(shè)備安裝調(diào)試階段、培訓(xùn)階段、光電錄入階段、邏輯審核階段、數(shù)據(jù)上報階段等。我市光電錄入工作開始于20xx年4月上旬，采取外聘實習(xí)生和市農(nóng)普辦工作人員相結(jié)合操作的方式，由實習(xí)生進行掃描、校驗、審核整個流程的操作，農(nóng)普辦人員在旁監(jiān)督以保證掃描錄入的質(zhì)量。全面的光電錄入工作于6月12日結(jié)束，期間共掃描普查表2300579張，平均每天掃描3萬張左右，最高一天掃描約7萬張的普查表。Apras邏輯審核開始于4月中旬，采取的方法是由鄉(xiāng)鎮(zhèn)人員操作對本鄉(xiāng)鎮(zhèn)的數(shù)據(jù)進行邏輯審核、改錯，市農(nóng)普辦業(yè)務(wù)組人員控制總體數(shù)據(jù)質(zhì)量。為確保數(shù)據(jù)質(zhì)量，市農(nóng)普辦多次召開現(xiàn)場培訓(xùn)會，通過制定、執(zhí)行完整的工作流程，從而對Apras審核進行全程監(jiān)控。市農(nóng)普辦先后組織了20批約400人次參加了農(nóng)普Apras邏輯審核工作，整個審核工作于7月下旬結(jié)束。市農(nóng)普辦還結(jié)合我市的實際，發(fā)揮創(chuàng)新能力，在國家下發(fā)的Apras程序制度基礎(chǔ)上，新增了19條審核公式和10張匯總表用于數(shù)據(jù)質(zhì)量控制。8月下旬，我市農(nóng)普數(shù)據(jù)順利通過自治區(qū)審核并上報至國家。
二、主要做法
（一）領(lǐng)導(dǎo)重視，為數(shù)據(jù)處理工作提供強有力的組織保障。
數(shù)據(jù)處理作為整個農(nóng)普工作的重要環(huán)節(jié)，關(guān)系到農(nóng)普工作的好壞，我市農(nóng)普數(shù)據(jù)處理工作之所以順利開展，與市農(nóng)普辦領(lǐng)導(dǎo)密切關(guān)心分不開的。農(nóng)普辦領(lǐng)導(dǎo)經(jīng)常對數(shù)據(jù)處理工作進行檢查指導(dǎo)，及時糾正數(shù)據(jù)處理工作錯誤，協(xié)調(diào)解決數(shù)據(jù)處理工作遇到的困難。
市農(nóng)普辦領(lǐng)導(dǎo)從普查經(jīng)費中劃撥出數(shù)據(jù)處理專項經(jīng)費，用于保障數(shù)據(jù)處理培訓(xùn)、外聘數(shù)據(jù)處理人員勞務(wù)費、購買數(shù)據(jù)處理用服務(wù)器和PC機等電子設(shè)備、網(wǎng)站建設(shè)和網(wǎng)絡(luò)正常運行以及平時日常辦公所需要的支出，保障了農(nóng)普數(shù)據(jù)處理工作的順利進行。
（二）精心準(zhǔn)備，成立農(nóng)普數(shù)據(jù)處理組，制定本市普查數(shù)據(jù)處理實施。
根據(jù)南農(nóng)普辦字11號文《南寧市第二次全國農(nóng)業(yè)普查領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室成員職責(zé)分工方案》的要求，在市農(nóng)業(yè)普查領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室專門設(shè)立數(shù)據(jù)處理組，并以文件形式明確了數(shù)據(jù)處理組的工作職責(zé)，處理組成員由市統(tǒng)計局計算站業(yè)務(wù)骨干組成。
根據(jù)國家和自治區(qū)的普查數(shù)據(jù)處理實施方案要求，結(jié)合南寧市的實際情況，我們制定了農(nóng)普數(shù)據(jù)處理實施方案。方案明確了整個農(nóng)普數(shù)據(jù)處理工作流程、處理模式，建立了數(shù)據(jù)處理工作崗位責(zé)任制，確保了系統(tǒng)管理、掃描、識別、校驗、審核、任務(wù)管理、數(shù)據(jù)管理崗位責(zé)任到人。市農(nóng)普辦還制定了一些數(shù)據(jù)處理工作規(guī)定，如計算機房管理規(guī)定、機房日常工作管理要求等。
（三）密切配合，做好農(nóng)普清查數(shù)據(jù)處理工作，為普查正式開展夯實基礎(chǔ)。市農(nóng)普數(shù)據(jù)處理組積極配合業(yè)務(wù)組開展農(nóng)普清查摸底工作，協(xié)助業(yè)務(wù)組完成清查快速匯總工作。
（四）認(rèn)真籌備，做好數(shù)據(jù)處理環(huán)境的落實、數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的集成和設(shè)備補充工作。
市農(nóng)普辦及時落實了數(shù)據(jù)處理工作的場地，并對數(shù)據(jù)場地按要求進行了改造，保證獨立接地并且小于1歐姆。購置了17臺PC機，在機房安裝了一臺格力5P天井式空調(diào)，給機房配備了打印機，調(diào)配5臺電腦和2臺服務(wù)器用于Apras邏輯審核工作，并更新了機房的兩臺UPS。
及時接收自治區(qū)下發(fā)的數(shù)據(jù)處理軟、硬件，及時組織數(shù)據(jù)處理組人員組裝設(shè)備、安裝程序、調(diào)試網(wǎng)絡(luò)、測試系統(tǒng)集成，搭建了與外部隔絕的農(nóng)普數(shù)據(jù)處理專用網(wǎng)絡(luò)，保障了數(shù)據(jù)處理按時開展。同時，落實了資料周轉(zhuǎn)、調(diào)閱和管理的資料庫用房。
（五）精心挑選，做好數(shù)據(jù)處理人員選調(diào)和培訓(xùn)工作。
根據(jù)農(nóng)普工作要求，市農(nóng)普辦從各成員單位抽調(diào)了一批年紀(jì)輕、學(xué)歷高、業(yè)務(wù)精的同志充實到農(nóng)普數(shù)據(jù)處理工作中來，在數(shù)據(jù)處理工作各環(huán)節(jié)擔(dān)當(dāng)監(jiān)督員、審核員等重要角色。并從南寧市有關(guān)院校挑選出39名學(xué)生參加光電錄入和Apras邏輯審核工作。
市農(nóng)普辦多次派出業(yè)務(wù)骨干參加國家、自治區(qū)舉辦的各種數(shù)據(jù)處理工作的培訓(xùn)會，結(jié)合本市實際制定了詳細(xì)的培訓(xùn)計劃，對我市參加數(shù)據(jù)處理工作的縣區(qū)及外聘的人員進行數(shù)據(jù)處理技術(shù)的培訓(xùn)。培訓(xùn)取得良好效果，受訓(xùn)人員熟練理解培訓(xùn)內(nèi)容和掌握了相應(yīng)的.操作技巧，極大促進了我市農(nóng)普數(shù)據(jù)處理工作順利開展。
（六）合理安排，做好各縣區(qū)普查表上交及數(shù)據(jù)處理工作中原始資料的登記交接工作。
制定原始資料交接流程，制作了交接登記表，規(guī)定各縣區(qū)上交普查表的時間，指定專人負(fù)責(zé)資料的交接工作，原始資料有專門地點存放，專人進行管理，已錄入和未錄入的資料分開存放，避免了在資料管理上出現(xiàn)混亂。
在光電錄入和邏輯審核過程中，每個環(huán)節(jié)普查表的流轉(zhuǎn)均有詳細(xì)的記錄。特別是在光電錄入環(huán)節(jié)中，有專人領(lǐng)取普查表并由專人負(fù)責(zé)回收領(lǐng)取的普查表，對于已掃描、已校對、已審核的普查表均有明顯標(biāo)識。
（七）精心組織，做好普查表光電錄入和邏輯審核工作。
在自治區(qū)下發(fā)的12臺PC機的基礎(chǔ)上，我市又購置一批PC機用于光電錄入工作。制定了規(guī)范的錄入工作流程，領(lǐng)表、掃描、校驗、審核、收表等環(huán)節(jié)均定人定崗，專人負(fù)責(zé)，市級和縣級排出專業(yè)人員負(fù)責(zé)跟班答疑。參與錄入工作的人員實行兩班倒，每班設(shè)有一個由市農(nóng)普辦人員擔(dān)任的班長負(fù)責(zé)對光電錄入的全面調(diào)配。每班交接有詳細(xì)的交接單，記錄清楚前一班未完成的工作、已領(lǐng)出報表的小區(qū)名。
數(shù)據(jù)處理組負(fù)責(zé)把光電掃描的數(shù)據(jù)從光電錄入系統(tǒng)導(dǎo)出，再導(dǎo)入到Apras邏輯審核中，并進行審核，記錄好審核出來的錯誤筆數(shù)。當(dāng)光電錄入導(dǎo)出時遇到錯誤，數(shù)據(jù)處理組人員將錯誤清單打出，交由光電錄入當(dāng)班班長處理。
Apras邏輯審核由鄉(xiāng)鎮(zhèn)人員操作完成，鄉(xiāng)鎮(zhèn)人員負(fù)責(zé)審核、修訂本鄉(xiāng)鎮(zhèn)的農(nóng)普數(shù)據(jù)。市農(nóng)普辦統(tǒng)一協(xié)調(diào)，安排各個鄉(xiāng)鎮(zhèn)進行數(shù)據(jù)處理的時間，業(yè)務(wù)組和數(shù)據(jù)處理組人員實時監(jiān)控，當(dāng)發(fā)現(xiàn)問題、錯誤，及時告知相關(guān)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的人員。為進一步控制好我市的數(shù)據(jù)質(zhì)量，市農(nóng)普辦結(jié)合我市的實情，發(fā)揮創(chuàng)新能力，在國家下發(fā)的Apras程序制度基礎(chǔ)上，新增了19條審核公式和10張匯總表。光電錄入工作基本結(jié)束后，原先參與光電錄入的人員立即轉(zhuǎn)入到Apras邏輯審核的工作。
（八）嚴(yán)格執(zhí)行，做好農(nóng)普圖像、數(shù)據(jù)的備份和處理設(shè)備的維護工作。
數(shù)據(jù)處理組對光電錄入系統(tǒng)進行刻盤備份，定期對光電掃描的圖像和Apras邏輯審核的數(shù)據(jù)進行備份，圖像可以通過程序定時自動備份，Apras中的數(shù)據(jù)通過人工定時備份。接入農(nóng)普數(shù)據(jù)處理專用網(wǎng)絡(luò)的每臺電腦上均裝有國家下發(fā)的VRV北信源殺毒軟件，并對其設(shè)置了定時自動查殺病毒。由于措施得當(dāng)，整個數(shù)據(jù)處理工作中未出現(xiàn)因操作不當(dāng)或不及時備份或未及時查殺病毒而造成數(shù)據(jù)和圖像丟失現(xiàn)象。
每天工作結(jié)束時，均要求掃描儀操作人員對掃描儀進行清潔。數(shù)據(jù)處理組每個月定期對掃描儀進行深度清潔。當(dāng)掃描儀出現(xiàn)故障超出能力范圍時，數(shù)據(jù)處理組均能及時與贊華公司聯(lián)系，請技術(shù)人員上門維護處理故障。其他設(shè)備在農(nóng)普數(shù)據(jù)處理工作期間未出現(xiàn)任何故障。
及時對光電錄入系統(tǒng)和邏輯審核系統(tǒng)進行升級。一旦國家農(nóng)普網(wǎng)或自治區(qū)下文件更新，市農(nóng)普辦數(shù)據(jù)處理組均能及時對市級相關(guān)程序按要求進行更新（包含Apras制度更新），避免出現(xiàn)更新不及時而耽誤整個數(shù)據(jù)處理進程的事件。
（九）服從調(diào)配，積極配合全區(qū)農(nóng)普數(shù)據(jù)處理工作的開展。
根據(jù)自治區(qū)的要求，在光電錄入期間，我市先后支援了貴港市和北海市各一臺光電掃描儀，支援貴港市四臺PC機，有力支持了兄弟市的數(shù)據(jù)處理工作。在數(shù)據(jù)上報后，及時返還了自治區(qū)下發(fā)的所有掃描儀、PC機、服務(wù)器等數(shù)據(jù)處理設(shè)備。
（十）按時保質(zhì)，做好普查數(shù)據(jù)質(zhì)量檢查、評估和上報工作。
市農(nóng)普辦安排有專人負(fù)責(zé)統(tǒng)計每天的光電錄入進度，并按照要求及時向自治區(qū)上報光電錄入進度。
嚴(yán)格按照規(guī)定的內(nèi)容、時間和方式向自治區(qū)農(nóng)普辦上報我市農(nóng)普數(shù)據(jù)和掃描圖像。在上報數(shù)據(jù)之前，數(shù)據(jù)經(jīng)市農(nóng)普辦業(yè)務(wù)組進行了分析和評估，符合要求的評估及有關(guān)文字隨同普查數(shù)據(jù)一并上報自治區(qū)。
對于自治區(qū)審核反饋的數(shù)據(jù)和錯誤清單，及時組織人員進行核實、修訂，及時按規(guī)定再次上報數(shù)據(jù)。
（十一）密切配合，做好普查數(shù)據(jù)事后質(zhì)量抽查工作。
數(shù)據(jù)上報后，根據(jù)自治區(qū)農(nóng)普辦的安排，我市派出業(yè)務(wù)組組長和數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)骨干參加了普查數(shù)據(jù)事后質(zhì)量的抽查工作。在整個抽查工作中，我市按照自治區(qū)農(nóng)普辦的要求，嚴(yán)格把關(guān)，認(rèn)真完成抽查工作的每一個步驟。我市農(nóng)普數(shù)據(jù)處理工作質(zhì)量得到了較大提升。
三、今后
下一步數(shù)據(jù)處理工作的重心將轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)資料的開發(fā)上。我們計劃在自治區(qū)反饋數(shù)據(jù)后,立即組織人員對全市農(nóng)普資料進行系統(tǒng)整理,及早開展本市的農(nóng)業(yè)普查資料匯編的編輯工作，完成縣區(qū)一級的匯總并向其反饋相關(guān)數(shù)據(jù)和資料，努力搞好農(nóng)業(yè)普查數(shù)據(jù)庫的建設(shè)工作。
數(shù)據(jù)員個人工作總結(jié)2
一、數(shù)據(jù)量過大，數(shù)據(jù)中什么情況都可能存在。
如果說有10條數(shù)據(jù)，那么大不了每條去逐一檢查，人為處理，如果有上百條數(shù)據(jù)，也可以考慮，如果數(shù)據(jù)上到千萬級別，甚至過億，那不是手工能解決的了，必須通過工具或者程序進行處理，尤其海量的數(shù)據(jù)中，什么情況都可能存在，例如，數(shù)據(jù)中某處格式出了問題，尤其在程序處理時，前面還能正常處理，突然到了xx個地方問題出現(xiàn)了，程序終止了。
二、軟硬件要求高，系統(tǒng)資源占用率高。
對海量的數(shù)據(jù)進行處理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系統(tǒng)資源。一般情況，如果處理的數(shù)據(jù)過TB級，小型機是要考慮的，普通的機子如果有好的方法可以考慮，不過也必須加大CPU和內(nèi)存，就象面對著千軍萬馬，光有勇氣沒有一兵一卒是很難取勝的。
三、要求很高的處理方法和技巧。
這也是本文的寫作目的所在，好的處理方法是一位工程師長期工作經(jīng)驗的積累，也是個人的經(jīng)驗的總結(jié)。沒有通用的處理方法，但有通用的原理和規(guī)則。
下面我們來詳細(xì)介紹一下處理海量數(shù)據(jù)的經(jīng)驗和技巧：
一、選用優(yōu)秀的數(shù)據(jù)庫工具
現(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫工具廠家比較多，對海量數(shù)據(jù)的處理對所使用的數(shù)據(jù)庫工具要求比較高，一般使用Oracle或者DB2，微軟公司最近發(fā)布的SQLServer20xx性能也不錯。另外在BI領(lǐng)域：數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)倉庫，多維數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)工具也要進行選擇，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。筆者在實際數(shù)據(jù)分析項目中，對每天6000萬條的日志數(shù)據(jù)進行處理，使用SQLServer20xx需要花費6小時，而使用SQLServer20xx則只需要花費3小時。
二、編寫優(yōu)良的程序代碼
處理數(shù)據(jù)離不開優(yōu)秀的程序代碼，尤其在進行復(fù)雜數(shù)據(jù)處理時，必須使用程序。好的程序代碼對數(shù)據(jù)的處理至關(guān)重要，這不僅僅是數(shù)據(jù)處理準(zhǔn)確度的問題，更是數(shù)據(jù)處理效率的問題。良好的程序代碼應(yīng)該包含好的算法，包含好的處理流程，包含好的效率，包含好的異常處理機制等。
三、對海量數(shù)據(jù)進行分區(qū)操作
對海量數(shù)據(jù)進行分區(qū)操作十分必要，例如針對按年份存取的數(shù)據(jù)，我們可以按年進行分區(qū)，不同的數(shù)據(jù)庫有不同的分區(qū)方式，不過處理機制大體相同。例如SQLServer的數(shù)據(jù)庫分區(qū)是將不同的數(shù)據(jù)存于不同的文件組下，而不同的文件組存于不同的磁盤分區(qū)下，這樣將數(shù)據(jù)分散開，減小磁盤I/O，減小了系統(tǒng)負(fù)荷，而且還可以將日志，索引等放于不同的分區(qū)下。
四、建立廣泛的索引
對海量的數(shù)據(jù)處理，對大表建立索引是必行的，建立索引要考慮到具體情況，例如針對大表的分組、排序等字段，都要建立相應(yīng)索引，一般還可以建立復(fù)合索引，對經(jīng)常插入的表則建立索引時要小心，筆者在處理數(shù)據(jù)時，曾經(jīng)在一個ETL流程中，當(dāng)插入表時，首先刪除索引，然后插入完畢，建立索引，并實施聚合操作，聚合完成后，再次插入前還是刪除索引，所以索引要用到好的時機，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考慮。
五、建立緩存機制
當(dāng)數(shù)據(jù)量增加時，一般的處理工具都要考慮到緩存問題。緩存大小設(shè)置的好差也關(guān)系到數(shù)據(jù)處理的成敗，例如，筆者在處理2億條數(shù)據(jù)聚合操作時，緩存設(shè)置為100000條/Buffer，這對于這個級別的數(shù)據(jù)量是可行的。
六、加大虛擬內(nèi)存
如果系統(tǒng)資源有限，內(nèi)存提示不足，則可以靠增加虛擬內(nèi)存來解決。筆者在實際項目中曾經(jīng)遇到針對18億條的數(shù)據(jù)進行處理，內(nèi)存為1GB，1個P42.4G的CPU，對這么大的數(shù)據(jù)量進行聚合操作是有問題的，提示內(nèi)存不足，那么采用了加大虛擬內(nèi)存的方法來解決，在6塊磁盤分區(qū)上分別建立了6個4096M的磁盤分區(qū)，用于虛擬內(nèi)存，這樣虛擬的內(nèi)存則增加為4096*6+1024=25600M，解決了數(shù)3 據(jù)處理中的內(nèi)存不足問題。
七、分批處理
海量數(shù)據(jù)處理難因為數(shù)據(jù)量大，那么解決海量數(shù)據(jù)處理難的問題其中一個技巧是減少數(shù)據(jù)量。可以對海量數(shù)據(jù)分批處理，然后處理后的數(shù)據(jù)再進行合并操作，這樣逐個擊破，有利于小數(shù)據(jù)量的處理，不至于面對大數(shù)據(jù)量帶來的問題，不過這種方法也要因時因勢進行，如果不允許拆分?jǐn)?shù)據(jù)，還需要另想。不過一般的數(shù)據(jù)按天、按月、按年等存儲的，都可以采用先分后合的方法，對數(shù)據(jù)進行分開處理。
八、使用臨時表和中間表
數(shù)據(jù)量增加時，處理中要考慮提前匯總。這樣做的目的是化整為零，大表變小表，分塊處理完成后，再利用一定的規(guī)則進行合并，處理過程中的臨時表的使用和中間結(jié)果的保存都非常重要，如果對于超海量的數(shù)據(jù)，大表處理不了，只能拆分為多個小表。如果處理過程中需要多步匯總操作，可按匯總步驟一步步來，不要一條語句完成，一口氣吃掉一個胖子。
九、優(yōu)化查詢SQL語句
在對海量數(shù)據(jù)進行查詢處理過程中，查詢的SQL語句的性能對查詢效率的.影響是非常大的，編寫高效優(yōu)良的SQL腳本和存儲過程是數(shù)據(jù)庫工作人員的職責(zé)，也是檢驗數(shù)據(jù)庫工作人員水平的一個標(biāo)準(zhǔn)，在對SQL語句的編寫過程中，例如減少關(guān)聯(lián)，少用或不用游標(biāo)，設(shè)計好高效的數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)等都十分必要。筆者在工作中試著對1億行的數(shù)據(jù)使用游標(biāo)，運行3個小時沒有出結(jié)果，這是一定要改用程4 序處理了。
十、使用文本格式進行處理
對一般的數(shù)據(jù)處理可以使用數(shù)據(jù)庫，如果對復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理，必須借助程序，那么在程序操作數(shù)據(jù)庫和程序操作文本之間選擇，是一定要選擇程序操作文本的，原因為：程序操作文本速度快；對文本進行處理不容易出錯；文本的存儲不受限制等。例如一般的海量的網(wǎng)絡(luò)日志都是文本格式或者csv格式（文本格式），對它進行處理牽扯到數(shù)據(jù)清洗，是要利用程序進行處理的，而不建議導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫再做清洗。
十一、定制強大的清洗規(guī)則和出錯處理機制
海量數(shù)據(jù)中存在著不一致性，極有可能出現(xiàn)某處的瑕疵。例如，同樣的數(shù)據(jù)中的時間字段，有的可能為非標(biāo)準(zhǔn)的時間，出現(xiàn)的原因可能為應(yīng)用程序的錯誤，系統(tǒng)的錯誤等，這是在進行數(shù)據(jù)處理時，必須制定強大的數(shù)據(jù)清洗規(guī)則和出錯處理機制。
十二、建立視圖或者物化視圖
視圖中的數(shù)據(jù)來源于基表，對海量數(shù)據(jù)的處理，可以將數(shù)據(jù)按一定的規(guī)則分散到各個基表中，查詢或處理過程中可以基于視圖進行，這樣分散了磁盤I/O，正如10根繩子吊著一根柱子和一根吊著一根柱子的區(qū)別。
十三、避免使用32位機子（極端情況）
目前的計算機很多都是32位的，那么編寫的程序?qū)?nèi)存的需要便受限制，而很多的海量數(shù)據(jù)處理是必須大量消耗內(nèi)存的，這便要5 求更好性能的機子，其中對位數(shù)的限制也十分重要。
十四、考慮操作系統(tǒng)問題
海量數(shù)據(jù)處理過程中，除了對數(shù)據(jù)庫，處理程序等要求比較高以外，對操作系統(tǒng)的要求也放到了重要的位置，一般是必須使用服務(wù)器的，而且對系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性等要求也比較高。尤其對操作系統(tǒng)自身的緩存機制，臨時空間的處理等問題都需要綜合考慮。
十五、使用數(shù)據(jù)倉庫和多維數(shù)據(jù)庫存儲
數(shù)據(jù)量加大是一定要考慮OLAP的，傳統(tǒng)的報表可能5、6個小時出來結(jié)果，而基于Cube的查詢可能只需要幾分鐘，因此處理海量數(shù)據(jù)的利器是OLAP多維分析，即建立數(shù)據(jù)倉庫，建立多維數(shù)據(jù)集，基于多維數(shù)據(jù)集進行報表展現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘等。
十六、使用采樣數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)挖掘
基于海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘正在逐步興起，面對著超海量的數(shù)據(jù)，一般的挖掘軟件或算法往往采用數(shù)據(jù)抽樣的方式進行處理，這樣的誤差不會很高，大大提高了處理效率和處理的成功率。一般采樣時要注意數(shù)據(jù)的完整性和，防止過大的偏差。筆者曾經(jīng)對1億2千萬行的表數(shù)據(jù)進行采樣，抽取出400萬行，經(jīng)測試軟件測試處理的誤差為千分之五，客戶可以接受。
還有一些方法，需要在不同的情況和場合下運用，例如使用代理鍵等操作，這樣的好處是加快了聚合時間，因為對數(shù)值型的聚合比對字符型的聚合快得多。類似的情況需要針對不同的需求進行處理。
海量數(shù)據(jù)是發(fā)展趨勢，對數(shù)據(jù)分析和挖掘也越來越重要，從海量數(shù)據(jù)中提取有用信息重要而緊迫，這便要求處理要準(zhǔn)確，精度要高，而且處理時間要短，得到有價值信息要快，所以，對海量數(shù)據(jù)的研究很有前途，也很值得進行廣泛深入的研究。
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