海量涉税数据的11项处理技巧

涉税数据综合管理系统中通用机打发票信息、纳税人信息、纳税数据信息的比对分析过程采用了海量数据处理的方法,通过建立大量的索引、存储过程和临时表来处理数据。并针对数据库结构采用合理的开发流程,达到数据处理的合理、快速和准确性。

海量数据处理需要朝着数据挖掘和数据利用方向发展,在数据分析和数据挖掘领域将会起到举足轻重的作用,在众多类型的数据中,提取分析出有价值的信息。这样就需要非常准确的数据处理过程,在处理精确度和处理时间上都有很高的要求,更快地获得有价值的信息。因此,深入探究海量数据处理是非常必要的。从数据库工具选择、SQL语句优化、索引等方面阐述了海量数据处理的过程。

(1)选择适合的数据库工具

现在有很多种数据库,处理大量数据的数据库工具的使用要求是很高的。现在应用范围比较广的大型数据库包括Oracle、Sybase、DB2和SQL Server等。这些数据库在海量数据处理领域都有一些专业工具或技术支持,特别是数据仓库设计上更多的依靠选用数据库的BI工具。随着海量数据大规模应用,各大数据库版本也在不断升级,海量数据处理技术和机制也是升级的主要考虑方面。

(2)优质的编程技巧

通过应用程序处理海量数据时,需要编写高效的处理程序。特别是在复杂数据中分析,需要借助高效的处理程序,依据处理规则精准地分析海量数据。优质的程序代码对海量数据处理是非常重要的,高效的算法设计、简洁的流程处理都是提高数据处理的效率的关键所在。

(3)分类分区段操作

对数据按照类别进行分区的操作是非常必要的,首先要分析数据的结构组成,对可以分区处理的,例如分年度、分批次、分种类等方面,将这些类别的数据分在不同的分区里。对于每个分区建立类似的处理机制。相当于将数据梳理后再进行分析。数据库分区是各类别的数据存储在不同的文件组别中,每个文件组则分属不同的磁盘分区中,可以降低系统负载。

(4)建立有效的索引

如果数据库表内的数据量非常大,可以建立必要有效的索引,利用数据库的索引机制,可以大大提升数据检索的速度,提高检索效率。建立索引是要结合数据表结构的特点和分析处理程序的提取方式等条件的,例如分析时用到了分组或排序等操作,需要按照分组或排序的字段的顺序建立索引。索引分为聚集索引和非聚集索引两种,在多数的分析中,更适合的是非聚集索引。

(5)增加服务器的虚拟内存

对于服务器系统资源有限时,一般需要通过增加服务器虚拟内存的方式来解决内存不足的问题。对海量数据处理时,当数据量达到一定程度时内存占用情况将达到顶点,就会提示内存不足。此时,需要在硬盘磁盘分区中建立一定大小的磁盘分区,这个磁盘分区用于虚拟内存。这样虚拟内存就可以做为缓存处理收,解决了内存不足的问题。

(6)分批次处理

数据量大事海量数据处理的最大特点,因为有大量的数据,导致很多处理效率都不高,将数据分批次处理也是很好的处理方法。根据数据的特点,按照某些数据项分批次,如地区数据项,将地区将整体数据分割出来,逐个处理,逐个击破,再将各批次数据的结果整合起来。但是这种处理方式需要具体问题具体分析,需要找到各批次的分割方法。

(7)建立中间表

如果数据处理是以统计分析为目的,可以考虑提前汇总处理,汇总不一定是最终统计的结果,可以是中间的处理结果。在用户统计时再将中间结果按照指定的规则进行整合,化整为零。中间表也可临时生成,将大数据量分类分组成为少量数据,在进行汇总。

(8)优化SQL语句

在海量数据查询时SQL语句是非常关键的。用户通过SQL语句与数据库中的数据打交道。编写高效的SQL语句以及存储过程将是衡量程序员水平的标准,需要程序员熟悉掌握数据表结构和关联关系,必须合理设计数据表结构,而且要减少游标的使用,逐渐优化SQL语句,使SQL语句的执行效率最佳。

(9)使用文本格式进行处理

大多数的数据处理方式是通过数据库处理来实现的,复杂的情况时就需要使用程序处理,程序处理数据库的速度要比处理文本要慢的多,所以,通过程序处理最好是处理文本格式的文件,处理文本速度快,不易出错,而且文本的容量不受控制。

(10)建立视图或者物化视图

使用视图做为数据来源也是很有必要的。因为视图数据是来源于于数据表的,而且可以设置过滤条件,视图数据就是中间数据,对海量数据的处理时,可以将数据根据内容和属性分散出来,这样,处理过程将基于视图进行,就分散了磁盘I/O处理压力。

(11)使用64位操作系统

现在的服务器和客户机很多是64位操作系统,在处理能力和内存利用率上都比32位机器强很多的。应用程序的内存使用将不受限制,所以,海量数据处理时消耗的大量内存就得到了保障。数据处理过程对数据库处理机制和应用程序有较高要求,对操作系统的要求也是很重要的,数据服务器采用高性能服务器,配备64位操作系统,根据具体情况选择LINUX或WINDOWS 2003 SERVER操作系统,数据处理能力已将得到很大的提升。

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