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下面的方法是我对海量数据的处理方法进行了一个一般性的总结，当然这些方法可能并不能完全覆盖所有的问题，但是这样的一些方法也基本可以处理绝大多数遇到的问题。下面的一些问题基本直接来源于公司的面试笔试题目，方法不一定最优，如果你有更好的处理方法，欢迎与我讨论。 1.Bloom filter 适用范围：可以

2020-02-16 标签:oracle,管道,解决,exp,imp,大量,数据处理,问题,先由,数据,出到,文件系统,产生,dmp,文件,必要时,再由,装入,数据库

先由exp把数据卸出到文件系统, 产生一个.dmp文件, 然后必要时再由imp将数据装入数据库. 对于一般中小型数据库来说, 全数据库的exp所产生的dmp文件可能小于2GB, 但对稍大型的数据库, exp产生的数据动辄数十至上百个GB. 而现时多数操作系统为32位, 其文件系统允许的最大文件为2G

2020-02-16 标签:access,调用,后台,存储,过程,实现,方法,要对,大量,数据处理,速度,比较慢,数据,需要,处理,client,而必,须在,server

但是，它要对大量数据处理时，速度比较慢。当有大量数据需要处理时，不能在Client端处理，而必须在Server端处理。 但ACCESS和Server端之间多数通过ODBC来连接，这样就增加了调用后台存储过程的难度。笔者通过在实际工作中长期的摸索，根据不同的业务需要，可以用下面三种方法去调用后台存储过