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如果另外安装了全文检索功能,并打算运行Microsoft搜索服务以便执行全文索引和查询,可考虑:
将虚拟内存大小配置为至少是计算机中安装的物理内存的3倍。
将SQLServermaxservermemory服务器配置选项配置为物理内存的1.5倍(虚拟内存大小设置的一半)。
7、增加服务器CPU个数;
但是必须明白并行处理串行处理更需要资源例如内存。
使用并行还是串行程是MsSQL自动评估选择的。
单个任务分解成多个任务,就可以在处理器上运行。
例如耽搁查询的排序、连接、扫描和GROUPBY字句同时执行,SQLSERVER根据系统的负载情况决定最优的并行等级,复杂的需要消耗大量的CPU的查询最适合并行处理。
但是更新操作Update,Insert,Delete还不能并行处理。
8、如果是使用like进行查询的话,简单的使用index是不行的,但是全文索引,耗空间。
like'
a%'
使用索引like'
%a'
不使用索引用like'
%a%'
查询时,查询耗时和字段值总长度成正比,所以不能用CHAR类型,而是VARCHAR。
对于字段的值很长的建全文索引。
9、DBServer和APPLicationServer分离;
OLTP和OLAP分离、
顾客满意:
对一个产品可感知的效果(或结果)与期望值相比较后,顾客形成的愉悦或失望的感觉状态,要科学确定顾客满意度的指标和满意度的级度并对顾客满意度进行测量监控和分析,才能进一步改进质量管理体系.
1.数据太多。
放在一个表肯定不行。
比如月周期表。
一个月1000万,一年就1.2亿,如此累计下去肯定不行的。
所以都是基于一个周期数据一个表。
甚至一个周期数据就要分几个分表。
主要是考虑实际的数据量而定。
当你创建一个新表时,可能这个表需要有索引,但是都要先取消索引,或者先建立表,导入数据后,再建立索引。
必要时处理完,统计完后,就备份到磁带或者其他介质。
然后清掉。
从问题域来看,一个周期内的数据关联性最大。
比如统计一个客户某个帐期的话单总额,同比上月增幅,还有就是零话费客户等。
如此种种,参照的数据不外乎本周期,或者两个周期,甚至更多就是一个季度,或者半年的样子(类似三个月连续零话费,或者三个月连续欠费未交之类的,保存量之类的报表可能会要一年的数据)。
而且这样的情况在数据挖掘或者高级管理报表中比较常见,一般营业部门使用的界面中,是不可能含有这样的统计的。
所以数据按表分开,甚至于可以按数据库分开,更便于管理。
大家要打消一种固有的思路,这些数据,跟环卫工人处理垃圾一样,是几乎有点带人工处置的多步骤方式,也就是不会作为常规数据(如客户基本资料等)长期存在和频繁使用的。
所以我们可以改变思路,就是想尽办法,在需要的时候,做最佳处理,而在不需要时,清理掉它。
也就是说,比如分表,你可以分100个表,1000个表都可以。
只要方便统计和得到所需数据即可。
view只是说你能在写select语句时简单一点,对速度没有任何提高。
主要是,你的分表的方式能建立减少访问所有数据,就能提高速度。
比如你做某个统计,那些数据恰好在某个分表内。
举例说,你有10个分部,而你统计id=1这个分部时,你恰好把数据放在第一个分表里,你就可以在存储器内通过判断,只访问第一个分表,从而提高统计速度。
如果你的统计需要统计全部分表内的数据,那处理速度还是一样慢。
2.假设每个表的数据在数十万条,那统计起来是没有任何瓶颈的。
常规的数据库都应该没任何问题。
3.预处理的必要性。
有人问:
我统计一千万条数据汇总,要多久多久,能否提高。
。
试想你把中国人所有的存款加总,需要多长时间吧?
看看这个问题的规模,其实再复杂的数据库dbms,我们说他都逃不过:
找出符合条件的数据,一条一条的加总这个计算过程。
暂且不提where条件了。
预处理的必要性在于,如此规模的数据处理,本身就是一个非常耗时的过程,我们有必要提前,处理其结果到一个表内,或者多个表里面。
用户查询时,再显示出来。
比如说1000万数据分10个分部,要看每个分部的应收增长,那我们可以预先统计数据到分部费用表中,则用户端报表显示时,就非常快。
如果任何数据汇总都要从原始数据去统计,那是不现实的。
所以我们可以设置原始数据表,中间结果表,结果表,汇总表,月结表,期间表之类的东西。
逐步统计归属。
另外要提的是,这样的动作肯定非常耗时,而且!
这样的数据如果由服务器的存储过程定期定时执行的话,处理的规模就只有一次,任何客户端,都只从结果表里产生报表。
如果不用此方法,任何客户端报表都从原始数据产生,理论上是可以,但是这样的千万条数据汇总的处理会做N次。
而且时间上也是不容许的。
还有,这样的统计过程最好是分开db进行存放,而公用的数据比如客户基本资料,最好拷贝一份到这个新db中来处理。
这样可以不干扰到正常的使用。
可以在晚上,或者另开db或者在另外的server上跑这个过程。
处理完后,写一个标志告诉主db,则客户端可以统计这些报表了。
4.对单行数据做计算字段。
举个例子,比如一条记录的产生时间是2009-01-0112:
00:
00.001,如果你的统计刚好需要对某个时段进行统计,那最好增加字段,比如hour字段,下一个批处理命令下去,取得小时数,然后再统计。
5.select语句中忌讳对column做函数。
因为函数将导致查询条件不走索引,而改走遍历所有数据。
这样你就是查一条数据,也会遍历所有数据,那岂不是可怜。
6.条件尽量都是数字,也就是都用id,比如分部,镇区,业务种类,接入类型,客户地址,等等,都需要用到fk方式的编码,主表里只用数字id,请记住是数字型id。
整数型数字是计算最快的数据类型。
如果金额极大,可以用decimal(小数=0)。
varchar类型是效率很低的,不过好像有sql的md5算法,我想可以尝试这个方法(我还没试过)。
7.索引,这个是海量数据查询首要解决的问题。
没有索引,就是遍历。
索引没有覆盖到,也会走遍历。
8.复杂的统计,用存储器做分步处理,然后得到结果,同比一条select语句实现要轻松和明白得多。
而且对表的占用时间要短得多。
当然,很复杂的统计可能要用到条件判断,循环等,一条select语句是无法处理的。
多层的where中的子句也是效率低,容易占用表的写法。
原则上,这里我所讨论的问题都不是那种基于网站内容管理的小case,主要对企业运用而言。
比如举例说查一个“存量客户增幅表”,问题都不是简单到直接对比两个月的话费总额这么简单,还得找出之前他的话费如何,比如超过多少钱的才列入统计对象。
所以,我的理解:
复杂的问题,必须存储过程。
真正做过几个项目才会明白,写sql语句会比编程代码还要多。
真正的程序,其实是sql。
最后说一句,如果经验足够丰富,写出的统计过程,其执行时间在数分钟甚至几个小时都是正常的。
所以初学者应该明白,数据量是与处理时间成正比的。
如果平时处理几条数据感觉很快,数据量猛然增加几个数量级,不要认为时间上还能优化到几秒钟。
ERP里的MRP展开计算,通常能到几个小时的。
这都是正常的。
(主要是物料多,bom多,计算步骤太多造成)
9.补充一点。
如果数据量超过我们标题的千万级,甚至几十亿数量级。
那也不存在问题,还是分而治之的思路,就是把数据在多台服务器上并行运行。
就好像为灾区捐款一样,靠一个人的力量是不行的。
人多力量大。
类似数据分拣之类的,只需要原始数据和基本资料,还有一些计费策略之类的。
完全可以分布在多台server上同时处理,也是必要的。
主要根据你的数据量和单台处理的速度以及你要求的总的处理时间而决定的。
有人说select语句难道也需要分布?
只能说,如果确实有必要,也能做到。
比如你要返回所有话单异常的数据,那也可以从每台执行检索,然后汇合到一起,我想是可以的。
总而言之:
一。
合理设计表结构,使得统计汇总最高效(包括fk设计和用数字id,不用varchar,索引设计,计算字段);
二。
合理分表,使得单表数据规模适当;
三。
用存储器分多个步骤处理。
四。
数据预先处理。
五。
分布在多台server上同时处理。
也就是分而治之与预处理。
我在ACCESS中用到了这样一条语句:
SELECT
TOP
10
*
FROM
TEL
表中大约有80000条记录,按照ACCESS的帮助来看返回的值应该每次都不同,可是我每次返回的结果都一样,和输入顺序一样
在SQL6。
5中返回的结果也都一样。
这是为什么?
?
难道是帮助写错了?
我现在想从数据库中随机抽取几条记录应该怎么
帮助没写错,你理解错了,每次返回的结果肯定是一样的,
在没用Order
By限定的情况下,Select
Top返回前我们不知道会有哪些
记录,由查询解释器决定,所以说返回结果是任意的,
英文是Arbitrary,但却是确定的,不是Random。
你想实现随机抽取,只能另想办法,比如利用随机函数和每条记录的唯一序号
编个小程序就可以了。
基本的SQL语句
在SQL语言中用得最多的就是SELECT语句了。
我们就先讲讲SELECT语句吧。
SELECT语句构成了SQL数据库语言的核心,它的语法包括5个主要子句,分别是FORM、WHERE、GROUPBY、HAVING、ORDERBY子句。
SELECT语句的结构是这样的。
SELECT〈字段列表〉FROM〈表列表〉[WHERE〈行选择说明〉][GROUPBY〈分组说明〉][HAVING〈组选择说明〉][ORDERBY〈排序说明〉];
实际上,当我们要将表1的字段1和字段3用来建立一个查询的话,只需要书写下面这样一条语句就可以了。
SELECT表1.字段1,表1.字段3(表的名字、字段名最好和具体的例子结合起来,下同)FROM表1;
我们可以这样理解这句话,从表1中选择出字段1和字段3,选中的每个字段都用逗号隔开,并且每个字段前面都列的有表或查询的名字,并用“.”联起来。
而FROM后面则需要有包含这些字段的所有表的名称,各个名称之间要用逗号联接起来。
现在我们可以单击“工具”菜单上的“执行”按钮
,
现在我们看到了这个查询的结果,和直接用查询视图设计的查询产生了相同的效果。
其实ACCESS中所有的数据库操作都是由SQL语言构成的,微软公司只是在其上增加了更加方便的操作向导和可视化设计罢了。
当我们直接用设计视图建立一个同样的查询以后,将视图切换到SQL视图,你会惊奇的发现,在这个视图中的SQL编辑器中有同样的语句。
看来是ACCESS自动生成的语句。
原来ACCESS也是先生成SQL语句,然后用这些语句再去操作数据库。
现在我们再讲讲SELECT语句中后几种子句的用途吧。
你发现这些子句都被方括号适起来了,这是表明这些子句在SELECT语句中都是可选项目,其中WHERE子句是一个行选择说明子句,用这个语句可以对我们所选的行,就是表中的记录进行限制,当WHERE后面的行选择说明为真的时候才将这些行作为查询的行,而且在WHERE中还可以有多种约束条件,这些条件可以通过“AND”这样的逻辑运算符联接起来。
SELECT表1.字段1,表1.字段3
FROM表1
WHERE表1.字段2=2;
现在我们再单击工具栏中的“执行”按钮,这个操作就不能在查询设计视图中做出来。
让我们将视图切换到设计视图,你看,这个功能在设计视图中也能实现。
原来只需要将字段“单价”也作为一个字段放入查询表格中,并在准则中将这个字段的值设置为“<
30”。
下面让我们来看看GROUPBY子句,这两个词在ACCESS中你一定见过,在用设计视图建立总计查询的时候,在表格中会出现一个总计选项。
这时在这个选项对应的表格内就出现GROUPBY这两个词。
现在我们就来看看这个子句有什么用处。
SELECT表1.字段2,SUM(表1.字段3)
GROUPBY字段2;
单击工具栏上的“执行”按钮就会发现这个SQL语句将字段2中的所有记录分成了几组,并将这几组的总消耗都统计了出来,其中SUM函数是用来产生合计的函数。
现在再讲讲HAVING子句,当你在使用GROUPBY子句对表或查询中的记录进行分组的时候,有时我们会要求对所选的记录进行限制,只允许满足条件的行进行分组和各种统计计算。
于是我们写到
GROUPBY字段2
HAVING表1.字段2=2;
单击工具栏上的“执行”按钮,我们发现这两个查询产生的结果是一样的。
但在标准的SQL语言中,要和GROUPBY共同使用的条件限制语句只有HAVING子句,所以要记住在使用GROUPBY子句时最好不要用WHERE子句来对条件进行限制。
在这个SELECT语句中还有一个ORDERBY语句,这个语句是用来将各种记录进行排序。
ORDERBY表1.字段3;
现在执行这个查询,我们发现所有记录的顺序是按照字段3来进行的。
通过这个例子你现在会使用这个子句了吧?
SQL语句的单一功能非常简单,掌握起来也很容易。
但要将这些语句组合起来建立一个较大的查询,还需要在输入各种表、查询和它们中的字段名时要非常仔细。
客户满意度指标的定义:
客户满意度指标是目前唯一一种可以跨行业测量商品和服务质量的指标体系。
它是对某行业或机构的满意程度量化的一种指标。
其监测系统是一种融合了心理测试、经济测试和计算机科学的高科技方法,为单个企业和整个行业分别在两个层次上提供决策支持.
,客户管理
1,客户外貌特征记录(以使你下次见面能识人)
2,客户的职业,穿着,用车等记录(这一点很重要,用于分析客户的经济情况以及大体年收入。
)
3,客户需求,二手房的话,需求顺序应该是地段,升值,价格,户型(因为如果是要考虑价格和户型优先,应该会去新楼盘。
在这里需要根据第2点分析的经济情况判断客户的购买底线。
二,分析
1,可选户型(把接近客户需求的户型记录在这里,选择不要太多,两个既可,同时备注各户型优势。
2,客户性向(这里主要是辩别客户所关心的内容,比如客户是投资的,而且在股市有投资,你就可以和他聊聊股市,相当于促进你和客户间感情的手段,减低客户对销售的戒心。
这一点也很重要,如果你想个人打单吃掉介绍佣金,这里也可以记录客户对这种行为的赞成以否。
3,对于客户的其他帮助(主要记录,除了购房外,你能帮客户搞定的问题,比如税费方面是否有减免,交易程序方面)
4,客户潜力(二手房里面也不缺乏投资客,你要通过以上的交谈知道对方是不是投资,是的话,就要在这里记录其投资能力,因为只要你手上有发房源,而且与客户处的不错,投资客就会成为你长期客户。
如何回答客户的问题?
这是大家的通病,试想你出去买东西也会更相信大品牌吧,对吧!
所以,遇到这种情况,你应该首先放松自己,不要因为别人的质疑丧失自信。
拿出你的热忱来,向客人介绍你们的优势,让客人相信大品牌固然有其独到之处,可是你们在更低的成本上却能达到不逊色于别人的成绩,你的自信和热情会感染到客户的。
这个过程也许漫长,但是坚持下去,你也一定会有所收获的。
excel统计数据问题
悬赏分:
100|解决时间:
2007-10-1122:
46|提问者:
静封
假如有一下数据
部门姓名资格证名称
人事小张人力资源管理
人事小张培训师
人事小李人力资源管理
人事小东培训师傅
制造部小明电镀工程师
数据有很多很多,
怎样可以统计每个部门,拥有证书的人数.
统计效果如下:
部门有证件的人数
人事3
制造部1
虽然人事的小张,有两个证件,她也只有3个人有证件
数据在格式如下:
ABC
1部门姓名资格证名称
2人事小张人力资源管理
3人事小张培训师
4人事小李人力资源管理
5人事小东培训师傅
6制造部小明电镀工程师
输入如下公式
=SUM((1/COUNTIF(($B$2:
$B$6),(B2:
B6)))*(A2:
A6="
人事"
))
按ctrl+shift+enter结束输入
求其他的部门公式如上.只要修改对应在单元格内容即可.
统计数据比较问题
0|解决时间:
2009-4-2822:
58|提问者:
thy590727
经常在一些统计报告里看到:
同比、环比之类的比较,请问这是什么意思?
最佳答案
同比
同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响,用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而达到的相对发展速度。
如,本期2月比去年2月,本期6月比去年6月等。
其计算公式为:
同比发展速度=本期发展水平/去年同期发展水平100&
在实际工作中,经常使用这个指标,如某年、某季、某月与上年同期对比计算的发展速度,就是同比发展速度。
环比:
发展速度由于采用基期的不同,可分为同比发展速度、环比发展速度和定基发展速度。
均用百分数或倍数表示。
环比分为日环比、周环比、月环比和年环比。
环比发展速度是以报告期水平与其前一期水平对比(相邻期间的比较),所得到的动态相对数。
表明现象逐期的发展变动程度。
如计算一年内各月与前一个月对比,即2月比1月,3月比2月,4月比3月……12月比11月,说明逐月的发展程度。
环比发展速度是报告期水平与前一时期水平之比,表明现象逐期的发展速度。
如分析抗击"
非典"
期间某些经济现象的发展趋势,环比比同比更说明问题。
关于一个数据库表的统计问题
10|解决时间:
2009-9-1412:
17|提问者:
dz_wangfj
数据库中表的数据统计
悬赏分:
10-离问题结束还有14天23小时
有一张表字段有商铺,商铺状态,字段商铺状态分为未出租,已出租,和作废三种状态,想统计这个表中各种状态的商铺的具体数量,如何统计,请高人指点?
问题补充:
写出具体的SQL语句,谢谢
如何让他们分别显示明细呢?
商铺商铺状态(未出租)商铺状态(已出租)商铺状态(已作废)
001未出租
002已出租
003已作废
004已出租
假设0为没有出租1为已经出租2为作废
select
count(商铺状态)fromtablegroupby商铺状态;
你也可以用下面的语句比较直观
select'
count(casewhen商铺状态=0then1end)as未出租,
count(casewhen商铺状态=1then1end)as已出租,
count(casewhen商铺状态=2then1end)as已作废
fromtable;
这样显示出来的结果是:
未出租已出租已作废
XXX
你只需要对上面的语句做出修改就行了
casewhen商铺状态=0then'
没有出租'
endas"
商铺状态(未出租)"
casewhen商铺状态=1then'
已出租'
商铺状态(已出租)"
casewhen商铺状态=2then'
已作废'
商铺状态(已作废)"
C++统计数据问题
2009-6-1910:
39|提问者:
nomber111
上表的所有数据我从数据库读取并存在一个二维数组s(CStrings[100][8])中,下表数据我定义另一个二维数组s2(CStrings2[6][10])中,请问如何统计相应类别的总金额并存到s2中,这是帮朋友做的一个程序,希望大家帮帮忙。
从数据库里读取数据并存在一个额定大小的二维数组s里,你就不怕越界?
如果我来做的话,我的考虑是使用map.而且内存也是动态的
1.如果你只是关心总金额,可是设计成
map<
stringstrItem,doublelfTotal,myFunc>
strItem代表类别名,lfTotal代表总金额,myFunc是你自己定义的函数对象(用来搜索键时候使用,就是你自己来定义什么样的键是相等的,如果不需要的函数对象的话,就认为字符串严格相等的时候键才相等)
或者map<
intnItem,doub
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