個人經驗總結:處理海量數據的經驗和技巧

在實際的工作環境下,許多人會遇到海量數據這個複雜而艱巨的問題,它的主要難點有以下幾個方面:

一、數據量過大,數據中什麽情況都可能存在。

如果說有10條數據,那麽大不了每條去逐一檢查,人爲處理,如果有上百條數據,也可以考慮,如果數據上到千萬級別,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,尤其海量的數據中,什麽情況都可能存在,例如,數據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,突然到了某個地方問題出現了,程序終止了。

二、軟硬件要求高,系統資源占用率高。

對海量的數據進行處理,除了好的方法,最重要的就是合理使用工具,合理分配系統資源。一般情況,如果處理的數據過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驗的積累,也是個人的經驗的總結。沒有通用的處理方法,但有通用的原理和規則。

下面我們來詳細介紹一下處理海量數據的經驗和技巧:

一、選用優秀的數據庫工具

現在的數據庫工具廠家比較多,對海量數據的處理對所使用的數據庫工具要求比較高,一般使用Oracle或者DB2,微軟公司最近發布的SQL Server 2005性能也不錯。另外在BI領域:數據庫,數據倉庫,多維數據庫,數據挖掘等相關工具也要進行選擇,象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要,例如Informatic,Eassbase等。筆者在實際數據分析項目中,對每天6000萬條的日志數據進行處理,使用SQL Server 2000需要花費6小時,而使用SQL Server 2005則只需要花費3小時。

二、編寫優良的程序代碼

處理數據離不開優秀的程序代碼,尤其在進行複雜數據處理時,必須使用程序。好的程序代碼對數據的處理至關重要,這不僅僅是數據處理准確度的問題,更是數據處理效率的問題。良好的程序代碼應該包含好的算法,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、對海量數據進行分區操作

對海量數據進行分區操作十分必要,例如針對按年份存取的數據,我們可以按年進行分區,不同的數據庫有不同的分區方式,不過處理機制大體相同。例如SQL Server的數據庫分區是將不同的數據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下,這樣將數據分散開,減小磁盤I/O,減小了系統負荷,而且還可以將日志,索引等放于不同的分區下。

四、建立廣泛的索引

對海量的數據處理,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,都要建立相應索引,一般還可以建立複合索引,對經常插入的表則建立索引時要小心,筆者在處理數據時,曾經在一個ETL流程中,當插入表時,首先刪除索引,然後插入完畢,建立索引,並實施聚合操作,聚合完成後,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

當數據量增加時,一般的處理工具都要考慮到緩存問題。緩存大小設置的好差也關系到數據處理的成敗,例如,筆者在處理2億條數據聚合操作時,緩存設置爲100000條/Buffer,這對于這個級別的數據量是可行的。

六、加大虛擬內存

如果系統資源有限,內存提示不足,則可以靠增加虛擬內存來解決。筆者在實際項目中曾經遇到針對18億條的數據進行處理,內存爲1GB,1個P4 2.4G的CPU,對這麽大的數據量進行聚合操作是有問題的,提示內存不足,那麽采用了加大虛擬內存的方法來解決,在6塊磁盤分區上分別建立了6個4096M的磁盤分區,用于虛擬內存,這樣虛擬的內存則增加爲 4096*6 + 1024 = 25600 M,解決了數據處理中的內存不足問題。

七、分批處理

海量數據處理難因爲數據量大,那麽解決海量數據處理難的問題其中一個技巧是減少數據量。可以對海量數據分批處理,然後處理後的數據再進行合並操作,這樣逐個擊破,有利于小數據量的處理,不至于面對大數據量帶來的問題,不過這種方法也要因時因勢進行,如果不允許拆分數據,還需要另想辦法。不過一般的數據按天、按月、按年等存儲的,都可以采用先分後合的方法,對數據進行分開處理。

八、使用臨時表和中間表

數據量增加時,處理中要考慮提前彙總。這樣做的目的是化整爲零,大表變小表,分塊處理完成後,再利用一定的規則進行合並,處理過程中的臨時表的使用和中間結果的保存都非常重要,如果對于超海量的數據,大表處理不了,只能拆分爲多個小表。如果處理過程中需要多步彙總操作,可按彙總步驟一步步來,不要一條語句完成,一口氣吃掉一個胖子。

九、優化查詢SQL語句

在對海量數據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,編寫高效優良的SQL腳本和存儲過程是數據庫工作人員的職責,也是檢驗數據庫工作人員水平的一個標准,在對SQL語句的編寫過程中,例如減少關聯,少用或不用遊標,設計好高效的數據庫表結構等都十分必要。筆者在工作中試著對1億行的數據使用遊標,運行3個小時沒有出結果,這是一定要改用程序處理了。

十、使用文本格式進行處理

對一般的數據處理可以使用數據庫,如果對複雜的數據處理,必須借助程序,那麽在程序操作數據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,原因爲: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絡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據清洗,是要利用程序進行處理的,而不建議導入數據庫再做清洗。

十一、定制強大的清洗規則和出錯處理機制

海量數據中存在著不一致性,極有可能出現某處的瑕疵。例如,同樣的數據中的時間字段,有的可能爲非標准的時間,出現的原因可能爲應用程序的錯誤,系統的錯誤等,這是在進行數據處理時,必須制定強大的數據清洗規則和出錯處理機制。

十二、建立視圖或者物化視圖

視圖中的數據來源于基表,對海量數據的處理,可以將數據按一定的規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,那麽編寫的程序對內存的需要便受限制,而很多的海量數據處理是必須大量消耗內存的,這便要求更好性能的機子,其中對位數的限制也十分重要。

十四、考慮操作系統問題

海量數據處理過程中,除了對數據庫,處理程序等要求比較高以外,對操作系統的要求也放到了重要的位置,一般是必須使用服務器的,而且對系統的安全性和穩定性等要求也比較高。尤其對操作系統自身的緩存機制,臨時空間的處理等問題都需要綜合考慮。

十五、使用數據倉庫和多維數據庫存儲

數據量加大是一定要考慮OLAP的,傳統的報表可能5、6個小時出來結果,而基于Cube的查詢可能只需要幾分鍾,因此處理海量數據的利器是OLAP多維分析,即建立數據倉庫,建立多維數據集,基于多維數據集進行報表展現和數據挖掘等。

十六、使用采樣數據,進行數據挖掘

基于海量數據的數據挖掘正在逐步興起,面對著超海量的數據,一般的挖掘軟件或算法往往采用數據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據的完整性和,防止過大的偏差。筆者曾經對1億2千萬行的表數據進行采樣,抽取出400萬行,經測試軟件測試處理的誤差爲千分之五,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,因爲對數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。

海量數據是發展趨勢,對數據分析和挖掘也越來越重要,從海量數據中提取有用信息重要而緊迫,這便要求處理要准確,精度要高,而且處理時間要短,得到有價值信息要快,所以,對海量數據的研究很有前途,也很值得進行廣泛深入的研究。

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