1、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準，在對SQL語句的編寫過程中，例如減少關聯，少用或不用游標，設計好高效的數據庫表結構等都十分必要。

?

　　2、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，如果對復雜的數據處理，必須借助程序，那么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。

　　3、 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，有的可能為非標準的時間，出現的原因可能為應用程序的錯誤，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。

　　4、 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。

　　5、 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。

　　6、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。