Hướng dẫn cách xử lý dữ liệu lớn trong SQL Server

Nguồn bài viết: Hướng dẫn cách xử lý dữ liệu lớn trong SQL Server

Khi cơ sở dữ liệu của bạn chỉ ở mức độ của một trường đại học, chúng không có gì là trở ngại. Nhưng đối với một doanh nghiệp lớn, cơ sở dữ liệu SQL của họ sẽ phát triển theo thời gian và trở nên khổng lồ! Và bạn đang gặp khó khăn trong việc xử lý dữ liệu lớn trong SQL Server? Vì vậy, trong bài viết này, thuthuatkiemtien.com sẽ đưa ra các giải pháp tối ưu hóa cơ sở dữ liệu và giúp bạn xử lý dữ liệu lớn trong SQL Server dễ dàng hơn!

Dữ liệu lớn – Dữ liệu lớn là gì?

Trong bài viết này, thuthuatkiemtien.com sẽ giới thiệu đến bạn đọc Big Data là gì cũng như một số ứng dụng của nó trong các ngành công nghiệp. Mục đích của phần giới thiệu về Dữ liệu lớn sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về dữ liệu lớn và sau đó thu nhỏ nó để sử dụng trong SQL Server, có nghĩa là mục tiêu chính của bài viết sẽ là tối ưu hóa công cụ cơ sở dữ liệu. cơ sở dữ liệu và xử lý dữ liệu lớn đó trong SQL Server.

Dữ liệu lớn là gì?

Được giải thích một cách “dễ hiểu”, Dữ liệu lớn là một tập hợp dữ liệu lớn đến mức “siêu khổng lồ” có thể lên đến vài petabyte hoặc exabyte; Các dữ liệu này có thể có cấu trúc hoặc không có cấu trúc, chúng đa dạng, có khả năng thay đổi nhanh chóng và trở nên phức tạp đối với các phần mềm xử lý dữ liệu thông thường.

Bạn cũng có thể tham khảo Big Data là gì qua định nghĩa của IBM như sau:

IBM định nghĩa Dữ liệu lớn theo nghĩa 4V:

• Âm lượng: là khối lượng dữ liệu (đây là cách được sử dụng phổ biến nhất để nói về Dữ liệu lớn)
• Vận tốc: đề cập đến tốc độ dữ liệu
• Đa dạng: nói về tính đa chiều, đa dạng của dữ liệu (có cấu trúc, không có cấu trúc)
• Tính xác thực: dịch là tính xác thực của dữ liệu

Nhưng bạn có thể thấy trên thực tế, rất nhiều chương trình, nhiều bài báo trên phương tiện truyền thông sử dụng Big Data như một trào lưu hay “mốt” giúp làm đẹp cho doanh nghiệp của bạn chỉ với một cơ sở dữ liệu. Vài chục GB cũng có thể được gọi là “Dữ liệu lớn”.

Các ứng dụng của Dữ liệu lớn cho doanh nghiệp

Đối với doanh nghiệp, không có gì quan trọng hơn thông tin về khách hàng của họ. Từ những thông tin đó, doanh nghiệp có thể sử dụng và khai thác một cách hiệu quả như:

• Phân tích hành vi, sở thích và xu hướng mua của khách hàng để thay đổi chiến lược tiếp thị và quảng bá sản phẩm.
• Đánh giá các lựa chọn của khách hàng để giới thiệu các sản phẩm tương tự
• Phân tích và xây dựng từng nhóm khách hàng riêng biệt theo giới tính, độ tuổi, vị trí địa lý để tạo chiến dịch phù hợp
• Sử dụng dữ liệu của bạn để phân tích và tạo Bản đồ hành trình của khách hàng và tiếp thị họ đến nhiều sản phẩm hơn ở mỗi giai đoạn mua hàng.
• Giúp doanh nghiệp dự đoán thị trường và tung ra sản phẩm trong những thời kỳ nhất định.
• Giúp doanh nghiệp tạo ra những sản phẩm phù hợp với nhu cầu của người tiêu dùng…

Nếu doanh nghiệp muốn nhận được những lợi ích này, họ sẽ cần phải làm rất nhiều việc để đảm bảo chất lượng của dữ liệu, khả năng phân tích dữ liệu của họ, v.v.

Trong đó ưu tiên tối ưu dữ liệu sau đó truy vấn dữ liệu hiệu quả; Cách thực hiện các công việc này sẽ được “bật mí” trong 2 phần tiếp theo!

Xử lý hiệu quả dữ liệu lớn trong SQL Server cho doanh nghiệp

Hầu hết các hoạt động trong doanh nghiệp sẽ nhằm tối ưu hóa mục tiêu chính là tăng lợi nhuận và thúc đẩy hoạt động kinh doanh. Do đó, doanh nghiệp sẽ cần xác định trước các yêu cầu / nhu cầu đáp ứng nhu cầu kinh doanh trước khi xây dựng, tối ưu hóa và truy vấn cơ sở dữ liệu.

Các vấn đề cần thiết để tối ưu hóa doanh nghiệp

Xác định các bên liên quan của bạn

Doanh nghiệp sẽ cần có đội ngũ chuyên trách và đội ngũ DBA – Database Administrator nội bộ để quản lý và tối ưu hóa cơ sở dữ liệu; cũng như các bên liên quan khác và có liên quan mật thiết đến doanh nghiệp.

Tập trung vào kết quả kinh doanh

Nếu bạn muốn sử dụng truy vấn dữ liệu một cách hiệu quả, hãy tập trung vào các kết quả đầu ra có thể phục vụ mục đích kinh doanh thay vì tìm hiểu các bản sao hoặc khám phá cơ sở dữ liệu của bạn. kinh doanh để báo cáo cấp trên.

Lập kế hoạch chi tiết

Kết quả cuối cùng sẽ là cái gì, ai, khi nào, ở đâu và tại sao nên được nhắm mục tiêu trong kế hoạch.

Cách tối ưu hóa cơ sở dữ liệu

Lập chỉ mục – lập chỉ mục thích hợp

Nói cách khác, bạn tạo một cấu trúc dữ liệu gọn gàng để có thể truy xuất dữ liệu nhanh hơn, mỗi chỉ mục nên có mục đích cụ thể và không trùng lặp, làm cho việc kết nối các bảng trở nên phức tạp, làm giảm hiệu suất truy vấn.

Giữ cho cơ sở dữ liệu đơn giản và cụ thể

Phần này liên quan trực tiếp đến điểm ở trên, khi một cơ sở dữ liệu không quá phức tạp có thể giúp đơn giản hóa câu lệnh truy vấn, nếu không việc truy vấn dữ liệu sẽ trở nên cực kỳ phức tạp vì:

Các bảng con sẽ liên quan đến bảng mẹ và sử dụng các giá trị do bảng mẹ cung cấp, truy vấn sẽ chạy từng hàng một cho đến khi trả về kết quả truy vấn, điều này sẽ tiêu tốn thời gian và tài nguyên máy tính. .

Tránh sử dụng bảng tạm thời

Trong một số trường hợp buộc phải tạo chuỗi truy vấn, bảng tạm thời sẽ là giải pháp hỗ trợ bạn trong quá trình thực hiện truy vấn dữ liệu.

Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp bình thường, bảng tạm thời là không cần thiết vì chúng sẽ làm phức tạp thêm vấn đề.

Các cách để tối ưu hóa các truy vấn cơ sở dữ liệu

CHỌN hiệu quả

Nếu bạn truy vấn dữ liệu và sử dụng một truy vấn chung chung như thế này trong cơ sở dữ liệu, kết quả sẽ trở nên phức tạp:

SELECT *
FROM Customers

Thay vì sử dụng phương pháp đó, bạn nên truy vấn chính xác thông tin cần thiết để phục vụ công việc kinh doanh, cho mục đích cuối cùng thay vì chọn tất cả dữ liệu khách hàng:

SELECT FirstName, LastName, Address, City
FROM Customers

Tránh sử dụng CHỌN DISTINCT

Nếu bạn định lọc kết quả cho những người sống trong cùng một thành phố như thế này:

SELECT DISTINCT FirstName, LastName, City
FROM Customers

Kết quả cuối cùng sẽ tạo ra rất nhiều yếu tố bất hợp lý như trùng tên, sống cùng thành phố. Bạn có thể sử dụng cách hiệu quả hơn như:

SELECT FirstName, LastName, Address, City, Phone
FROM Customers

Với phương pháp này, dù hàng trăm người trùng họ, cùng sinh sống tại TP.HCM nhưng số điện thoại của họ sẽ khác nhau.

Và tham khảo bài viết Hướng dẫn sử dụng Trigger trong SQL để tăng mức tối ưu khi sử dụng SQL Server nhé!

Đến đây chắc hẳn bạn đã hiểu hơn về cách xử lý dữ liệu lớn trong SQL Server rồi phải không? Chúc bạn vững vàng với nghề phân tích dữ liệu, chúc bạn thu được nhiều lợi nhuận hơn từ việc phân tích và ứng dụng dữ liệu lớn vào công việc kinh doanh của mình!

Bài viết có tham khảo nội dung từ: ITViec, TopDev, sisense, SQLshack và Microsoft.

Câu hỏi thường gặp về xử lý dữ liệu lớn trong SQL Server

Tôi nên chọn phiên bản SQL Server nào?

Tùy thuộc vào khả năng tài chính và cơ sở hạ tầng hiện tại, doanh nghiệp có thể lựa chọn phiên bản SQL Server phù hợp cho mình. Ví dụ: nếu cơ sở hạ tầng hiện có của bạn lớn, bạn có thể chọn từ các phiên bản SQL Server mới như SQL Server 2019.

Ví dụ cụ thể về Dữ liệu lớn trong cuộc sống thực là gì?

Nếu bạn đã từng mua sản phẩm tại các nền tảng thương mại điện tử và thấy ứng dụng của họ đề xuất sản phẩm cho bạn trên trang chủ của ứng dụng – thì đó là ví dụ điển hình nhất về Dữ liệu lớn. Họ sẽ sở hữu một lượng dữ liệu đủ để gọi Big Data rồi phân tích các hành vi xem, yêu thích và tìm kiếm của bạn để đưa ra đề xuất mua hàng trên ứng dụng.

Doanh nghiệp nhỏ có cần DBA không?

Đối với các doanh nghiệp truyền thống vẫn đang lưu trữ dữ liệu bằng Excel và bạn cảm thấy Excel là đủ thì không cần thuê các DBA – Quản trị viên cơ sở dữ liệu chịu trách nhiệm quản lý, vận hành, cài đặt cơ sở dữ liệu để tránh sử dụng nhầm người và tốn một rất nhiều tiền để thuê họ trong khi cơ sở dữ liệu quá nhỏ.

“Sự nghiệp Dữ liệu lớn” là gì?

Nghề của một người “ăn ngủ” với Dữ liệu lớn được gọi là Nhà khoa học dữ liệu – hay kỹ sư / nhà phân tích dữ liệu. Các nhà khoa học dữ liệu thường sẽ làm các công việc như: thu thập, xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình, thuật toán, kiểm tra và đánh giá kết quả….

CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN TINO

• Trụ sở chính: L17-11, Lầu 17, Tòa nhà Vincom Center, Số 72 Lê Thánh Tôn, P. Bến Nghé, Q.1, TP.
  VPĐD: 42 Trần Phú, P.4, Q.5, TP.HCM
• Điện thoại: 0364 333 333
  Tổng đài miễn phí: 1800 6734
• Email: sales@tino.org
• Trang web: www.tino.org

Xem thêm nhiều bài viết về : Kiến Thức Cơ Bản

Bản quyền thuộc: thuthuatkiemtien.com

from thuthuatkiemtien.com https://ift.tt/f9mLvSX
via thuthuatkiemtien.com