大数据代码优化（大数据优化算法）

原标题：大数据代码优化（大数据优化算法）

导读：

面对数据量大的情况如何进行优化?面对数据量大的情况进行优化，可以从以下几个方面进行：算法优化：选择高效算法：根据具体问题选择适合的高效算法，如分治法、动态规划、贪心算法等...

面对数据量大的情况如何进行 优化?

面对数据量大的情况进行优化，可以从以下几个方面进行：算法优化：选择高效算法：根据具体问题选择适合的高效算法，如分治法、动态规划、贪心算法等，以降低时间复杂度和空间复杂度。并行与分布式计算：利用MapReduce、spark等并行或分布式计算框架，充分利用多核处理器或集群资源，提升数据处理速度。

最后，考虑使用数据压缩技术。在数据模型中应用适当的压缩算法，可以在不损失数据完整性的前提下，减少数据的存储空间和传输时间。这不仅有助于提高存储效率，还可以加速数据的加载和处理过程。通过遵循以上优化策略，可以显著提升Power BI的性能，确保即使面对大量数据时也能保持高效的数据处理和可视化体验。

优化文件系统缓存（Filesystem Cache）ElasticSearch严重依赖底层文件系统缓存，若内存足够容纳索引数据文件，搜索性能将显著提升。内存分配建议：机器内存至少容纳数据量的一半。例如，若数据总量为1TB，则每台机器内存应至少为512GB（假设集群有2台机器），以确保高比例数据可走内存查询。

读写分离：将读操作和写操作分离到不同的数据库实例上，减轻主库压力。使用缓存：查询结果缓存：对于不经常变化的数据，可以将查询结果缓存起来，减少数据库访问。使用Redis等缓存系统：将热点数据存储在Redis等缓存系统中，提高访问速度。

网络请求优化：若数据来自后端，可结合后端分页api减少单次请求数据量。优势：实现简单，用户体验直观（适合中小数据集）。减少单次渲染数据量，降低内存占用。劣势：频繁翻页可能影响操作流畅性。大数据集下需多次请求，增加服务器负载（可通过前端缓存部分数据缓解）。

python:海量数据集分页优化

优先限制最大页码：快速解决深度分页问题，符合用户实际浏览习惯（如百度、淘宝均限制页数）。结合键分页：对性能要求高的场景，改用Keyset Pagination。监控与调优：通过数据库日志（如MySQL的show PROFILE）分析查询耗时，针对性优化。注意事项：测试不同页码的查询性能（如使用django-debug-toolbar）。避免在分页查询中使用order_by（）非索引字段。

使用Python的DASH库可以快速制作高大上的数据仪表盘，Dash基于Plotly，支持互动性图表，且可部署到Web或app。以下是具体步骤和案例说明：Dash核心优势互动性强：基于Plotly.js，支持缩放、筛选、悬停显示数据等操作。部署灵活：本地 HTML 格式展示，可部署到在线平台或App。

如果是在处理大数据集或进行分页显示时实现翻页功能：可以使用Python的生成器函数、列表切片或itertools库等方法来实现数据的分页处理。这些方法主要用于数据处理和分析领域，通过生成器或切片等方式将数据分成多个页面进行显示，并在用户请求时加载相应的页面数据。

C语言 网络编程:大数据时代下的数据传输优化

在大数据时代，C语言网络编程中的数据传输优化至关重要。以下是几种关键优化技术及其应用：数据缓冲：通过将数据块复制到缓冲区，可以避免频繁的I/O操作，从而提高网络传输效率。

数据传输：使用send（）和recv（）函数进行数据的发送和接收。关闭连接：使用close（）函数关闭套接字，结束通信。在嵌入式系统中，由于资源有限，通常需要特别注意代码的效率和资源的使用。例如，可以使用非阻塞I/O或多路复用技术（如select（）或poll（）来提高系统的并发处理能力。

C语言是一种通用、结构化、过程式的编程语言，具备底层访问能力、高效性能和跨平台性，在计算机领域中占据重要地位，被誉为“现代编程的基石”。C语言的基本特性结构化编程：C语言支持将程序组织为逻辑块或函数，每个函数执行特定任务。

在C语言中，buf单元是一个字符数组或字节数组，用于在读写过程中存储临时数据。作用：在程序中起着十分重要的作用，是数据交换和处理的临时存储区域。大小：buf单元的大小可以自定义，但通常会根据实际情况选择一个合理的大小，以确保数据的完整性和程序的效率。

聊聊程序优化

1、程序优化的核心目标是减少资源消耗、提升运行效率并降低缺陷率，本质是通过技术手段实现“用最少资源做更多事”。

2、小程序功能与排版优化：针对Python文章格式问题，提交了小程序新版本，实现格式兼容优化与排版改良。更新后页面布局更合理，文字分布更清晰，阅读体验显著提升。同时新增Python赛道，用户可通过小程序便捷领取文章用于起号，建议新号连续发布十天后根据流量情况切换赛道。

3、核心概念多目标优化的必要性：越来越多的应用程序需要同时优化多个目标，而这些目标本质可能相互矛盾。例如，提高性能可能导致功耗增加，降低功耗可能影响性能。多目标优化通过权衡不同目标，产生一组最优解，而非单一最优解。

4、匿名聊天保护隐私：走心聊聊允许用户以匿名的方式与他人聊天，这在一定程度上保护了用户的隐私，使用户能够更自由地表达自己的观点和感受，而无需担心身份泄露。减少社交压力：匿名聊天可以降低社交压力，使得用户能够更轻松地参与讨论和交流，不必担心因言论不当而带来的负面影响。

5、可以确保洗手的彻底性和有效性。总结标准化作业程序（SOP）是提升工作效率、确保工作质量、实现规模效应和降本增效的重要手段。在建立SOP的过程中，可以借鉴他人的SOP和自己提炼SOP，同时严格遵守标准并不断优化和完善。通过制定和执行SOP，可以规范员工的行为和工作流程，提高企业的竞争力和盈利能力。

大数据量多列求和查询如何优化?

使用分布式数据库：采用支持分布式计算的数据库（如TiDB、clickHouse），其内置的分布式执行引擎可自动优化多列求和查询。示例：ClickHouse通过向量化执行和列式存储，能高效处理海量数据的聚合查询。

非数值处理：文本或逻辑值会被视为0，可能导致结果偏差。性能优化：大数据量时，SUMPRODUCT可能比辅助列+SUM稍慢，但简洁性更优。扩展应用：多条件求和：结合逻辑判断，如=SUMPRODUCT（A2：A10=苹果）*（B2：B1050）*C2：C10），统计满足条件的数值和。

大数据量优化：对于超多表格，建议使用Power Query（excel 2016及以上版本）或VBA宏提升效率。替代方案（进阶）Power Query：「数据」→「获取数据」→「合并查询」。按向导添加多个表格，设置合并键（如ID列）。结果自动生成新表，支持刷新数据。

求和按钮操作方式：选择要求和的数据，然后点击工具栏中的“求和”按钮，结果会自动出现在下面或者右边的单元格里。优点：纯鼠标操作，数据列较少时较为便捷。缺点：数据量大时操作稍显繁琐。不过可以结合“十字”光标使用，提高一定的效率。

公式：=SUMPRODUCT（条件列1=条件1）*（条件列2=条件2）*返回列）作用：多条件计数或求和。通过数组运算实现复杂条件筛选。优势：无需数组公式，直接计算结果。总结：LOOKUP：适合精确查找，但大数据量时性能较差。VLOOKUP：基础查找常用，多条件查找需结合IF数组公式。OFFSET+MATCH：公式简洁，适合动态查找。