⑴ 根據資料庫日誌進行增量更新如何操作
有兩種做法
1、在設計資料庫的時候，帶入時間戳和是否刪除欄位，新增、修改都要更新這個欄位，除此之外，刪除是偽刪除，也要更新時間戳，然後記錄上次的時間戳，就可以取出增量數據了
2、如果設計資料庫時未有該內容，只能在加一個類似日誌表的東西，記錄了什麼時候，哪個表，哪行數據，干什麼了，然後從這里讀取增量
⑵ 大數據量更新
已經建立唯一索引了，多個進程是沒有問題的。伺服器也是有交換量的。你可以在伺服器上設置一下網路交換量，讓更多的系統資源參與數據交換。然後進程數也不是越多越好，開太多了伺服器拖不動反而慢。我感覺2~4個是最快的。
⑶ 增量更新是什麼
增量更新是指在進行更新操作時，只更新需要改變的地方，不需要更新或者已經更新過的地方則不會重復更新。這種更新的概念應用范圍比較廣泛，凡是需要進行數據更新的地方都會用到，如導航數據增量更新、殺毒軟體的病毒庫增量更新等等。目前導航領域的增量數據更新還比較新穎，不知道您指的是不是這個？
⑷ MySQL資料庫,一天一萬條以上的增量,怎麼優化
bulk_insert_buffer_size參數相對增大------用於存放insert語句的緩存空間，增大可以提高insert的速度
對於insert頻率較大的表，可以適當刪除不常用的索引，可以減少對表索引維護的開銷
在業務允許的情況下，也就是說不需要事物機制，建議用myisam引擎，相比較而言，myisam比innodb的批量插入要快很多，當然還有archive引擎，不過這個引擎很少用，所以建議還是用myisam
⑸ sqlserver2008R2資料庫中表的增量更新怎麼實現
你所說的這種情況，應該可以使用sql server的merge函數來解決。至於怎麼使用，你可以網路，其實也很簡單，但是打字說起來就復雜了
⑹ 如何根據增量數據更新預測演算法的結果
，是否有其他的演算法或機制對模型結果進行更新？在大數據應用的時候，如果一旦有增量數據就在全量數據上更新演算法結果太費資源了。例如在推薦應用中，網易雲音樂根據用戶每天的行為數據更新推薦結果。
⑺ kettle如何增量更新數據，有哪幾種方式
增量更新，正常的都是使用時間戳去增量，主鍵增量次之，聯合主鍵等
⑻ oracle 千萬級數據量的增量更新，有沒有什麼好的方案
用merge into更新
⑼ 如何節省資料庫磁碟儲存空間
這個是經典問題了
是採用int型（自增量或手動增量），還是GUID還是聯合主鍵（combo）
考慮這些問題無非從高效性和易用性上進行考慮。下面列出四種主鍵生成方式優缺點的比較：
自動增長欄位
優點1. 使用簡單
缺點1. 不同資料庫獲取當前值方式不同；
2. 難以應用在多個資料庫間進行數據遷移的情況。
3.不能集群化
手動增長型欄位
優點1.可以獲得最新鍵值
2. 可以確保數據合並過程中不會出現鍵值沖突
缺點1.通常情況下需要建立一張單獨的表存儲當前主鍵鍵值；
2.增加一次資料庫訪問來獲取當前主鍵鍵值；
3. 考慮並發沖突等，增加系統的復雜程度。
4. 不能集群化
使用GUID
優點 1. 直接生成GUID，獲得最新鍵值以填充主鍵，使用方便；
2.可以確保數據合並過程中不會出現鍵值沖突；
3. 避免了前兩種方式獲取當前鍵值所增加的開銷。
缺點1.佔用較多存儲空間；
2.索引耗時；
3. 在多表鏈接查詢時效率不如int型
使用「COMB」類型
優點1. 保留GUID的已有優點；
2. 利用時間信息與GUID組合起來，增加有序性以提高索引效率。
缺點1.需要設計COMB的生成演算法；
2. 和GUID一樣佔用較多存儲空間；
3. 在多表鏈接查詢時效率不如int型，但優於GUID。
從上表的對比中可以看出，問題的焦點還是在是採用高效的，但可控性、可移植性差的整形，還是採用能使用GUID這樣可控性和移植性高，但是效率低，存儲大的字元型主鍵，真有點魚和熊掌不能兼得的味道。（COMB需要設計生成演算法，增加程序的復雜度，如果演算法不當，會產生意想不到的結果，GUID也可以通過優化索引的方式提升性能，暫不使用COMB）
從資料庫的角度來看，整形雖然查詢的效率最高，但是數據的合並、移植存在著很大的問題，同時高並發的情況下，各種整形的生成方式都面臨這問題，而且不利於集群化處理。而採用GUID生成方式的字元型，能很好解決集成和並發性的問題，但佔用空間大，查詢效率低可能成為系統運行後將出現的問題。
從程序開發的角度上看，整形生成方式的生成主鍵非常方便，但是主鍵的獲取，需要整個事務結束，才能從資料庫中取到，同時在多關聯表保存的時候，需要先保存主表，將產生的主鍵傳給字表，從而也可以造成性能的缺失，並且無法直接獲取主鍵，會增加程序開發處理的復雜性。而字元型的主鍵，需要程序人員自定義主鍵生成規則，需要認為的干預主鍵的生成，但是主鍵可以在插入資料庫之前就能拿到，方便程序的處理。
從系統數據的角度來看，業務數據可能存在大量的並發，採用GUID的方式是非常方便的，在數據級別很大的情況下，可以方便的進行集群化處理。檔案型數據並發量小，但是被引用的多，數據合並和集成的情況也很多，完全使用整形是不合適的，完全採用GUID，又會引起性能的缺失，需要更加折中的方案，既保證使用可控性較強的能唯一標識的字元串，同時又要盡量降低字元串佔得位元組數。而對於系統輔助數據，根據實際情況靈活使用，不做硬性統一，在數據量較小的情況下，盡量採用整形。
⑽ 如果mysql資料庫每天都有10000多條數據增量,該怎樣優化資料庫
一方面根據查詢語句，創建索引，另一方面，你應該看看mysql的集群功能，以便在將來業務需求增大時用集群的方案來解決這類問題