⑴ 根据数据库日志进行增量更新如何操作
有两种做法
1、在设计数据库的时候，带入时间戳和是否删除字段，新增、修改都要更新这个字段，除此之外，删除是伪删除，也要更新时间戳，然后记录上次的时间戳，就可以取出增量数据了
2、如果设计数据库时未有该内容，只能在加一个类似日志表的东西，记录了什么时候，哪个表，哪行数据，干什么了，然后从这里读取增量
⑵ 大数据量更新
已经建立唯一索引了，多个进程是没有问题的。服务器也是有交换量的。你可以在服务器上设置一下网络交换量，让更多的系统资源参与数据交换。然后进程数也不是越多越好，开太多了服务器拖不动反而慢。我感觉2~4个是最快的。
⑶ 增量更新是什么
增量更新是指在进行更新操作时，只更新需要改变的地方，不需要更新或者已经更新过的地方则不会重复更新。这种更新的概念应用范围比较广泛，凡是需要进行数据更新的地方都会用到，如导航数据增量更新、杀毒软件的病毒库增量更新等等。目前导航领域的增量数据更新还比较新颖，不知道您指的是不是这个？
⑷ MySQL数据库,一天一万条以上的增量,怎么优化
bulk_insert_buffer_size参数相对增大------用于存放insert语句的缓存空间，增大可以提高insert的速度
对于insert频率较大的表，可以适当删除不常用的索引，可以减少对表索引维护的开销
在业务允许的情况下，也就是说不需要事物机制，建议用myisam引擎，相比较而言，myisam比innodb的批量插入要快很多，当然还有archive引擎，不过这个引擎很少用，所以建议还是用myisam
⑸ sqlserver2008R2数据库中表的增量更新怎么实现
你所说的这种情况，应该可以使用sql server的merge函数来解决。至于怎么使用，你可以网络，其实也很简单，但是打字说起来就复杂了
⑹ 如何根据增量数据更新预测算法的结果
，是否有其他的算法或机制对模型结果进行更新？在大数据应用的时候，如果一旦有增量数据就在全量数据上更新算法结果太费资源了。例如在推荐应用中，网易云音乐根据用户每天的行为数据更新推荐结果。
⑺ kettle如何增量更新数据，有哪几种方式
增量更新，正常的都是使用时间戳去增量，主键增量次之，联合主键等
⑻ oracle 千万级数据量的增量更新，有没有什么好的方案
用merge into更新
⑼ 如何节省数据库磁盘储存空间
这个是经典问题了
是采用int型（自增量或手动增量），还是GUID还是联合主键（combo）
考虑这些问题无非从高效性和易用性上进行考虑。下面列出四种主键生成方式优缺点的比较：
自动增长字段
优点1. 使用简单
缺点1. 不同数据库获取当前值方式不同；
2. 难以应用在多个数据库间进行数据迁移的情况。
3.不能集群化
手动增长型字段
优点1.可以获得最新键值
2. 可以确保数据合并过程中不会出现键值冲突
缺点1.通常情况下需要建立一张单独的表存储当前主键键值；
2.增加一次数据库访问来获取当前主键键值；
3. 考虑并发冲突等，增加系统的复杂程度。
4. 不能集群化
使用GUID
优点 1. 直接生成GUID，获得最新键值以填充主键，使用方便；
2.可以确保数据合并过程中不会出现键值冲突；
3. 避免了前两种方式获取当前键值所增加的开销。
缺点1.占用较多存储空间；
2.索引耗时；
3. 在多表链接查询时效率不如int型
使用“COMB”类型
优点1. 保留GUID的已有优点；
2. 利用时间信息与GUID组合起来，增加有序性以提高索引效率。
缺点1.需要设计COMB的生成算法；
2. 和GUID一样占用较多存储空间；
3. 在多表链接查询时效率不如int型，但优于GUID。
从上表的对比中可以看出，问题的焦点还是在是采用高效的，但可控性、可移植性差的整形，还是采用能使用GUID这样可控性和移植性高，但是效率低，存储大的字符型主键，真有点鱼和熊掌不能兼得的味道。（COMB需要设计生成算法，增加程序的复杂度，如果算法不当，会产生意想不到的结果，GUID也可以通过优化索引的方式提升性能，暂不使用COMB）
从数据库的角度来看，整形虽然查询的效率最高，但是数据的合并、移植存在着很大的问题，同时高并发的情况下，各种整形的生成方式都面临这问题，而且不利于集群化处理。而采用GUID生成方式的字符型，能很好解决集成和并发性的问题，但占用空间大，查询效率低可能成为系统运行后将出现的问题。
从程序开发的角度上看，整形生成方式的生成主键非常方便，但是主键的获取，需要整个事务结束，才能从数据库中取到，同时在多关联表保存的时候，需要先保存主表，将产生的主键传给字表，从而也可以造成性能的缺失，并且无法直接获取主键，会增加程序开发处理的复杂性。而字符型的主键，需要程序人员自定义主键生成规则，需要认为的干预主键的生成，但是主键可以在插入数据库之前就能拿到，方便程序的处理。
从系统数据的角度来看，业务数据可能存在大量的并发，采用GUID的方式是非常方便的，在数据级别很大的情况下，可以方便的进行集群化处理。档案型数据并发量小，但是被引用的多，数据合并和集成的情况也很多，完全使用整形是不合适的，完全采用GUID，又会引起性能的缺失，需要更加折中的方案，既保证使用可控性较强的能唯一标识的字符串，同时又要尽量降低字符串占得字节数。而对于系统辅助数据，根据实际情况灵活使用，不做硬性统一，在数据量较小的情况下，尽量采用整形。
⑽ 如果mysql数据库每天都有10000多条数据增量,该怎样优化数据库
一方面根据查询语句，创建索引，另一方面，你应该看看mysql的集群功能，以便在将来业务需求增大时用集群的方案来解决这类问题