可以利用Excel的宏来处理，两层循环，第一层将前两个单元格拼接成一个字符串，第二层依次往后比较，如果找到了一致的，则再行尾单元格设置一个1，执行结束后，对行尾单元格筛选，选出空值的行即去重后的结果。
方案1：采用2-Bitmap（每个数分配2bit，00表示不存在，01表示出现一次，10表示多次，11无意义）进行，共需内存内存，还可以接受。然后扫描这5亿个整数，查看Bitmap中相对应位，如果是00变01，01变10，10保持不变。所描完事后，查看bitmap，把对应位是01的整数输出即可。
同时可以极大的减轻网络链路负载，减小用户的响应时间，为实现流量工程目标提供了更大的灵活性，是源端去重和目的端去重的折衷。
两极化加剧，超大型连锁餐饮与社区小型门店齐头并进 未来几年，中等规模餐饮企业的日子越来越难，他们一没有大型连锁餐饮企业的供应链议价能力，二没有小型社区门店灵活接地气。如果做得还是那种对厨师水平强依赖的品类，那么我可以确定这些企业无法走远。
第二， 搜索，第三， 大数据。到了后台的各种服务其实都是处理的数据。 像平台的业务部门，做的就是 数据存储和读 取，对搜索来说做的是 数据的 检索，对大数据来说是做的数据的 挖掘。微博其实和淘宝是很类似微博其实和淘宝是很类似的。
你可以参考在抖音同领域近期大火过的作品，然后进行二次的翻拍亦或者去重，也就是所谓的伪原创，往往效果要比你自己原创要更好。你不难发现，在抖音就是一个原创带动千万个翻拍，歌火了全网跳，舞蹈火了全网跳，抖音啊就是这个尿性。找到一些原创视频的不足，再加以翻拍，你就能比他更火。
1、我们先创建一个测试数据库：快速创建一些数据：连续执行同样的 SQL 数次，就可以快速构造千万级别的数据：查看一下总的行数：我们来释放一个大的 update：然后另起一个 session，观察 performance_schema 中的信息：可以看到，performance_schema 会列出当前 SQL 从引擎获取的行数。
2、建缓冲区。比如其他类型的高速缓存（redis等）作为中间缓冲层。数据的查询，更改首先在这个层处理，处理完再更新到对应的数据库。注意额外增加锁，或者缓存机制防止缓存击穿，雪崩导致系统崩溃。
3、对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
1、【1】首先推荐使用插件的方式来优化数据库。WP-Optimize 是一款优秀的数据库优化插件，能够帮助优化和清扫WordPress数据库。通过测试WordPress 1 ，发现这个插件能够很好的工作。使用之前，安装并激活，然后在wordpress左侧边栏就会有wp-optimize导航栏。
2、安装了wordpress后，打开它总感觉比别的网页速度慢，后来查询可能是后台安装了太多插件，关闭了所有还是不行，上百度查询了一下 找到了这个插件Optimize DB 希望对大家有用。
3、该插件“实现Object的分级持久化缓存，可以用来代替内置WordPress的WP_Object_Cache。”不像其他缓存插件，该插件不缓存你的整个页面，它只缓存在插件的API函数中指定的数据。换句话说，它会明显减少您的数据库的负载，从而加快页面加载和增加你的博客的整体性能。
4、定期优化数据库常用代码的优化可以减少网站的加载时间，去掉没有必要的加载选项，以及谷歌字库的替代等，或者使用缓存插件提高网站和页面的加载速度。同时，还需定期手工到PHPMYADMIN中删除和优化数据库表和垃圾缓存，提高数据库的执行效率。
5、缓存技术就是另一个解决方案，就是将动态数据存储到缓存文件中，动态网页直接调用这些文件，而不必再访问数据库，WordPress和Z-Blog都大量使用这种缓存技术。我自己也写过一个Z-Blog的计数器插件，也是基于这样的原理。
应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
offset+limit方式的分页查询，当数据表超过100w条记录，性能会很差。主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。比如： 读第10000到10019行元素（pk是主键/唯一键）.使用order by id可以在查询时使用主键索引。
首先，数据量大的时候，应尽量避免全表扫描，应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引，建索引可以大大加快数据的检索速度。 但是，有些情况索引是不会起效的：应尽量避免在 where 子句中使用！=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
你好，你可以根据条件去添加索引，例如：所有mysql索引列类型都可以被索引，对来相关类使用索引可以提高select查询性能，根据mysql索引数，可以是最大索引与最小索引，每种存储引擎对每个表的至少支持16的索引。总索引长度为256字节。
查询优化器在生成各种执行计划之前，得先从统计信息中取得相关数据，这样才能估算每步操作所涉及到的记录数，而这个相关数据就是cardinality。简单来说，就是每个值在每个字段中的唯一值分布状态。比如表t1有100行记录，其中一列为f1。
1、非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。数据质量和数据管理。
2、用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
3、网站前段，访问标签页面，需要查询出这个标签下的所有文章，需要筛选是否发布，需要按照时间排序。通过一般方法leftjoin联合索引速度仍然十分不理想。请教在百万级文章，万级标签，千万级关系下。如果高效的实现某一标签下文章的分页排序查询。
4、可视化分析。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。 数据挖掘算法。
5、MySQL数据库，这个对于部门级或者互联网的数据库应用是必要的，这个时候关键掌握数据库的库结构和SQL语言的数据查询能力。SQL Server的最新版本，对中小企业，一些大型企业也可以采用SQL Server数据库，其实这个时候本身除了数据存储，也包括了数据报表和数据分析了，甚至数据挖掘工具都在其中了。
6、通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 AnalyticVisualizations（可视化分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
1、主要原因是offset limit的分页方式是从头开始查询，然后舍弃前offset个记录，所以offset偏移量越大，查询速度越慢。比如： 读第10000到10019行元素（pk是主键/唯一键）.使用order by id可以在查询时使用主键索引。但是这种方式在id为uuid的时候就会出现问题。
2、还有另外一种与上种方法比较相似的方法来做分页，这种方式比较试用于数据集相对小，并且没有可用的索引的情况下—比如处理搜索结果时。在一个普通的服务器上执行下面的查询，当有2M条记录时，要耗费2sec左右。这种方式比较简单，创建一个用来存储所有Id的临时表即可（这也是最耗费性能的地方）。
3、这种方式的做法是先定位偏移位置的id，然后再往后查询，适用于id递增的情况。
4、W数据基本不用优化的。走索引就可以了。上百万了再说吧。
