Ⅰ 關於資料庫，有個十萬級、百萬級資料庫概念，請問十萬、百萬指的是什麼
數據記錄數，因為，並發指在前段的是httpd,而並發並不會造成資料庫的瓶頸再大的資料庫讀寫可以用讀寫分離，非及時更新的數據可以通過緩存來解決，十萬級、百萬級資料庫會存在查詢慢的問題，大數據量對查詢特別是像那種鏈接查詢和各種條件的查詢會很慢很慢這才是資料庫的瓶頸當然可以分表等多種解決方案。
Ⅱ 百萬收錄級別的網站是怎樣煉成的
網站內容收錄一百萬，這對新站長來說是個可望不可即的事，而對老站長同樣也是有難度。筆者也想做成一個這樣的收錄破百萬的網站帝國，於是見到有哪些收錄超過一百萬的網站都會留意一番，現在總結起來會發現有四點可以作為這些超級大站的共同點，下邊聽我一一分享。
一，優秀的網站構架
縱觀多數收錄量巨大的網站，幾乎都清一色採用了扁平狀的構架，最簡單的用到了首頁-欄目列表頁-文章終端頁這樣的結構，例如搜外，搜外還在根目錄下做了論壇，在原有的基礎上更大地發揮了網友創造內容的力量。
二，高質量的網站內容
一個高質量的網站，肯定是用優質的內容來支撐的。並且每天都有一定量的更新，在搜索引擎面前能獲取到較高的權重，這樣搜索引擎每天收錄到相關的內容會進行對比，質量得分較高的內容被繼續保留下來，而那些質量低相似度又高的內容自然會從資料庫中被刪除。
三，多渠道增加內容來源
百萬收錄級別的工程不是一天就能做好的，特別是個人站長，由於人力資源輸入有限，此時運用技術手段來增加網站內容來源顯得尤為重要，比如採集相關內容，網站增設投稿欄目，製造blog專欄，網路欄目等眾包系統。畢竟百萬收錄的任務對一個小的編輯團隊來說不是容易的事，所以多渠道增加內容來源是一個可行性較高的手段。
四，精心的網站運營模式
每個網站都有自己的運營模式，日常看到上一定規模的網站，沒有哪個不依靠網站運營的。SEO只是一個技術手段，精心的網站運營才是王道。在一定的前提下嘗試去招募一些熱愛該網站的志願者們，讓他們參與管理網站，給予刪廣告貼，維護公眾秩序的許可權，我相信一定會有樂意幫忙的網友的。
最後總結下，萬里長城不是一天就能堆成的，但走完萬里長城的方法卻有很多種。只要制定好計劃，並投入十足的激情去執行，我相信不僅百萬收錄，千萬收錄也是沒有問題的。
Ⅲ 網站的PV是啥意思
網站的PV值，即網站的人均瀏覽次數；
Page Views：這個數據反映到訪的網民對特定網站的使用率，Page Views就是每個用戶瀏覽的頁面數量，簡稱PV。某網站的PV值是每天所有訪問該網站的Alexa工具條用戶在該網站上瀏覽的總頁面數的平均值，而同一人對相同頁面的重復瀏覽在每天只計作一次。
更詳細地解釋:
Alexa的世界網站排名如何計算的？
Alexa每三個月公布一次新的網站綜合排名。此排名的依據是用戶鏈接數（Users Reach）和頁面瀏覽數（Page Views）三個月累積的幾何平均值。
User Reach：Alexa提供了一個叫做Reachpermillionusers（每百萬用戶訪問人次，簡稱Reach）的數據來表示訪問人數，這個數據指的是每一百萬個Alexa工具條用戶中每天訪問某一網站的平均人數。
Page Views：這個數據反映到訪的網民對特定網站的使用率，Page Views就是每個用戶瀏覽的頁面數量，簡稱PV。某網站的PV值是每天所有訪問該網站的Alexa工具條用戶在該網站上瀏覽的總頁面數的平均值，而同一人對相同頁面的重復瀏覽在每天只計作一次。
TrafficRank（網站流量排名，簡稱Rank）：根據Users Reach和Page Views就可以計算網站流量排名，是基於該網站3個月訪問量記錄的平均值，而不是當天的流量。Rank就是Reach和PV的幾何平均數，也就是兩者乘積的平方根，通過這兩個量的三個月累積值的幾何平均得出當前名次。
總結：一個網站的Reach和PV值越高，其Rank也就越高，也就是網站排名越高。
例如google.com，其4.0的PV值在一般的網站來說並不算高，但是，由於Google搜索引擎的用戶非常多，其Reach值遠高於一般的網站，就使得google.com的Rank達到4，也就是說，google.com當天的全球排名是第四位。
Ⅳ 百萬數據網怎麼樣
我就是網路了，沒這個答案，自己買了，但我告訴，他發給你是有電話，但哪些電話都是假的，QQ是1902842392，，希望其他人不要上當，我貼了聊天圖，怕大家看不清，我還復制一下，聊天內容
（
支付寶：[email protected]
轉帳成功後，發截圖給我看下
未來！崛起!2013-10-219:54:08
好
未來！崛起!2013-10-219:59:16
什麼洪武嗎
300元，沒錯吧
數據資源2013-10-219:59:31
嗯，是的
未來！崛起!2013-10-219:59:37
如果批量買，
有沒有優惠
數據資源2013-10-219:59:56
量多，有優惠的
未來！崛起!2013-10-2110:00:32
好，
我先確定這個
數據資源2013-10-2110:00:50
嗯
未來！崛起!2013-10-2110:01:27
好了，
付完了
數據資源2013-10-2110:01:37
發圖給我看下
未來！崛起!2013-10-2110:01:55
數據資源2013-10-2110:03:18
好的
福田上梅林，頤林雅苑
未來！崛起!2013-10-2110:03:32
是的
數據資源2013-10-2110:03:33
你是要哪個小區
未來！崛起!2013-10-2110:03:43
頤林雅苑
這個就是小區名字
數據資源2013-10-2110:04:02
稍等，，
未來！崛起!2013-10-2110:07:50
好了沒
數據資源2013-10-2110:08:02
==
數據資源2013-10-2110:09:17
接下
未來！崛起!2013-10-2110:09:24
好
謝謝
數據資源2013-10-2110:09:31
打開，，setup點這個安裝下載數據就可以了。
如果有裝360或其它殺軟的話，請先退出再安裝下載數據，因為我們的數據都是有加密，有加密的數據都是會誤報的。
未來！崛起!2013-10-2110:10:17
不是文件啊，
是個程序
數據資源2013-10-2110:10:30
有沒有看到啊
你點自個去下載啊
未來！崛起!2013-10-2110:10:56
==
我這個電腦下載不了，
我換台，
要不要密碼的
數據資源2013-10-2110:11:25
不需要
你直接打開，點OK，。再點確定，，
就可以了
數據資源2013-10-2110:11:48
每一台電腦都可以下載業主數據的啊
很簡單，，
未來！崛起!2013-10-2110:12:32
好
未來！崛起!2013-10-2110:13:38
數據資源2013-10-2110:14:18
這個提示是WIN7的電腦才能下載的啊
你用的是什麼系統的電腦啊
未來！崛起!2013-10-2110:14:42
XP
數據資源2013-10-2110:15:50
那稍等
我這邊幫你下載好了，再發給你
未來！崛起!2013-10-2110:16:02
好的
數據資源2013-10-2110:18:39
接下
數據資源2013-10-2110:20:04
接下
合作愉快
未來！崛起!2013-10-2110:22:00
未來！崛起!2013-10-2110:23:35
這個有沒有問題啊，
總想才11樓，
怎麼19樓都有啊，
數據資源2013-10-2110:23:54
沒問題
我們從提供商那邊拿過來的，都是最新的，沒有問題的
未來！崛起!2013-10-2110:25:38
未來！崛起!2013-10-2110:26:55
我在落實當中，但是我找的號碼有點問題
沒事，我多落實幾個，80%對的就行了
未來！崛起!2013-10-2110:44:35
在不
你看看是不是弄錯了，
號碼不對啊
數據資源2013-10-2110:45:07
不可能的，我們其它客戶從來都沒有像你這樣說過，都是買了之後再來找我們買的。
我不知道你是做什麼產品推銷的，現在各行各業都是有競爭的，
我不知道你是做什麼產品推銷的，現在各行各業都是有競爭的，
現在廣告電話也很多，有的接到陌生電話，理都不理人都有的。
未來！崛起!2013-10-2110:45:39
我這是二手房中介
未來！崛起!2013-10-2110:46:34
先說說幾點嗎，
有好幾個單元，都最高只有8樓，你這邊都19樓了，
這個小區，最多也就11樓，
還有，你這里只有12個單元，但是這個小區，有13棟
未來！崛起!2013-10-2110:48:21
然後，有些單元都都是一層兩戶，和三戶的，
你這里都是四戶的，
你看看，是不是整錯樓盤給我了
未來！崛起!2013-10-2110:50:43
然後對了幾個，我已有的業主電話，也不對，
數據資源2013-10-2110:50:44
[自動回復]您好，我現在有事不在，一會再和您聯系。
未來！崛起!2013-10-2110:52:17
還有就是有很多都是有1樓的房號，但你這邊都是從二樓開始的
麻煩你查一下，對不對！
未來！崛起!2013-10-2111:14:52
？
未來！崛起!11:46:52
兄弟，
你給我號碼有問題，，
十個，八個不通，要不就是空號
看來，我又被騙了，
）
Ⅳ 收錄百萬千萬級的網站內容都是怎麼實現的
1、網站架構。對於很多收錄過百萬的站點，我們可以看到，基本上是屬於扁平型的站點架構。什麼是扁平型的站點架構。通俗來說，就是首頁—欄目列表—內容
頁，這樣的三層欄目結構。通過細分站點欄目，將原本樹干型的欄目分解成枝幹型的欄目。從而提升每個細分欄目的權重，增加收錄面積。
對於網站架構，還有一個想像之前很多站長提出過，就是採用CMS+論壇的架構形式，提升站點的收錄和整體權重。這個被很多的站長實驗過，目前來說還是很有
作用的。大家不信可以看看很多收錄過百萬的站點，基本上都是採用這樣的網站架構在實施。並且還有一些站長通過增加站長blog、網路詞彙等方式，營造出不
少規模效應。當然，這需要投入不少的人力和精力來執行。但對於其後續的規模效應，這些投入還是值得的。
2、網站內容。對於非採集類的收錄百萬的站點，可以很清楚的了解到。這些站點每日更新的內容不在少數，並且更新的內容都是比較最近的內容。不少站長朋友
說，為什麼我站點的收錄前幾天明明到2萬了，為什麼今天又減少到了1萬6?這其實就和你所更新的內容有關。我們都知道，搜索引擎對於相同內容頁面的處理。
會根據一定的規則將後面增加的相同內容頁面進行刪除處理。所以當你自認為復制出來很多內容頁面，但當搜索引擎進行了內容比對處理完後，你的復制內容也會被
搜索引擎刪除。這就是為什麼收錄速度沒有你預想的那麼發展。
對於網站內容，在網站定位初期就決定了你的站點能做多大、能走多遠。無論站點欄目多少，都應該切中網站主題，至於內容來源，你在建站初期就應該考慮這些問題。如果網站做半年了，內容還只有一兩千，那還是換個定位吧。
3、站點地圖和每日更新。站點地圖的效用這不必說，但是對於每日更新的list，相信站長很少每天去執行的，據觀察，對於一些多用戶博客站點，比如技術類
型的cnblog、javaeye，相信他們站點每日更新的list帶給他們的好處是大家沒想到的。其實做一個每日更新的list頁面並不需要多長時間。
在結束每天內容更新後，習慣性的更新每日list，對於搜索引擎的收錄是非常有正效應的。尤其是對於一些首頁內容展示較少的站點來說。
4、技術方式增加內容來源渠道。對於站長來說，人為的內容更新需要花費大量的時間，特別是在站長單乾的前提下，更是分身乏術。所以，多渠道內容生成還是很
有必要的。比如投稿方式和小偷程序的實現。筆者並不避諱小偷或採集，關鍵你還是得以切中網站主題為主，通過少量技術手段實現效率的提升，這才是重點。不少
大站也是靠這編輯團隊加上小偷採集來運營的。要不然一天幾千上萬的內容僅靠編輯人工來操作那就悲劇了。
5、運營才是王道。但凡站點有點規模，基本上都是靠運營起來的。前面提到的CMS+論壇的形式，論壇基本上就是靠運營。在有條件的基礎上，通過招募一些論
壇版主，制定一些規則讓大家去執行。投過一些勵志鼓勵的方式，再給大家一些比如Q幣的獎勵，不少網友還是願意幫你的。對於收錄來說，論壇還是很有市場的。
Ⅵ 網站上有百萬PV是指什麼
PV是指同一個IP地址，不同的電腦訪問過數量，比喻，同一個網吧里所有電腦的IP相同，所有電腦都訪問過你的網站，這時統計的PV就是所有電腦數
獨立訪客是指點擊你的網站的次數
想知道更多相關的內容可以到以下網站了解
http://www.bao-ku.com/
http://www.cnsex2.com/
Ⅶ 我要處理百萬的數據量，用什麼資料庫比較合適！MSSQL 能夠承受多大的數據量
oracle ,db2 和sql server 都可以處理百萬的數據量
你可以根據你們公司的情況選擇合適的資料庫類型了.
oracle和db2可以在多平台下運行
sqlserver只能在Windows下運行
db2價格比較昂貴,對硬體要求也比較高
oracle對管理員的要求較高
反正很多因素了
你可以根據實際情況選擇
Ⅷ 大數據從百萬級別數據的分析角度，資料庫如何選擇哪位大大告訴yunmar下，謝謝！！
百萬級的數據，無論側重OLTP還是OLAP，當然就是MySql了。
過億級的數據，側重OLTP可以繼續Mysql，側重OLAP，就要分場景考慮了。
實時計算場景：強調實時性，常用於實時性要求較高的地方，可以選擇Storm;
批處理計算場景：強調批處理，常用於數據挖掘、分析，可以選擇Hadoop;
實時查詢場景：強調查詢實時響應，常用於把DB里的數據轉化索引文件，通過搜索引擎來查詢，可以選擇solr/elasticsearch;
企業級ODS/EDW/數據集市場景：強調基於關系性資料庫的大數據實時分析，常用於業務數據集成，可以選擇Greenplum；
資料庫系統一般分為兩種類型：
一種是面向前台應用的，應用比較簡單，但是重吞吐和高並發的OLTP類型；
一種是重計算的，對大數據集進行統計分析的OLAP類型。
傳統資料庫側重交易處理，即OLTP，關注的是多用戶的同時的雙向操作，在保障即時性的要求下，系統通過內存來處理數據的分配、讀寫等操作，存在IO瓶頸。
OLTP（On-Line Transaction Processing，聯機事務處理）系統也稱為生產系統，它是事件驅動的、面向應用的，比如電子商務網站的交易系統就是一個典型的OLTP系統。
OLTP的基本特點是：
數據在系統中產生；
基於交易的處理系統（Transaction-Based）；
每次交易牽涉的數據量很小；
對響應時間要求非常高；
用戶數量非常龐大，主要是操作人員；
資料庫的各種操作主要基於索引進行。
分析型資料庫是以實時多維分析技術作為基礎，即側重OLAP，對數據進行多角度的模擬和歸納，從而得出數據中所包含的信息和知識。
OLAP（On-Line Analytical Processing，聯機分析處理）是基於數據倉庫的信息分析處理過程，是數據倉庫的用戶介面部分。OLAP系統是跨部門的、面向主題的，其基本特點是：
本身不產生數據，其基礎數據來源於生產系統中的操作數據（OperationalData）；
基於查詢的分析系統；
復雜查詢經常使用多表聯結、全表掃描等，牽涉的數據量往往十分龐大；
響應時間與具體查詢有很大關系；
用戶數量相對較小，其用戶主要是業務人員與管理人員；
Ⅸ 投融界百萬級大資料庫指的是什麼
大數據是指以多元形式，自許多來源搜集而來的龐大數據組，往往具有實時性。在企業對企業銷售的情況下，這些數據可能得自社交網路、電子商務網站、顧客來訪紀錄，還有許多其他來源。這些數據，並非公司顧客關系管理資料庫的常態數據組。從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式計算架構。它的特色在於對海量數據的挖掘，但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫、雲存儲和/或虛擬化技術。大數據的意義是由人類日益普及的網路行為所伴生的，受到相關部門、企業採集的，蘊含數據生產者真實意圖、喜好的，非傳統結構和意義的數據 。
Ⅹ 如何對百萬級的數據進行數據分析
1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統
計
學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如
果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數
據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理
解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析：
假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、
卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、
因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數
據挖掘： 分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity
grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and
Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。
大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大
數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的
數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除
此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時
有可能會有成千上萬的用戶
來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間
進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些
海量數據進行有效的分析，還是應該將這
些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使
用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統
計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通
的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於
MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與
前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數
據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於
統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。