Ⅰ 关于数据库，有个十万级、百万级数据库概念，请问十万、百万指的是什么
数据记录数，因为，并发指在前段的是httpd,而并发并不会造成数据库的瓶颈再大的数据库读写可以用读写分离，非及时更新的数据可以通过缓存来解决，十万级、百万级数据库会存在查询慢的问题，大数据量对查询特别是像那种链接查询和各种条件的查询会很慢很慢这才是数据库的瓶颈当然可以分表等多种解决方案。
Ⅱ 百万收录级别的网站是怎样炼成的
网站内容收录一百万，这对新站长来说是个可望不可即的事，而对老站长同样也是有难度。笔者也想做成一个这样的收录破百万的网站帝国，于是见到有哪些收录超过一百万的网站都会留意一番，现在总结起来会发现有四点可以作为这些超级大站的共同点，下边听我一一分享。
一，优秀的网站构架
纵观多数收录量巨大的网站，几乎都清一色采用了扁平状的构架，最简单的用到了首页-栏目列表页-文章终端页这样的结构，例如搜外，搜外还在根目录下做了论坛，在原有的基础上更大地发挥了网友创造内容的力量。
二，高质量的网站内容
一个高质量的网站，肯定是用优质的内容来支撑的。并且每天都有一定量的更新，在搜索引擎面前能获取到较高的权重，这样搜索引擎每天收录到相关的内容会进行对比，质量得分较高的内容被继续保留下来，而那些质量低相似度又高的内容自然会从数据库中被删除。
三，多渠道增加内容来源
百万收录级别的工程不是一天就能做好的，特别是个人站长，由于人力资源输入有限，此时运用技术手段来增加网站内容来源显得尤为重要，比如采集相关内容，网站增设投稿栏目，制造blog专栏，网络栏目等众包系统。毕竟百万收录的任务对一个小的编辑团队来说不是容易的事，所以多渠道增加内容来源是一个可行性较高的手段。
四，精心的网站运营模式
每个网站都有自己的运营模式，日常看到上一定规模的网站，没有哪个不依靠网站运营的。SEO只是一个技术手段，精心的网站运营才是王道。在一定的前提下尝试去招募一些热爱该网站的志愿者们，让他们参与管理网站，给予删广告贴，维护公众秩序的权限，我相信一定会有乐意帮忙的网友的。
最后总结下，万里长城不是一天就能堆成的，但走完万里长城的方法却有很多种。只要制定好计划，并投入十足的激情去执行，我相信不仅百万收录，千万收录也是没有问题的。
Ⅲ 网站的PV是啥意思
网站的PV值，即网站的人均浏览次数；
Page Views：这个数据反映到访的网民对特定网站的使用率，Page Views就是每个用户浏览的页面数量，简称PV。某网站的PV值是每天所有访问该网站的Alexa工具条用户在该网站上浏览的总页面数的平均值，而同一人对相同页面的重复浏览在每天只计作一次。
更详细地解释:
Alexa的世界网站排名如何计算的？
Alexa每三个月公布一次新的网站综合排名。此排名的依据是用户链接数（Users Reach）和页面浏览数（Page Views）三个月累积的几何平均值。
User Reach：Alexa提供了一个叫做Reachpermillionusers（每百万用户访问人次，简称Reach）的数据来表示访问人数，这个数据指的是每一百万个Alexa工具条用户中每天访问某一网站的平均人数。
Page Views：这个数据反映到访的网民对特定网站的使用率，Page Views就是每个用户浏览的页面数量，简称PV。某网站的PV值是每天所有访问该网站的Alexa工具条用户在该网站上浏览的总页面数的平均值，而同一人对相同页面的重复浏览在每天只计作一次。
TrafficRank（网站流量排名，简称Rank）：根据Users Reach和Page Views就可以计算网站流量排名，是基于该网站3个月访问量记录的平均值，而不是当天的流量。Rank就是Reach和PV的几何平均数，也就是两者乘积的平方根，通过这两个量的三个月累积值的几何平均得出当前名次。
总结：一个网站的Reach和PV值越高，其Rank也就越高，也就是网站排名越高。
例如google.com，其4.0的PV值在一般的网站来说并不算高，但是，由于Google搜索引擎的用户非常多，其Reach值远高于一般的网站，就使得google.com的Rank达到4，也就是说，google.com当天的全球排名是第四位。
Ⅳ 百万数据网怎么样
我就是网络了，没这个答案，自己买了，但我告诉，他发给你是有电话，但哪些电话都是假的，QQ是1902842392，，希望其他人不要上当，我贴了聊天图，怕大家看不清，我还复制一下，聊天内容
（
支付宝：[email protected]
转帐成功后，发截图给我看下
未来！崛起!2013-10-219:54:08
好
未来！崛起!2013-10-219:59:16
什么洪武吗
300元，没错吧
数据资源2013-10-219:59:31
嗯，是的
未来！崛起!2013-10-219:59:37
如果批量买，
有没有优惠
数据资源2013-10-219:59:56
量多，有优惠的
未来！崛起!2013-10-2110:00:32
好，
我先确定这个
数据资源2013-10-2110:00:50
嗯
未来！崛起!2013-10-2110:01:27
好了，
付完了
数据资源2013-10-2110:01:37
发图给我看下
未来！崛起!2013-10-2110:01:55
数据资源2013-10-2110:03:18
好的
福田上梅林，颐林雅苑
未来！崛起!2013-10-2110:03:32
是的
数据资源2013-10-2110:03:33
你是要哪个小区
未来！崛起!2013-10-2110:03:43
颐林雅苑
这个就是小区名字
数据资源2013-10-2110:04:02
稍等，，
未来！崛起!2013-10-2110:07:50
好了没
数据资源2013-10-2110:08:02
==
数据资源2013-10-2110:09:17
接下
未来！崛起!2013-10-2110:09:24
好
谢谢
数据资源2013-10-2110:09:31
打开，，setup点这个安装下载数据就可以了。
如果有装360或其它杀软的话，请先退出再安装下载数据，因为我们的数据都是有加密，有加密的数据都是会误报的。
未来！崛起!2013-10-2110:10:17
不是文件啊，
是个程序
数据资源2013-10-2110:10:30
有没有看到啊
你点自个去下载啊
未来！崛起!2013-10-2110:10:56
==
我这个电脑下载不了，
我换台，
要不要密码的
数据资源2013-10-2110:11:25
不需要
你直接打开，点OK，。再点确定，，
就可以了
数据资源2013-10-2110:11:48
每一台电脑都可以下载业主数据的啊
很简单，，
未来！崛起!2013-10-2110:12:32
好
未来！崛起!2013-10-2110:13:38
数据资源2013-10-2110:14:18
这个提示是WIN7的电脑才能下载的啊
你用的是什么系统的电脑啊
未来！崛起!2013-10-2110:14:42
XP
数据资源2013-10-2110:15:50
那稍等
我这边帮你下载好了，再发给你
未来！崛起!2013-10-2110:16:02
好的
数据资源2013-10-2110:18:39
接下
数据资源2013-10-2110:20:04
接下
合作愉快
未来！崛起!2013-10-2110:22:00
未来！崛起!2013-10-2110:23:35
这个有没有问题啊，
总想才11楼，
怎么19楼都有啊，
数据资源2013-10-2110:23:54
没问题
我们从提供商那边拿过来的，都是最新的，没有问题的
未来！崛起!2013-10-2110:25:38
未来！崛起!2013-10-2110:26:55
我在落实当中，但是我找的号码有点问题
没事，我多落实几个，80%对的就行了
未来！崛起!2013-10-2110:44:35
在不
你看看是不是弄错了，
号码不对啊
数据资源2013-10-2110:45:07
不可能的，我们其它客户从来都没有像你这样说过，都是买了之后再来找我们买的。
我不知道你是做什么产品推销的，现在各行各业都是有竞争的，
我不知道你是做什么产品推销的，现在各行各业都是有竞争的，
现在广告电话也很多，有的接到陌生电话，理都不理人都有的。
未来！崛起!2013-10-2110:45:39
我这是二手房中介
未来！崛起!2013-10-2110:46:34
先说说几点吗，
有好几个单元，都最高只有8楼，你这边都19楼了，
这个小区，最多也就11楼，
还有，你这里只有12个单元，但是这个小区，有13栋
未来！崛起!2013-10-2110:48:21
然后，有些单元都都是一层两户，和三户的，
你这里都是四户的，
你看看，是不是整错楼盘给我了
未来！崛起!2013-10-2110:50:43
然后对了几个，我已有的业主电话，也不对，
数据资源2013-10-2110:50:44
[自动回复]您好，我现在有事不在，一会再和您联系。
未来！崛起!2013-10-2110:52:17
还有就是有很多都是有1楼的房号，但你这边都是从二楼开始的
麻烦你查一下，对不对！
未来！崛起!2013-10-2111:14:52
？
未来！崛起!11:46:52
兄弟，
你给我号码有问题，，
十个，八个不通，要不就是空号
看来，我又被骗了，
）
Ⅳ 收录百万千万级的网站内容都是怎么实现的
1、网站架构。对于很多收录过百万的站点，我们可以看到，基本上是属于扁平型的站点架构。什么是扁平型的站点架构。通俗来说，就是首页—栏目列表—内容
页，这样的三层栏目结构。通过细分站点栏目，将原本树干型的栏目分解成枝干型的栏目。从而提升每个细分栏目的权重，增加收录面积。
对于网站架构，还有一个想象之前很多站长提出过，就是采用CMS+论坛的架构形式，提升站点的收录和整体权重。这个被很多的站长实验过，目前来说还是很有
作用的。大家不信可以看看很多收录过百万的站点，基本上都是采用这样的网站架构在实施。并且还有一些站长通过增加站长blog、网络词汇等方式，营造出不
少规模效应。当然，这需要投入不少的人力和精力来执行。但对于其后续的规模效应，这些投入还是值得的。
2、网站内容。对于非采集类的收录百万的站点，可以很清楚的了解到。这些站点每日更新的内容不在少数，并且更新的内容都是比较最近的内容。不少站长朋友
说，为什么我站点的收录前几天明明到2万了，为什么今天又减少到了1万6?这其实就和你所更新的内容有关。我们都知道，搜索引擎对于相同内容页面的处理。
会根据一定的规则将后面增加的相同内容页面进行删除处理。所以当你自认为复制出来很多内容页面，但当搜索引擎进行了内容比对处理完后，你的复制内容也会被
搜索引擎删除。这就是为什么收录速度没有你预想的那么发展。
对于网站内容，在网站定位初期就决定了你的站点能做多大、能走多远。无论站点栏目多少，都应该切中网站主题，至于内容来源，你在建站初期就应该考虑这些问题。如果网站做半年了，内容还只有一两千，那还是换个定位吧。
3、站点地图和每日更新。站点地图的效用这不必说，但是对于每日更新的list，相信站长很少每天去执行的，据观察，对于一些多用户博客站点，比如技术类
型的cnblog、javaeye，相信他们站点每日更新的list带给他们的好处是大家没想到的。其实做一个每日更新的list页面并不需要多长时间。
在结束每天内容更新后，习惯性的更新每日list，对于搜索引擎的收录是非常有正效应的。尤其是对于一些首页内容展示较少的站点来说。
4、技术方式增加内容来源渠道。对于站长来说，人为的内容更新需要花费大量的时间，特别是在站长单干的前提下，更是分身乏术。所以，多渠道内容生成还是很
有必要的。比如投稿方式和小偷程序的实现。笔者并不避讳小偷或采集，关键你还是得以切中网站主题为主，通过少量技术手段实现效率的提升，这才是重点。不少
大站也是靠这编辑团队加上小偷采集来运营的。要不然一天几千上万的内容仅靠编辑人工来操作那就悲剧了。
5、运营才是王道。但凡站点有点规模，基本上都是靠运营起来的。前面提到的CMS+论坛的形式，论坛基本上就是靠运营。在有条件的基础上，通过招募一些论
坛版主，制定一些规则让大家去执行。投过一些励志鼓励的方式，再给大家一些比如Q币的奖励，不少网友还是愿意帮你的。对于收录来说，论坛还是很有市场的。
Ⅵ 网站上有百万PV是指什么
PV是指同一个IP地址，不同的电脑访问过数量，比喻，同一个网吧里所有电脑的IP相同，所有电脑都访问过你的网站，这时统计的PV就是所有电脑数
独立访客是指点击你的网站的次数
想知道更多相关的内容可以到以下网站了解
http://www.bao-ku.com/
http://www.cnsex2.com/
Ⅶ 我要处理百万的数据量，用什么数据库比较合适！MSSQL 能够承受多大的数据量
oracle ,db2 和sql server 都可以处理百万的数据量
你可以根据你们公司的情况选择合适的数据库类型了.
oracle和db2可以在多平台下运行
sqlserver只能在Windows下运行
db2价格比较昂贵,对硬件要求也比较高
oracle对管理员的要求较高
反正很多因素了
你可以根据实际情况选择
Ⅷ 大数据从百万级别数据的分析角度，数据库如何选择哪位大大告诉yunmar下，谢谢！！
百万级的数据，无论侧重OLTP还是OLAP，当然就是MySql了。
过亿级的数据，侧重OLTP可以继续Mysql，侧重OLAP，就要分场景考虑了。
实时计算场景：强调实时性，常用于实时性要求较高的地方，可以选择Storm;
批处理计算场景：强调批处理，常用于数据挖掘、分析，可以选择Hadoop;
实时查询场景：强调查询实时响应，常用于把DB里的数据转化索引文件，通过搜索引擎来查询，可以选择solr/elasticsearch;
企业级ODS/EDW/数据集市场景：强调基于关系性数据库的大数据实时分析，常用于业务数据集成，可以选择Greenplum；
数据库系统一般分为两种类型：
一种是面向前台应用的，应用比较简单，但是重吞吐和高并发的OLTP类型；
一种是重计算的，对大数据集进行统计分析的OLAP类型。
传统数据库侧重交易处理，即OLTP，关注的是多用户的同时的双向操作，在保障即时性的要求下，系统通过内存来处理数据的分配、读写等操作，存在IO瓶颈。
OLTP（On-Line Transaction Processing，联机事务处理）系统也称为生产系统，它是事件驱动的、面向应用的，比如电子商务网站的交易系统就是一个典型的OLTP系统。
OLTP的基本特点是：
数据在系统中产生；
基于交易的处理系统（Transaction-Based）；
每次交易牵涉的数据量很小；
对响应时间要求非常高；
用户数量非常庞大，主要是操作人员；
数据库的各种操作主要基于索引进行。
分析型数据库是以实时多维分析技术作为基础，即侧重OLAP，对数据进行多角度的模拟和归纳，从而得出数据中所包含的信息和知识。
OLAP（On-Line Analytical Processing，联机分析处理）是基于数据仓库的信息分析处理过程，是数据仓库的用户接口部分。OLAP系统是跨部门的、面向主题的，其基本特点是：
本身不产生数据，其基础数据来源于生产系统中的操作数据（OperationalData）；
基于查询的分析系统；
复杂查询经常使用多表联结、全表扫描等，牵涉的数据量往往十分庞大；
响应时间与具体查询有很大关系；
用户数量相对较小，其用户主要是业务人员与管理人员；
Ⅸ 投融界百万级大数据库指的是什么
大数据是指以多元形式，自许多来源搜集而来的庞大数据组，往往具有实时性。在企业对企业销售的情况下，这些数据可能得自社交网络、电子商务网站、顾客来访纪录，还有许多其他来源。这些数据，并非公司顾客关系管理数据库的常态数据组。从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，受到相关部门、企业采集的，蕴含数据生产者真实意图、喜好的，非传统结构和意义的数据 。
Ⅹ 如何对百万级的数据进行数据分析
1.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。
2. 数据挖掘算法
大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统
计
学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如
果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3. 预测性分析
大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4. 语义引擎
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。
5.数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
大数据的技术
数据采集： ETL工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据文件等抽取到临时中间层后进行清洗、转换、集成，最后加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。
数据存取： 关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构： 云存储、分布式文件存储等。
数
据处理： 自然语言处理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人与计算机交互的语言问题的一门学科。处理自然语言的关键是要让计算机”理解”自然语言，所以自然语言处理又叫做自然语言理
解也称为计算语言学。一方面它是语言信息处理的一个分支，另一方面它是人工智能的核心课题之一。
统计分析：
假设检验、显着性检验、差异分析、相关分析、T检验、 方差分析 、
卡方分析、偏相关分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析、岭回归、logistic回归分析、曲线估计、
因子分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、快速聚类法与聚类法、判别分析、对应分析、多元对应分析（最优尺度分析）、bootstrap技术等等。
数
据挖掘： 分类
（Classification）、估计（Estimation）、预测（Prediction）、相关性分组或关联规则（Affinity
grouping or association rules）、聚类（Clustering）、描述和可视化、Description and
Visualization）、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
模型预测 ：预测模型、机器学习、建模仿真。
结果呈现： 云计算、标签云、关系图等。
大数据的处理
1. 大数据处理之一：采集
大
数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的
数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除
此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集。
在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时
有可能会有成千上万的用户
来进行访问和操作，比如火车票售票网站和淘宝，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。并且如何在这些数据库之间
进行负载均衡和分片的确是需要深入的思考和设计。
2. 大数据处理之二：导入/预处理
虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些
海量数据进行有效的分析，还是应该将这
些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。也有一些用户会在导入时使
用来自Twitter的Storm来对数据进行流式计算，来满足部分业务的实时计算需求。
导入与预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会达到百兆，甚至千兆级别。
3. 大数据处理之三：统计/分析
统
计与分析主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通
的分析和分类汇总等，以满足大多数常见的分析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于
MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或者基于半结构化数据的需求可以使用Hadoop。
统计与分析这部分的主要特点和挑战是分析涉及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。
4. 大数据处理之四：挖掘
与
前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数
据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测（Predict）的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。比较典型算法有用于聚类的Kmeans、用于
统计学习的SVM和用于分类的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。该过程的特点和挑战主要是用于挖掘的算法很复杂，并
且计算涉及的数据量和计算量都很大，常用数据挖掘算法都以单线程为主。
整个大数据处理的普遍流程至少应该满足这四个方面的步骤，才能算得上是一个比较完整的大数据处理。