Hướng dẫn cách xử lý dữ liệu lớn trong SQL Server

Khi cơ sở dữ liệu của bạn chỉ mới ở mức một bài tập trong trường đại học, chúng không có gì để gọi là trở ngại cả. Nhưng đối với một doanh nghiệp khổng lồ, cơ sở dữ liệu SQL của họ sẽ tăng dần theo thời gian và trở nên lớn đến mức khổng lồ! Và bạn đang gặp khó khăn với việc xử lý dữ liệu lớn trong SQL Server? Vậy, trong bài viết này Tino Group sẽ đưa ra những giải pháp để tối ưu hóa cơ sở dữ liệu và giúp bạn xử lý dữ liệu lớn trong SQL Server dễ dàng hơn!

Dữ liệu lớn – Big Data là gì?

Trong bài viết này, Tino Group sẽ ra mắt với bạn về Big Data là gì cũng như một số ít ứng dụng của Big Data trong những ngành. Mục đích trình làng về Big Data sẽ giúp bạn hiểu hơn về dữ liệu lớn và sau đó thu nhỏ quy mô lại để sử dụng trong SQL Server, đồng nghĩa tương quan với việc, tiềm năng chính của bài viết sẽ nhắm đến việc tối ưu hóa cơ sở dữ liệu và xử lý dữ liệu lớn đó trong SQL Server .

Big Data là gì?

Giải thích một cách “ chung chung dễ hiểu ”, Big Data là một tập hợp dữ liệu lớn đến mức “ siêu to khổng lồ ” hoàn toàn có thể lên đến vài petabyte hay exabytes ; những dữ liệu này hoàn toàn có thể có cấu trúc hoặc phi cấu trúc, chúng phong phú, có năng lực đổi khác nhanh và trở nên phức tạp so với những ứng dụng xử lý dữ liệu thường thì .

Bạn cũng có thể tham khảo thêm về Big Data là gì qua định nghĩa của IBM như sau:

IBM định nghĩa Big Data theo 4V :

• Volume: là khối lượng của dữ liệu (đây là cách thường dùng nhất khi nói về Big Data)
• Velocity: chỉ đến tốc độ của dữ liệu
• Variety: nói về tính đa chiều, đa dạng của dữ liệu (có cấu trúc, phi cấu trúc)
• Veracity: dịch ra là tính xác thực của dữ liệu

Nhưng bạn hoàn toàn có thể thấy trong thực tiễn rằng, rất nhiều chương trình, rất nhiều bài viết truyền thông online sử dụng Big Data như một trào lưu hay mang tính “ thời trang ” giúp làm đẹp cho doanh nghiệp của mình chỉ với cơ sở dữ liệu vài chục GB cũng hoàn toàn có thể gọi là “ Big Data ” .

Các ứng dụng của Big Data đối với doanh nghiệp

Đối với những doanh nghiệp, không thứ gì quan trọng bằng thông tin về người mua của mình. Từ những thông tin đó, doanh nghiệp hoàn toàn có thể sử dụng và khai thác một cách hiệu suất cao như :

• Phân tích hành vi, sự quan tâm và xu hướng mua hàng của khách hàng ra sao để thay đổi chiến lược tiếp thị, quảng bá sản phẩm.
• Đánh giá những lựa chọn của khách hàng để giới thiệu những sản phẩm tương tự
• Phân tích và xây dựng từng nhóm khách hàng riêng biệt theo giới tính, độ tuổi vị trí địa lý để tạo ra những chiến dịch phù hợp
• Sử dụng dữ liệu của mình để phân tích và tạo ra được một Customer Journey Map và tiếp thị cho họ nhiều sản phẩm hơn trong từng giai đoạn mua hàng.
• Giúp doanh nghiệp dự đoán được thị trường và tung ra những sản phẩm trong những giai đoạn nhất định.
• Giúp doanh nghiệp có thể tạo ra được sản phẩm đúng với nhu cầu của người tiêu dùng…

Nếu doanh nghiệp muốn nhận được những quyền lợi như trên, doanh nghiệp sẽ cần phải thực thi rất nhiều việc để hoàn toàn có thể bảo vệ chất lượng của dữ liệu, năng lực nghiên cứu và phân tích dữ liệu của doanh nghiệp, … .
Trong đó, việc cần phải ưu tiên triển khai trên hết chính là tối ưu hóa dữ liệu và tiếp theo là truy vấn dữ liệu một cách hiệu suất cao ; cách làm những việc làm này thế nào sẽ được “ bật mý ” trong 2 phần tiếp theo nhé !

Xử lý dữ liệu lớn trong SQL Server một cách hiệu quả cho doanh nghiệp

Hầu hết những hoạt động giải trí trong doanh nghiệp sẽ nhắm đến tiềm năng chính là tối ưu hóa để hoàn toàn có thể ngày càng tăng doanh thu và thôi thúc việc kinh doanh thương mại. Vì thế, doanh nghiệp sẽ cần phải xác lập được trước những nhu yếu / nhu yếu phân phối cho việc kinh doanh thương mại trước khi thiết kế xây dựng, tối ưu và triển khai truy vấn cơ sở dữ liệu .

QUẢNG CÁO

Các vấn đề cần thiết để tối ưu hóa kinh doanh

Xác định được các bên liên quan của mình

Doanh nghiệp sẽ cần phải có một đội ngũ trình độ và một nhóm DBA – Database Administrator nội bộ để quản trị và tối ưu hóa cơ sở dữ liệu ; cũng như những bên tương quan khác và có tương quan mật thiết đến việc kinh doanh thương mại .

Tập trung vào kết quả kinh doanh

Nếu doanh nghiệp muốn sử dụng truy vấn dữ liệu một cách hiệu suất cao, hãy tập trung chuyên sâu vào những dữ liệu đầu ra có năng lực Giao hàng cho mục tiêu kinh doanh thương mại thay vì khám phá sự trùng lặp hay tò mò cơ sở dữ liệu của doanh nghiệp để báo cáo giải trình với cấp trên .

Lập kế hoạch chi tiết

Kết quả ở đầu cuối sẽ nhắm đến điều gì, là những ai, khi nào, ở đâu và tại sao phải nhắm đến những tiềm năng đó trong kế hoạch .

Cách tối ưu hóa cơ sở dữ liệu

Indexing – lập chỉ mục thích hợp

Hay nói cách khác là quý doanh nghiệp tạo ra một cấu trúc dữ liệu ngăn nắp để hoàn toàn có thể truy xuất dữ liệu nhanh hơn, mỗi một chỉ mục nên có những mục tiêu đơn cử và không chồng chéo lên nhau khiến link của những bảng trở nên phức tạp làm giảm hiệu suất truy vấn .

Giữ cho cơ sở dữ liệu đơn giản và cụ thể

Phần này liên hệ trực tiếp với ý ở trên, khi một cơ sở dữ liệu không quá phức tạp sẽ làm hoàn toàn có thể giúp đơn giản hóa được câu lệnh truy vấn, nếu không, việc truy vấn dữ liệu sẽ trở nên siêu phức tạp vì :
Các bảng con sẽ tương quan đến bảng cha và sử dụng những giá trị của bảng cha cung ứng, việc truy vấn sẽ chạy theo từng hàng cho đến khi hiệu quả truy vấn được trả về sẽ gây hao tổn thời hạn và tài nguyên máy tính .

Tránh sử dụng các bảng tạm thời

Trong 1 số ít trường hợp khi bạn buộc phải tạo hàng loạt những truy vấn, bảng trong thời điểm tạm thời sẽ là một giải pháp để tương hỗ cho bạn trong quy trình thực thi truy vấn dữ liệu .
Tuy nhiên, trong hầu hết những trường hợp thường thì, những bảng trong thời điểm tạm thời là không thiết yếu chính bới chúng sẽ làm rắc rối thêm yếu tố .

Cách để tối ưu hóa truy vấn cơ sở dữ liệu

SELECT một cách hiệu quả

Nếu bạn truy vấn dữ liệu và sử dụng truy vấn chung chung như thế này trong cơ sở dữ liệu sẽ khiến tác dụng đầu ra trở nên phức tạp :

SELECT *
FROM Customers

Thay vì sử dụng giải pháp đó, bạn nên truy vấn đúng mực những thông tin thiết yếu để ship hàng kinh doanh thương mại, Giao hàng cho mục tiêu cuối thay vì chọn tổng thể dữ liệu của người mua :

SELECT FirstName, LastName, Address, City
FROM Customers

Tránh sử dụng SELECT DISTINCT

Nếu bạn đang dự tính lọc tác dụng những người sống trong cùng một thành phố như thế này :

SELECT DISTINCT FirstName, LastName, City
FROM Customers

Kết quả cuối cùng sẽ tạo ra rất nhiều yếu tố bất hợp lý như trùng tên, sống cùng thành phố. Bạn có thể sử dụng cách hiệu quả hơn như:

SELECT FirstName, LastName, Address, City, Phone
FROM Customers

Với chiêu thức này, dù hàng trăm người có cùng họ tên, sống cùng thành phố Hồ Chí Minh nhưng số điện thoại cảm ứng của họ sẽ khác nhau .
Và tìm hiểu thêm thêm bài viết Hướng dẫn cách sử dụng Trigger trong SQL để ngày càng tăng mức độ tối ưu khi sử dụng SQL Server bạn nhé !
Đến đây, chắc bạn / quý doanh nghiệp đã hiểu thêm về cách xử lý dữ liệu lớn trong SQL Server rồi đúng không nào ? Chúc bạn sẽ có một sự nghiệp vững chãi với việc nghiên cứu và phân tích dữ liệu, chúc quý doanh nghiệp sẽ kiếm được nhiều doanh thu hơn từ việc nghiên cứu và phân tích và vận dụng dữ liệu lớn vào kinh doanh thương mại !
Bài viết có tìm hiểu thêm nội dung từ : ITViec, TopDev, sisense, SQLshack và Microsoft .

FAQs về xử lý dữ liệu lớn trong SQL Server

Nên chọn phiên bản SQL Server nào?

Tùy thuộc vào năng lực kinh tế tài chính và hạ tầng hiện tại, doanh nghiệp hoàn toàn có thể lựa chọn những phiên bản SQL Server tương thích với mình. Ví dụ, nếu hạ tầng sẵn có của doanh nghiệp lớn, quý doanh nghiệp hoàn toàn có thể lựa chọn những phiên bản SQL Server mới như SQL Server 2019 .

Ví dụ cụ thể về Big Data ở đời thực ra sao?

Nếu bạn đã từng mua loại sản phẩm tại những sàn thương mại điện tử và từng thấy ứng dụng của họ gợi ý cho bạn những mẫu sản phẩm trên trang chủ của ứng dụng – đó chính là ví dụ đơn cử nhất về Big Data. Họ sẽ chiếm hữu một lượng data đủ để gọi là Big Data sau đó nghiên cứu và phân tích những hành vi xem, yêu quý và tìm kiếm của bạn để đưa ra những gợi ý mua hàng trên ứng dụng .

Doanh nghiệp nhỏ có cần DBA hay không?

Đối với những doanh nghiệp truyền thống lịch sử vẫn đang thực thi tàng trữ dữ liệu bằng Excel và quý doanh nghiệp cảm thấy Excel là đủ, vậy quý doanh nghiệp không cần thuê những DBA – Database Administrator để chịu nghĩa vụ và trách nhiệm quản trị, quản lý và vận hành, setup cơ sở dữ liệu để tránh sử dụng người sai vị trí và tốn nhiều tiền để thuê họ trong khi cơ sở dữ liệu quá ít .

“Nghề Big Data” là nghề gì?

Nghề của một người “ ăn ngủ ” với Big Data có tên là Data Scientist – hay kỹ sư / nhà nghiên cứu và phân tích dữ liệu. Các Data Scientist sẽ thường làm những việc làm như : tích lũy, xử lý dữ liệu, kiến thiết xây dựng quy mô, thuật toán, test và nhìn nhận tác dụng … .

CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN TINO

• Trụ sở chính: L17-11, Tầng 17, Tòa nhà Vincom Center, Số 72 Lê Thánh Tôn, Phường Bến Nghé, Quận 1, Thành phố Hồ Chí Minh
  Văn phòng đại diện: 42 Trần Phú, Phường 4, Quận 5, Thành phố Hồ Chí Minh
• Điện thoại: 0364 333 333
  Tổng đài miễn phí: 1800 6734
• Email: [email protected]
• Website: www.tino.org

Source: https://vh2.com.vn
Category : Tin Học