海量数据的处理是每个大型网站以及系统的痛；而每个网站、系统的处理方式都有不同，但是总体还是一样的，也就是分布式处理； 将数据分布在不同的服务器中，可以通过路由去定位到一个用户想要数据的服务器上，将数据取出来；对于数据可以进行以下三种主要的处理：
① 读写分离：就是通过路由的方式，将读取数据和写入数据分开在不同的服务器上，
同时同步数据到读取的服务器上，这样在写入和读取的时候也就相应的加大了数据处理的速度； ② 水平分割：就是通过将不同的数据表分开处理，如按年份分开放在不同的数据库或
者数据表中，或者是按照月份分开，同时还可以按照数据的重要性来分开…将数据分开处理； ③ 垂直分割：就是通过将数据放在不同的服务器上，通过不同的用户去定位不同的服
务器数据； ④ 还有就是缓存机制，第一次访问时通过去数据库里面进行读取，之后可以再缓存中
读取数据，而缓存的数据时通过内存处理，这样速度随之也就加大了； ⑤ …
大数据可以分开成小数据来处理，通过多台服务器来减轻数据的处理；同时我还觉得，数据的处理可以还可以从表中开始，将一些主要的列，或者行来分开，对一些常用的数据列进行处理，而不常用的列可以相对的减弱一点处理程度；同时对数据建立索引也是数据处理的一种方式，这样在获取数据时有针对性的处理。同时还有键值对的方式，还有其他很多的一些方式来处理数据；数据的处理要从小数据开始，因为每个大数据都是从小数据开始起来的，养成良好的习惯，这样在将来的海量数据中才能够有立足的本钱。
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