大数据系统如何配置

1. 大数据量的系统的数据库结构如何设计

1、把你表中经常查询的和不常用的分开几个表，也就是横向切分
2、把不同类型的分成几个表，纵向切分
3、常用联接的建索引
4、服务器放几个硬盘，把数据、日志、索引分盘存放，这样可以提高IO吞吐率
5、用优化器，优化你的查询
6、考虑冗余，这样可以减少连接
7、可以考虑建立统计表，就是实时生成总计表，这样可以避免每次查询都统计一次
mrzxc 等说的好，考虑你的系统，注意负载平衡，查询优化，25 万并不大，可以建一个表，然后按mrzxc 的3 4 5 7 优化。 速度，影响它的因数太多了，且数据量越大越明显。
1、存储 将硬盘分成NTFS格式，NTFS比FAT32快，并看你的数据文件大小，1G以上你可以采用多数据库文件，这样可以将存取负载分散到多个物理硬盘或磁盘阵列上。
2、tempdb tempdb也应该被单独的物理硬盘或磁盘阵列上,建议放在RAID 0上，这样它的性能最高,不要对它设置最大值让它自动增长
3、日志文件 日志文件也应该和数据文件分开在不同的理硬盘或磁盘阵列上，这样也可以提高硬盘I/O性能。
4、分区视图 就是将你的数据水平分割在集群服务器上，它适合大规模OLTP,SQL群集上，如果你数据库不是访问特别大不建议使用。
5、簇索引 你的表一定有个簇索引，在使用簇索引查询的时候，区块查询是最快的，如用between，应为他是物理连续的，你应该尽量减少对它的updaet,应为这可以使它物理不连续。
6、非簇索引 非簇索引与物理顺序无关，设计它时必须有高度的可选择性，可以提高查询速度，但对表update的时候这些非簇索引会影响速度，且占用空间大，如果你愿意用空间和修改时间换取速度可以考虑。
7、索引视图 如果在视图上建立索引,那视图的结果集就会被存储起来，对与特定的查询性能可以提高很多，但同样对update语句时它也会严重减低性能，一般用在数据相对稳定的数据仓库中。
8、维护索引 你在将索引建好后，定期维护是很重要的，用dbcc showcontig来观察页密度、扫描密度等等，及时用dbcc indexdefrag来整理表或视图的索引,在必要的时候用dbcc dbreindex来重建索引可以受到良好的效果。 不论你是用几个表1、2、3点都可以提高一定的性能，5、6、8点你是必须做的，至于4、7点看你的需求，我个人是不建议的。打了半个多小时想是在写论文，希望对你有帮助。

2. 写会计和大数据专业买什么配置的电脑

学会计和大数据专业的学生或专业人士在选择电脑配置时，应考虑以下关键要素以确保电脑能够满足学习和工作的需求：

大数据专业

1. 处理器（CPU） ：选择性能较好的处理器，如Intel Core i7或AMD Ryzen 7系列，因为大数据处理需要较强的计算能力。

2. 内存（RAM） ：至少16GB RAM，推荐32GB或更高，大数据分析和处理对内存的需求较大。

3. 存储（硬盘） ：建议使用固态硬盘（SSD），至少512GB容量，SSD能提供更快的读写速度，有助于提高数据处理效率。

4. 显卡（GPU） ：对于某些大数据分析，特别是涉及深度学习或图形处理的，可能需要独立显卡。

5. 操作系统 ：Windows、macOS或Linux均可，但考虑到大数据工具和框架（如Hadoop、Spark等）多在Linux环境下运行，可能需要安装虚拟机或双系统。

会计专业

1. 处理器（CPU） ：中等性能的处理器即可，如Intel Core i5或AMD Ryzen 5系列。

2. 内存（RAM） ：至少8GB RAM，对于处理大型财务软件和多任务操作，16GB会更加流畅。

3. 存储（硬盘） ：固态硬盘（SSD）是首选，至少256GB容量，SSD能提供快速的系统和软件启动速度。

4. 显卡（GPU） ：会计专业对显卡要求不高，集成显卡通常足够。

5. 操作系统 ：Windows系统较为普遍，因为大多数会计软件都是为Windows设计的。

其他通用建议

- 屏幕 ：选择分辨率较高、色彩准确的屏幕，有助于长时间阅读和分析数据。

- 便携性 ：如果需要经常携带电脑上课或出差，考虑轻薄便携的笔记本电脑。

- 电池续航 ：较长的电池续航能力可以保证长时间离线使用。

综上所述，大数据专业可能需要更高配置的电脑来处理复杂的数据分析任务，而会计专业则对电脑配置的要求相对较低。不过，具体配置还需根据个人预算、使用习惯和特定软件需求来决定。