數據處理工作總結

數據處理工作總結

　　總結是對某一階段的工作、學習或思想中的經驗或情況進行分析研究的書面材料，通過它可以全面地、系統地了解以往的學習和工作情況，讓我們一起來學習寫總結吧。你想知道總結怎么寫嗎？以下是小編收集整理的數據處理工作總結，希望能夠幫助到大家。

數據處理工作總結1

　　一、數據量過大，數據中什么情況都可能存在。

　　如果說有10條數據，那么大不了每條去逐一檢查，人為處理，如果有上百條數據，也可以考慮，如果數據上到千萬級別，甚至過億，那不是手工能解決的了，必須通過工具或者程序進行處理，尤其海量的數據中，什么情況都可能存在，例如，數據中某處格式出了問題，尤其在程序處理時，前面還能正常處理，突然到了某個地方問題出現了，程序終止了。

　　二、軟硬件要求高，系統資源占用率高。

　　對海量的數據進行處理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系統資源。一般情況，如果處理的數據過TB級，小型機是要考慮的，普通的機子如果有好的方法可以考慮，不過也必須加大CPU和內存，就象面對著千軍萬馬，光有勇氣沒有一兵一卒是很難取勝的。

　　三、要求很高的處理方法和技巧。

　　這也是本文的寫作目的所在，好的處理方法是一位工程師長期工作經驗的積累，也是個人的經驗的總結。沒有通用的處理方法，但有通用的原理和規則。

　　下面我們來詳細介紹一下處理海量數據的經驗和技巧：

　　1、選用優秀的數據庫工具

　　現在的數據庫工具廠家比較多，對海量數據的處理對所使用的數據庫工具要求比較高，一般使用Oracle或者DB2，微軟公司最近發布的SQL Server 20xx性能也不錯。另外在BI領域：數據庫，數據倉庫，多維數據庫，數據挖掘等相關工具也要進行選擇，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要，例如Informatic，Eassbase等。筆者在實際數據分析項目中，對每天6000萬條的日志數據進行處理，使用SQL Server 20xx需要花費6小時，而使用SQL Server 20xx則只需要花費3小時。

　　2、編寫優良的程序代碼

　　處理數據離不開優秀的程序代碼，尤其在進行復雜數據處理時，必須使用程序。好的程序代碼對數據的處理至關重要，這不僅僅是數據處理準確度的問題，更是數據處理效率的問題。良好的程序代碼應該包含好的算法，包含好的處理流程，包含好的效率，包含好的異常處理機制等。

　　3、對海量數據進行分區操作

　　對海量數據進行分區操作十分必要，例如針對按年份存取的數據，我們可以按年進行分區，不同的數據庫有不同的分區方式，不過處理機制大體相同。例如SQL Server的數據庫分區是將不同的數據存于不同的文件組下，而不同的文件組存于不同的磁盤分區下，這樣將數據分散開，減小磁盤I/O，減小了系統負荷，而且還可以將日志，索引等放于不同的分區下。

　　4、建立廣泛的索引

　　對海量的數據處理，對大表建立索引是必行的，建立索引要考慮到具體情況，例如針對大表的分組、排序等字段，都要建立相應索引，一般還可以建立復合索引，對經常插入的表則建立索引時要小心，筆者在處理數據時，曾經在一個ETL流程中，當插入表時，首先刪除索引，然后插入完畢，建立索引，并實施聚合操作，聚合完成后，再次插入前還是刪除索引，所以索引要用到好的時機，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考慮。

　　5、建立緩存機制

　　當數據量增加時，一般的處理工具都要考慮到緩存問題。緩存大小設置的好差也關系到數據處理的成敗，例如，筆者在處理2億條數據聚合操作時，緩存設置為100000條/Buffer，這對于這個級別的數據量是可行的。

　　6、加大虛擬內存

　　如果系統資源有限，內存提示不足，則可以靠增加虛擬內存來解決。筆者在實際項目中曾經遇到針對18億條的數據進行處理，內存為1GB，1個P4 2.4G的CPU，對這么大的數據量進行聚合操作是有問題的，提示內存不足，那么采用了加大虛擬內存的方法來解決，在6塊磁盤分區上分別建立了6個4096M的磁盤分區，用于虛擬內存，這樣虛擬的內存則增加為4096x6 + 1024 = 25600 M，解決了數據處理中的內存不足問題。

　　7、分批處理

　　海量數據處理難因為數據量大，那么解決海量數據處理難的問題其中一個技巧是減少數據量。可以對海量數據分批處理，然后處理后的數據再進行合并操作，這樣逐個擊破，有利于小數據量的處理，不至于面對大數據量帶來的問題，不過這種方法也要因時因勢進行，如果不允許拆分數據，還需要另想辦法。不過一般的數據按天、按月、按年等存儲的，都可以采用先分后合的方法，對數據進行分開處理。

　　8、使用臨時表和中間表

　　數據量增加時，處理中要考慮提前匯總。這樣做的目的是化整為零，大表變小表，分塊處理完成后，再利用一定的規則進行合并，處理過程中的臨時表的使用和中間結果的保存都非常重要，如果對于超海量的數據，大表處理不了，只能拆分為多個小表。如果處理過程中需要多步匯總操作，可按匯總步驟一步步來，不要一條語句完成，一口氣吃掉一個胖子。

　　9、優化查詢SQL語句

　　在對海量數據進行查詢處理過程中，查詢的SQL語句的性能對查詢效率的影響是非常大的，編寫高效優良的SQL腳本和存儲過程是數據庫工作人員的職責，也是檢驗數據庫工作人員水平的一個標準，在對SQL語句的編寫過程中，例如減少關聯，少用或不用游標，設計好高效的數據庫表結構等都十分必要。筆者在工作中試著對1億行的數據使用游標，運行3個小時沒有出結果，這是一定要改用程序處理了。

　　10、使用文本格式進行處理

　　對一般的數據處理可以使用數據庫，如果對復雜的數據處理，必須借助程序，那么在程序操作數據庫和程序操作文本之間選擇，是一定要選擇程序操作文本的，原因為：程序操作文本速度快；對文本進行處理不容易出錯；文本的存儲不受限制等。例如一般的海量的網絡日志都是文本格式或者csv格式（文本格式），對它進行處理牽扯到數據清洗，是要利用程序進行處理的，而不建議導入數據庫再做清洗。

　　11、定制強大的'清洗規則和出錯處理機制

　　海量數據中存在著不一致性，極有可能出現某處的瑕疵。例如，同樣的數據中的時間字段，有的可能為非標準的時間，出現的原因可能為應用程序的錯誤，系統的錯誤等，這是在進行數據處理時，必須制定強大的數據清洗規則和出錯處理機制。

　　12、建立視圖或者物化視圖

　　視圖中的數據來源于基表，對海量數據的處理，可以將數據按一定的規則分散到各個基表中，查詢或處理過程中可以基于視圖進行，這樣分散了磁盤I/O，正如10根繩子吊著一根柱子和一根吊著一根柱子的區別。

　　13、避免使用32位機子（極端情況）

　　目前的計算機很多都是32位的，那么編寫的程序對內存的需要便受限制，而很多的海量數據處理是必須大量消耗內存的，這便要求更好性能的機子，其中對位數的限制也十分重要。

　　14、考慮操作系統問題

　　海量數據處理過程中，除了對數據庫，處理程序等要求比較高以外，對操作系統的要求也放到了重要的位置，一般是必須使用服務器的，而且對系統的安全性和穩定性等要求也比較高。尤其對操作系統自身的緩存機制，臨時空間的處理等問題都需要綜合考慮。

　　15、使用數據倉庫和多維數據庫存儲

　　數據量加大是一定要考慮OLAP的，傳統的報表可能5、6個小時出來結果，而基于Cube的查詢可能只需要幾分鐘，因此處理海量數據的利器是OLAP多維分析，即建立數據倉庫，建立多維數據集，基于多維數據集進行報表展現和數據挖掘等。

　　16、使用采樣數據，進行數據挖掘

　　基于海量數據的數據挖掘正在逐步興起，面對著超海量的數據，一般的挖掘軟件或算法往往采用數據抽樣的方式進行處理，這樣的誤差不會很高，大大提高了處理效率和處理的成功率。一般采樣時要注意數據的完整性和，防止過大的偏差。筆者曾經對1億2千萬行的表數據進行采樣，抽取出400萬行，經測試軟件測試處理的誤差為千分之五，客戶可以接受。

　　還有一些方法，需要在不同的情況和場合下運用，例如使用代理鍵等操作，這樣的好處是加快了聚合時間，因為對數值型的聚合比對字符型的聚合快得多。類似的情況需要針對不同的需求進行處理。

　　海量數據是發展趨勢，對數據分析和挖掘也越來越重要，從海量數據中提取有用信息重要而緊迫，這便要求處理要準確，精度要高，而且處理時間要短，得到有價值信息要快，所以，對海量數據的研究很有前途，也很值得進行廣泛深入的研究。

數據處理工作總結2

　　20xx年xxx水利普查空間數據工作，嚴格按照《第一次全國水利普查空間數據采集與處理實施方案》要求，以質量為中心，精心組織、周密安排，經過全區普查工作人員的辛苦努力在對數據錄入、外業采集及內業標繪等各項工作，達到了上級規定的具體要求，水利普查清查階段的空間數據處理工作，現將xxx水利普查清查階段的空間數據處理工作總結報告如下

　　一、數據處理情況

　　1、清查數據錄入情況普查辦數據處理工作完成如下：

　　一是完成清查數據錄入，水利工程128處、經濟社會用水調查對象39個、河湖治理清查對象22個、行業能力單位41個、灌區13個；

　　二是完成鄉鎮典型居民生活用水戶調查對象100戶、地下水取水井清查對象xxx眼、規模以上地下水水源地xx處；

　　2、普查靜態數據采集、錄入情況

　　通過清查登記、審核對比、查缺補漏、數據處理、普查靜態數據獲取等工作流程，獲取普查靜態數據表xxx張，錄入普查靜態數據表xxxx張、靜態指標xxxx個。按照全國水利普查空間數據采集與處理相關技術規定要求，空間數據采集是采用“內業為主、外業為輔”的方法，但為了提高空間數據的精度，最大限度地減小空間標繪的.誤差，采集小組對所有需要標繪對象的空間數據都進行了外業采集，并按要求規范填寫《水利普查空間數據外業采集成果一覽表》，對采集的坐標位置進行整理、匯總，采集數據完成GPS空間外業數據采集點xxx處，萬畝灌區主干渠系完成普查靜態數據采集100%、數據錄入100%。

　　二、空間數據標繪情況

　　1、內業標繪情況對可以在電子工作底圖上直接辨識的清查對象，參照《第一次全國水利普查空間數據采集與處理技術規定》，通過選取工作底圖中的相應分類要素，完成該對象在電子工作底圖上的位置、形態特征，若分類要素未表達該對象或表達的位置、形態與遙感影像存在較大差異，則結合已掌握的實際信息，以遙感影像為參考，做必要的調整。完成空間數據采集100%、標繪100%。

　　2、對象關系建立xxx水利普查數據處理組，依據清查登記成果，結合基礎資料等相關信息，利用配發的電子工作底圖，借助水利普查空間數據采集處理軟件，完成對象空間關系的建立。

　　三、涉密數據管理

　　xxx水利普查數據組為切實規范第一次全國水利普查涉密數據的使用管理，保障涉密數據使用安全防止國家秘密、商業秘密和個人隱私等泄露，根據《中華人民共和國保守國家秘密法》、《中華人民共和國保守國家秘密法實施辦法》、《中華人民共和國統計法》和《水利部保密工作管理規定》等有關法規，結合我區水利普查工作實際制定《普查涉密數據日常安全管理細則》、《xxx普查涉密信息保密管理制度》并嚴格執行。對普查相關人員進出保密機房實行在冊登記。四、下一步工作打算

　　普查辦數據組下一步打算，一是要嚴格按照普查時間節點要求，做好普查表數據審核、平衡處理、內業標繪工作。二是對今年工作經驗教訓進行系統總結，重點是完善各專項普查對象的空間關系建立。三是對空間數據，做到科學分析、認真標繪。今后我們將在市普查辦數據專項組的領導下，按照水利普查方案，嚴把時間節點，順利完成xxx第一次全國水利普查工作空間數據處理工作。

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