當前資料存在的問題：
一、 資料量過大，資料中什麼情況都可能存在。如果說有10條資料，那麼大不了每條去逐一檢查，如果資料上到千萬級別，甚至過億，那不是手工能解決的了，必須通過工具或者程式進行處理，尤其海量的資料；
二、 軟硬體要求高，系統資源佔用率高。對海量的資料進行處理，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。
三、 要求很高的處理方法和技巧。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。
那麼處理海量資料有哪些經驗和技巧呢?
一、選用優秀的資料庫工具
現在的資料庫工具廠家比較多，對海量資料的處理對所使用的資料庫工具要求比較高，一般使用oracle或者db2，微軟公司最近發布的sql server 2005效能也不錯。另外在bi領域：資料庫，資料倉儲，多維資料庫，資料探勘等相關工具也要進行選擇，好的etl工具和好的olap工具都十分必要。
二、對海量資料進行分割槽操作
對海量資料進行分割槽操作十分必要，例如針對按年份訪問的資料，我們可以按年進行分割槽，不同的資料庫有不同的分割槽方式，不過處理機制大體相同。例如sql server的資料庫分割槽是將不同的資料存於不同的檔案組下，而不同的檔案組存於不同的磁碟分割槽下，這樣將資料分散開，減小磁碟i/o，減小了系統負荷，而且還可以將日誌，索引等放於不同的分割槽下。
三、建立快取機制
當資料量增加時，一般的處理工具都要考慮到快取問題。快取大小設定的好差也關係到資料處理的成敗，例如，筆者在處理2億條資料聚合操作時，快取設定為100000條/buffer，這對於這個級別的資料量是可行的。
四、分批處理
海量資料處理難因為資料量大，那麼解決海量資料處理難的問題其中乙個技巧是減少資料量。可以對海量資料分批處理，然後處理後的資料再進行合併操作，這樣逐個擊破，有利於小資料量的處理，不至於面對大資料量帶來的問題。不過一般的資料按天、按月、按年等儲存的，都可以採用先分後合的方法，對資料進行分開處理。
五、優化查詢sql語句
在對海量資料進行查詢處理過程中，查詢的sql語句的效能對查詢效率的影響是非常大的，編寫高效優良的sql指令碼和儲存過程是資料庫工作人員的職責，也是檢驗資料庫工作人員水平的乙個標準，在對sql語句的編寫過程中，例如減少關聯，少用或不用游標，設計好高效的資料庫表結構等都十分必要。
六、資料清洗和資料處理
海量資料中存在著不一致性，極有可能出現某處的瑕疵。例如，同樣的資料中的時間字段，有的可能為非標準的時間，出現的原因可能為應用程式的錯誤，系統的錯誤等，這是在進行資料處理時，必須制定強大的資料清洗規則和出錯處理機制。
七、用資料倉儲和多維資料庫儲存
資料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，而基於cube的查詢可能只需要幾分鐘，因此處理海量資料的利器是olap多維分析，即建立資料倉儲，建立多維資料集，基於多維資料集進行報表展現和資料探勘等。
八、 使用取樣資料，進行資料探勘
基於海量資料的資料探勘正在逐步興起，面對著超海量的資料，一般的挖掘軟體或演算法往往採用資料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。一般取樣時要注意資料的完整性，防止過大的偏差。
海量資料是發展趨勢，對資料分析和挖掘也越來越重要，從海量資料中提取有用資訊重要而緊迫，這便要求處理要準確，精度要高，而且處理時間要短，得到有價值資訊要快，所以，對海量資料的研究很有前途，也很值得進行廣泛深入的研究。
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