数据员的个人总结（汇总15篇）

个人总结可以帮助我们更好地认识自己，发现自身的优点和潜力。通过个人总结，我们可以发现自己的潜力和机会，为个人发展指明方向。

数据文员个人工作总结

一年来，企业数据统计工作在地方领导的关怀下，认真贯彻执行《法》和统计规章制度，经过全体统计工作者的积极努力、辛勤工作，较好地完成了统计工作任务。下面总结下20xx年从事数据文员的工作：

一、一年来度统计工作开展情况。

1、逐步建立健企业统计规章制度，加强统计管理工作。

为保证《法》及其的贯彻实施，结合我企业实际，有力地促进了统计工作的制度化建设，使企业统计工作基本做到了有法可依、有章可循统计工作者依法统计意识不断增强。企业统计工作逐步向规范化方面发展，基本做到了“专业实施、归口管理”。

2、加强统计基础工作建设，提高统计工作水平。

一是不断建立健全企业统计规章制度，规范统计工作程序，严格落实统计人员岗位责任制，保证统计数据的准确性、及时性和全面性。

二是加强统计人员队伍建设，提高统计人员素质。

三是加强基层信息质量考核，统计检查时重点检查基层原始记录、统计基础台帐、统计资料的管理、统计数据是否真实准确，促进了统计资料积累的制度化、规范化和标准化。

3、加强统计执法检查，努力提高统计数据质量。

根据统计工作的要求和企业《xx办法》的规定，在全企业范围内开展了统计工作执法大检查。统计部门就统计工作开展与执行情况进行了认真自查，自查率达100%；统计部门对本专业基层统计工作进行抽查，并将检查报告和检查表报企业企管部。通过统计大检查，进一步贯彻了《法》及其，较好地执行了企业的统计工作管理办法，提高了统计人员依法统计的意识，促进了基层统计基础工作的规范化，从源头上保证统计数据的质量，推动了企业统计工作的发展和提高。

二、当前文员工作中存在的问题和不足。

在一年来文员工作中，虽然取得了一些成绩，但我们工作中还有很多不尽人意之处，当前搞好统计工作，还存在着以下一些问题和困难：

1、对统计工作的认识不足、重视不够。一些人认为统计工作可有可无，统计数字可以马虎对付。这种思想势必影响统计工作的进一步开展，进而给企业经营生产带来负面影响。

2、统计归口管理职能仍需加强。归口管理的职能虽然在逐步加强，但由于长期以来各专业统计各自上报，缺乏沟通，数出多门，造成同一统计指标出现多个数据的混乱局面。

3、统计执法检查力度有待加强。近一年，企业虽然按统计规章进行了统计执法检查工作，但由于思想上对统计工作的重视不够，统计自查流于形式，走走过场；加之组成检查组需抽调相关部门人员，牵涉面大，致使统计抽查工作不能全面展开，局限在狭小范围，不利于统计工作的正常开展。

三、意见和建议。

1、希望企业加强对统计工作方面的业务指导。加强信息交流，取长补短，以推动企业统计工作的全面提高。

2、希望企业通过开办数据统计分析培训班、组织统计工作经验交流会等多种形式培训统计人员，以提高统计人员对统计资料的分析能力，使统计工作更好地为企业生产经营服务。

数据员实训个人总结报告

能是系统决定实现而哪些不准备实现的。同时，对于非功能的需求例如性能、可用性等，亦需提及。需求规格说明书对于这部分的内容来说是很重要的参考，看看其中明确了功能性以及非功能性需求。这部分必须说清楚设计的全貌如何，务必使读者看后知道将实现什么特点和功能。四、个人实训成果特点总结负责整个项目运行工作，任务分配、项目计划等。这是项目小组今后共同作战的基础，有了开发规范和程序模块之间和项目成员彼此之间的接口规则、方式方法，大家就有了共同的工作语言、共同的工作平台，使整个软件开发工作可以协调有序的进行。在编写概要设计文档的时候，由于要求对模块、子模块的图形展示，在绘制图的时候，不仅对项目的总架构模块有了足够的了解，而且对子模块的功能、作用也有了一定了解。在项目编码阶段，负责用户登录密码修改，导入excel文件、这样做既安全又快捷，预约、申请、审核模块，数据库的完善，框架细节完善工作。五、个人实训成果缺陷总结缺陷1：在相关文档的细节方面仍需完善。产生原因：事先没有制作的经验，考虑不详细。改进措施：等待系统完成，再经由我小组成员加以完善。缺陷2：项目一些代码的细节仍需完善。产生原因：对项目的认识还没有达到更深的层次，缺乏经验。改进措施：在随后的系统完善过程中，再经由我小组成员加以完善缺陷3：项目的整体性、规范性仍有待提高。产生原因：事先没有制作的经验，对整体的把握还不够。改进措施：在项目的随后制作中，再经由我小组成员加以完善。六、心得与体会时间过得真快，一眨眼的功夫，实训已经快结束了，总的来说这段时间过的忙碌，充实而快乐。我们把项目当成真实的项目来做，我从获益匪浅，并且有些心得体会：第一，相信团队合作才可能把项目做到最好。从整个项目的过程来看，团队合作中需要沟通、分工、协作和监督。只有做好这四项才算是一个好的合作团队。首先，团队合作最基本的技能就是沟通。沟通的目的就是让别人了解你的想法，因为每个人考虑问题的时候总会有各种各样的偏差，我们只有沟通很好的沟通来综合所有人的好的想法，以减少走弯路，而让事情进行的更顺利。我们公司内部的沟通是比较随意的，因为大家都比较熟悉，任何时候有什么想法都会提出来，然后大家一起讨论，并得出最后的结果。我们从与他的沟通中都学到了不少知识与技巧，其中很多都是我们以前做老师给我们的作业项目所没有的但却是很重要的。因为我们组是按照每人的工作量来最后算成绩的，均匀地分配任务就不会造成组员的不满了。再其次，团队合作中协作是必不可少的。在项目组中各成员都明确了任务后，就需要大家单独工作的同时去配合其他人。尽管大家都有不同的任务，但是相互之间在一些问题互相协作的话，不仅可以提高各个任务进行的速度，也利于对项目中别的模块的了解。由于我们组的成员都是比较熟悉的，所以在协作方面还是不错的，比如某人搭建完环境后，2/3。

数据库开发员工个人总结

身份证号码。

性别。

男

年龄。

23岁。

政治面貌。

其它。

婚姻状况。

未婚。

视力状况。

正常。

身高(厘米)。

167cm。

体重(公斤)。

54kg。

民族。

汉族。

户口所在地。

南昌市(含区市县)。

技术职称。

程序员。

最高学历。

大专。

现居住地。

南昌市(含区市县)。

毕业时间。

求职状态。

目前正在找工作。

电话、手机。

15170064xxxx。

email。

taohaihua_jxzx@。

个人主页。

www.

地址。

南昌市。

邮编。

受教。

育及。

培训。

状况。

8至9：

江西工程学院。

计算机科学与技术计算机技术大专。

就学城市：

南昌。

专业描述：

工

作

经

验

摘

要

任职公司名称:江西掌讯科技公司。

2009.5至.7：

软件工程师。

工作地点：

南昌市地税局旁。

工作职责和业绩:。

软件开发。

任职公司名称:江西铭天信息。

软件工程师。

工作地点：

金域名都。

工作职责和业绩:。

软件开发(主要负责.有餐吃团购())。

任职公司名称:江西铭天信息。

软件工程师。

工作地点：

金域名都。

工作职责和业绩:。

软件开发(主要负责.有餐吃团购())。

求职意向。

现从事行业：

it/信息产业。

现从事职业：

计算机软件。

现职位级别：

中级职位（两年以上工作经验）。

面议。

-3000元。

可到岗时间：

期望工作性质：

全职。

欲工作地区：

南昌市(含区市县)。

欲从事行业：

it/信息产业。

欲从事职业：

计算机软件、数据库开发工程师、网页设计/制作/美工。

技能特长。

外语水平。

第一外语:英语一般第二外语:英语一般。

兴趣爱好。

自我简评。

程序没有完美.只有不断升级!

hr部门评语。

数据统计员个人工作总结数据统计工作总结

数据文员年终个人工作总结

过去的一年在领导和同事们的悉心关怀和指导下，通过自身的不懈努力，在工作上取得了一定的成果，但也存在了诸多不足，现将过去一年的工作情况总结如下：

一、公司领导高度重视，统计工作逐步完善。

近年来，公司领导高度重视统计工作，在统计体制改革、人员力量配备、经费保障等方面采取了很多措施，增加了统计工作人员，健全完善了统计工作体系，进一步夯实了统计基础建设，确保统计数据源头工作质量。

二、扎实做好统计基层基础工。

近年来，围绕“人员专职化、台账规范化、管理制度化、调查法制化、手段现代化、经费有保障”的“五化一有”目标，进一步完善统计工作制度，夯实基层基础工作。统计工作部门具备独立的办公场所，同时配备了微机、打印机、办公桌椅等，确保统计工作的顺利进行。建立统计工作管理制度和统计人员管理制度，包括综合统计管理制度；建立原始记录和统计台帐、统计报表管理制度；建立数据管理制度和数据质量检查、控制制度；建立统计资料归档及保密制度；建立企业各级专兼职统计、记录人员的岗位责任制等。

三、按时完成统计工作，为公司领导经营决策提供准确依据。

我们严格执行国家统计报表制度，认真做好各项年定报的贯彻落实。统计人员认真学习《法》和统计报表有关。

规章制度。

虚心向统计局有关领导学者学习主动采用科学的统计方法系统地调查研究对待每一个统计数字和统计调查分析都一丝不苟严肃认真确保统计数据的质量及时收集、掌握重要经济指标通过静态和动态、纵向和横向的比较分析充分了解公司的经济运行态势提高统计分析水平从而为促进公司经营管理目标的实现和公司领导经营决策、促进经济发展提供科学依据。

四、统计法制建设不断完善，数据质量不断提高。

统计数据质量是统计工作的核心所在。我们坚持实事求是，弘扬求真务实精神，努力提高基层数据质量。规范基础工作，确保源头数出有据。统计报表有关数据直接从企业原始记录、统计台账、会计报表取得的，报表数据和有关记录项目保持一致；统计报表有关数据以企业原始记录、统计台账、会计报表相关数据加工后取得的，以企业原始记录、统计台账、会计报表为依据。

五、建立规范的数据统计台账，保证源头统计数据质量。

建立规范的、统一的、可核查的统计台账，是统计基础建设的一项重要内容，是保证统计源头数据质量的一个重要抓手。统计台账依据原始记录和相关数据，按照统计指标的含义填写，统计报表的数据来源于统计台账，和统计台账保持一致。统计台账分门别类地进行登记、整理，年终汇总表册存档。

六、严格统计资料管理工作，报表档案利用科学化。

我们高度重视档案管理在企业管理中的重大作用，按照统计信息化的要求，运用计算机处理企业统计数据的采集、汇总、分析和上报工作。每年结合企业的现实情况，完善各项档案管理制度，制定档案管理考核规定，坚持从严规范、从细抓起，持续创新档案管理模式，提高档案综合服务水平。在档案基础管理方面，坚持多管齐下，狠抓档案的归档率、完整率、准确率，加大考核力度，以经济的手段，保证报表资料的真实完整。在档案资料的接收、借阅复制工作中，严格遵守档案的保密制度、交接制度和借阅利用制度，认真做好收存、借阅登记。同时，充分发挥档案信息服务作用，为公司提供可供查阅参考的资料，使档案工作由收集保管向开发利用转变。

七、加强统计知识学习，全面提升人员素质。

一是加强学习培训，提升综合能力。

二是增强责任认识，加强作风建设。以热爱本职工作、锐意进取、奋发有为的精神状态和求真务实的工作作风，不断创造新的业绩；严肃工作纪律，恪守职业道德，提高工作效率。

三是完善激励机制，强化正确的用人导向。

四是加强文化建设，努力营造团结和谐的工作氛围。

时光荏苒，很快就要过去了，回首过去一年来的数据文员工作，内心不禁感慨万千，在领导和全体同志的关怀、帮助、支持下，紧紧围绕中心工作，充分发挥岗位职能，不断改进工作方法，提高工作效率，以“服从领导、团结同志、认真学习、扎实工作”为准则，始终坚持高标准、严要求，工作上有了进步，总结过去、取长补短、挖掘潜力，为明年的工作做好充分的准备和规划。现将一年工作总结如下：

一、一年来的工作表现。

1、仔细认真，提高自身素质。

为做好统计工作，我坚持严格要求自己，统计工作地要求就是“仔细认真”，因此，我正确认识自身的工作价值，提高自己的耐心，增强自己的细心，时刻提醒自己，要以高效率，高质量的报表数据上报给各位领导。同时细心学习他人长处，改掉自己不足，并虚心向领导、同事请教，在不断学习和探索中使自己有所提高。

2、严于律已，不断加强作风建设。

一年来我对自身严格要求，始终把耐得平淡、舍得付出、默默无闻作为自己的准则，始终把作风建设的重点放在严谨、细致、扎实、求实脚踏实地埋头苦干上。在工作中，以制度、纪律规范自己的一切言行，严格遵守公司各项规章制度，尊重领导，团结同志，谦虚谨慎，主动接受来自各方面的意见，不断改进工作；坚持做到不利于公司形象的事不做，不利于公司形象的话不说，积极维护公司的良好形象。

3、强化文员职能，做好服务工作。

对办公室费用方面，继续发扬以必需品为前提，节省处室费用消耗，保证各种办公必需用品齐全，确保领导与同事对办公用品的需求。在这一年里，我积极配合做好后勤工作，与同事心往一处想，劲往一处使，不会计较干得多，干得少，只希望把工作圆满完成。

二、工作中的不足与今后的努力方向。

一年来的工作虽然取得了一定的进步，但也存在一些不足，在今后工作中，我一定认真总结经验，克服不足，努力把工作做得更好。

1、仔细认真，克服浮躁心理。

面对枯燥的数字统计工作，不怕繁琐，做到谨慎细心，不浮躁，积极适应各种数据变化，在工作中磨练意志，增长才干。

2、发扬孜孜不倦的进取精神。

加强学习，勇于实践，博览群书，在向书本学习的同时注意收集各类信息，广泛吸取各种“营养”；同时，讲究学习方法，端正学习态度，提高学习效率，努力培养自己具有扎实的理论功底、辩证的思维方法、正确的思想观点、踏实的工作作风。力求把工作做得更好，树立处室室的良好形象。

3、多从细节考虑，紧跟领导意图，协调好内外部关系，多为领导分忧解难。

继续加强对公司各种制度和业务的学习，做到全面深入的了解公司的各种制度和业务。用公司的各项制度作为自己工作的理论依据，结合实际更好的开展统计工作。

总之，一年来，我做了一定的工作，也取得了一些成绩，但距领导和同志们的要求还有不少的差距：主要是对政治理论和文字基础的学习抓得还不够紧，学习的系统性和深度还不够；工作创新意识不强，创造性开展不够。在今后的工作中，我将发扬成绩，克服不足，以对工作、对事业高度负责的态度，脚踏实地，尽职尽责地做好各项工作，不辜负领导和同志们对我的期望。

一年来，企业数据统计工作在地方领导的关怀下，认真贯彻执行《法》和统计规章制度，经过全体统计工作者的积极努力、辛勤工作，较好地完成了统计工作任务。下面总结下20xx年从事数据文员的工作：

一、一年来度统计工作开展情况。

1、逐步建立健企业统计规章制度，加强统计管理工作。

为保证《法》及其的贯彻实施，结合我企业实际，有力地促进了统计工作的制度化建设，使企业统计工作基本做到了有法可依、有章可循统计工作者依法统计意识不断增强。企业统计工作逐步向规范化方面发展，基本做到了“专业实施、归口管理”。

2、加强统计基础工作建设，提高统计工作水平。

一是不断建立健全企业统计规章制度，规范统计工作程序，严格落实统计人员岗位责任制，保证统计数据的准确性、及时性和全面性。

二是加强统计人员队伍建设，提高统计人员素质。

三是加强基层信息质量考核，统计检查时重点检查基层原始记录、统计基础台帐、统计资料的管理、统计数据是否真实准确，促进了统计资料积累的制度化、规范化和标准化。

3、加强统计执法检查，努力提高统计数据质量。

根据统计工作的要求和企业《xx办法》的规定，在全企业范围内开展了统计工作执法大检查。统计部门就统计工作开展与执行情况进行了认真自查，自查率达100%；统计部门对本专业基层统计工作进行抽查，并将检查报告和检查表报企业企管部。通过统计大检查，进一步贯彻了《法》及其，较好地执行了企业的统计工作管理办法，提高了统计人员依法统计的意识，促进了基层统计基础工作的规范化，从源头上保证统计数据的质量，推动了企业统计工作的发展和提高。

二、当前文员工作中存在的问题和不足。

在一年来文员工作中，虽然取得了一些成绩，但我们工作中还有很多不尽人意之处，当前搞好统计工作，还存在着以下一些问题和困难：

1、对统计工作的认识不足、重视不够。一些人认为统计工作可有可无，统计数字可以马虎对付。这种思想势必影响统计工作的进一步开展，进而给企业经营生产带来负面影响。

2、统计归口管理职能仍需加强。归口管理的职能虽然在逐步加强，但由于长期以来各专业统计各自上报，缺乏沟通，数出多门，造成同一统计指标出现多个数据的混乱局面。

3、统计执法检查力度有待加强。近一年，企业虽然按统计规章进行了统计执法检查工作，但由于思想上对统计工作的重视不够，统计自查流于形式，走走过场；加之组成检查组需抽调相关部门人员，牵涉面大，致使统计抽查工作不能全面展开，局限在狭小范围，不利于统计工作的正常开展。

三、意见和建议。

1、希望企业加强对统计工作方面的业务指导。加强信息交流，取长补短，以推动企业统计工作的全面提高。

2、希望企业通过开办数据统计分析培训班、组织统计工作经验交流会等多种形式培训统计人员，以提高统计人员对统计资料的分析能力，使统计工作更好地为企业生产经营服务。

数据库工程师个人工作总结

自20xx年参加工作，到此刻已经有四年半了，在过去的日子里，本人主要负责核心技术领域，信息中心机房扩展设计与建设维护，报业信息系统建设与项目管理，网络与网络安全设计与研究完善，技术管理创新，以及协助推进报业集团信息生产一体化等工作。严格履行个人岗位职责，认真学习，努力工作，较好地完成了本职工作和领导交给的各项任务。

我为人处事的原则是“认认真真学习，踏踏实实工作，堂堂正正做人，开开心心生活”，对自我，我严格要求，工作认真，待人诚恳，言行一致，表里如一。做到遵纪守法，谦虚谨慎，作风正派，具有良好的思想素质和职业道德，能用“三个代表”的要求来指导自我的行动。用心要求进步，团结友善，明礼诚信。在党员先进性教育主题演讲比赛中获得过三等奖，“知荣明耻爱报社”演讲比赛中获得过三等奖，“我为报社改革发展献一策”活动中获得过三等奖。连续四年被评为集团先进工作者，并获得过“市属机关优秀团员”称号。

xx至xx年来是报业集团改革与发展的关键时期，集团正朝着规模化、多媒体化、多元化，网络化的方向快速发展，生产规模、管理理念、业务流程等都发生了很大的变化，在报业快速变革时期，记者修改的数量增加，集团办公区域的扩大，并且在技术人员不足的环境条件下，集团采编流程，经营流程，网络安全，机房建设，信息化成本研究等方面的都进行了较大规模的设计建设与完善。在信息建设的过程中，一方面在较少技术支持下独立研究项目的合理性，科学性，安全性，另一方面又要应对很多系统与网络核心维护，以及超多其他技术人员无法解决的问题。在报业集团这些日子里，较好的完成了集团领导下达的职责目标。

1、报业集团信息中心机房平台安全运转，没有出现过重大事故，工作有序开展，集团网络与系统总体正常运行，信息机房建设水平到达新的高度，空调通风系统，应急照明系统，消防系统，机房ups配电系统，机房防雷接地系统的安全系数进一步得到提高。

2、报业系统集成，管理流程得到提高，报业采编流程系统逐步升级。渊博系统已为报人带给方便快捷的全文检索功能，报社经略广告系统的研究，使的广告管理模式电脑化、科学化和规范化，广告数据更加的准确性、完整性和安全性。报业集团的发行系统实施已大大推动报业自办发行的进程与规模。二次开发报业业绩考核管理系统，统计出记者和修改业绩状况，以便对其进行定期考核，提高全体员工办报的热情。

3、实现建立集团的域控制系统，采编数据库系统，文件服务器系统，ups不间断电源监控系统，也同时协助设计与实施财务集中管理与监控，逐步完善财务经营管理一体化。

4、协助完成集团报业数字化大楼建设，监督与完善3楼发行中心，8楼商报7楼行政经营区域结构化布线子系统，，网络系统接入性，扩展性，使其稳定性得到提升，让区域需求得以改变，使的网络能够逐步向成熟期过渡。并且完成22个镇区网络接入，系统与报社中心整合运行已向多分支性机构过渡。

5、架设网络版防病毒防御系统，并与硬件防病毒墙进行联动，降低网络的安全风险，提高网络安全性。*远程办公系统与报社网关级别防毒墙设计与规划实施为报人带给安全的信息多元化通道，完善的网络存储集中备份，为整个网络中的数据实现统一的存储控制管理，从而防止物理损坏，以及部分逻辑损坏，保护好集团的数据资源。实现核心交换机的双机热备份，维持核心网络层安全、稳定的运行，限度的降低网络的风险。上网行为监控的研究与设计实现。规范报人上网行为，使网络资源合理利用，提高报业集团竞争力。磁盘阵列存储系统，相关的灾难恢复，数据库管理，存储策略得到进一步的扩展。加强了网络安全，为报人服务，深度研究与准备架构一个动态的、整体的安全体系：安全的操作系统、应用系统、防病毒、防火墙、入侵检测、网络监控、信息审计、通信加密、灾难恢复、安全扫描等多个安全模块。找出网络，与系统运行规律，进而来预测未来可能发生趋势。

这些年来，集团的技术领域特殊的环境使我能够以大局为重、宽宏超多，不斤斤计较个人利益。由于工作的特殊性与重要性，这些年来很多时候都在超负荷工作，甚至几天几夜才能睡上几个小时，每一次技术改造与创新，每一个项目的设计与架设都要付出巨大的艰辛，即要协调维护好集团及报人家庭将近上千万的信息设备，又要进行预测，研究信息化过程中可能出现的问题，敢于尝试，把新知识、新技术、新理念融入实施过程中，提出高效的解决方案，又要对集团技术管理进行阶段深入研究。

数据员个人工作总结

为贯彻落实学校体育“健康第一”的指导思想，切实加强学校体育工作的具体体现，我校十分重视《学生体质健康标准》实施和测试工作，在2010年下旬对全校学生进行了体育项目测试，并将测试数据上报，现将实施工作总结如下：

开学初，组织各年级体育教师进行培训，明确各年级测试项目，测试步骤和操作细则，并要求体育教师对各班进行《标准》的测试项目及锻炼方法的宣传教育，让他们认识《标准》实施办法的重要性和必要性，学校还把《标准》工作方案复印给各班，让学生了解测试达标要求来督促自已平时积极主动地锻炼身体。

1、在测试前，对学生进行身体健康情况的摸底调查，有计划、有组织地安排测试，并对测试仪器调试、场地、设施以及环境的布置和安排进行排查，制订详细的测试细则和安全措施，指导受试者做好充分的预备活动等。

2、对各年级的测试项目都做了统一的规定，身高、体重为各年级的必测项目，其他年级测试项目为：一、二年级测试投沙包、立定跳远。三、四年级为仰卧起坐、立定跳远。五、六年级为肺活量、400米、仰卧起坐、跳绳。在测试过程中，充分发挥体育骨干的作用，使学生能安全有序地完成测试任务。对成绩不合格和请假学生进行补测工作。

3、在测试过程中，学生态度端正，认真测试，各项测试成绩很正常。但是也有一小部分学生抱着好玩的心态。高年级学生对耐力项目（400米）的测试有偷懒的现象，导致400米成绩较低，但学生对跳绳感兴趣，成绩较好，总的成绩还是能够达到100%的及格率。

在测试全部结束后，对数据进行整理、分析并上传，实事求是地向学生反馈，所有工作按时完成，测试数据真实、准确无误并及时完成数据的上报工作。

这次体质健康测试，从分布任务到测试完成，时间紧，任务重，没有全体的力量是不可能在短期内对如此多的学生进行测试。同时积极发动，精心组织，合理安排是做好这项重要工作的保证。在这次测试过程中虽然取得了一些成绩，但也存在着不足，争取在以后的工作中克服不足，发扬长处，再上新高。

数据中心总结

（1）计算it设备的功耗。可以假定实际功耗经验值，一般it设备的运行功耗是额定功耗的30%—50%，可以更加具体的设备进行假定。如果有小时运行功耗数据，则采用小时运行功耗经验数据。

（2）计算制冷散热设备的功耗。包括室外制冷散热设备（冷水机组、自然冷源散热设备等）、管路系统（水泵、风机等）、室内冷源输送和分配系统的功耗。——根据it设备的功耗和当地全年小时气象数据，建立制冷散热系统中各设备的功耗模型，进行计算制冷散热设备的功耗。室外制冷散热设备与气象数据影响很大，设备变频与否，实际管路的损失都需考虑在内。

（3）采用以上数据计算pue值。通常采用以it设备额定功耗、制冷散热设备额定功耗、冷水机组标定能效比等进行计算，与实际相差很大。现在的pue计算得不到客户认可，是因其本身计算方法本身不可信。

（1）包括系统架构模块化、产品模块化、功能模块化，还包括软硬件的匹配、接口的标准化等等。

（2）网络系统设计是顶层设计，系统架构模块化是上层设计，越上层的设计越重要。

（3）模块化由机房级单列双列级机柜级，模块化大大降低围护结构的设计、安装施工的难度，缩短施工时间，成本也大大降低。

（1）发电机系统（或称油机）是现有设计中成本很高、利用率最低的设备，其实可以通过系统架构和网络设计将其去掉或大大降低其配置数量。通过选择双市电建设地址、高级别数据中心（交易、计算等）与普通级别数据中心分离、网络智能选择和分配数据中心、以多点取代单点的电力配置级别等系设计，将发电机的配置大大减少。

（2）现有消防系统也是一种成本高、利用率低的设备。现有消防系统成本高、安全性差、发生点类事故，要求整体或区域性断电。其实可以通过智能监控控制手段、模块化结构设计和材料选择等方法的改进和设计。

（3）配电系统的演进。传统的交流ups系统高压直流市电直供+分布式电池系统，将中间多次的能源转换去掉，即大大节省设备成本、占地空间，又节能。这种改进需要技术标准、设备制造和客户引导的配合。

（4）采用自主定制的模块化的风机冷水盘管单元取代现有所谓的行间空调，成本可以降低一半。

（5）机柜由现有的整体结构变为杆件、板件组装结构，可以降低部分制造和运输成本。

（1）利用自然冷源，利用江河湖海的天然冷源，北方地区可以采用大型干冷器。

（2）中国现有的空气质量不允许采用直接风冷技术，灰尘、腐蚀等使节能得不偿失。中小型的数据中心可以采用单级热交换设备。

（3）合理的模块化配置和智能控制可以减少不必要的设备运行，降低运行成本。比如采用空间大小合理的模块化设计和智能风机控制。

（4）提升运行温度。it设备的运行温度将大大提高。

（5）选址在高寒地区等。

（1）冷热通道封堵技术可以降低冷热风的混合，提高冷源的利用率，其核心是降低回风温度，使室内风机盘管的换热效率降低。实际节能效果远不如期望的那么高。

（2）冷热通道的封堵可以结合提高室内进风温度、风量和风机控制等技术，才会有显著的节能效果。否则仅靠降低2—3℃的回风温度，节能效果很小。

（1）冷水机组。现有新型的冷水机组应用变频、磁悬浮等技术，大大提高能效比。其实普通的冷水机组+大容积的缓冲水箱或+合适温度的相变材料就比带变频的冷水机组的效率高，且可以利用高低峰电价差省钱。

（2）管路系统的合理设计和现场施工是非常重要，却最容易被忽视的。

（3）数据中心功耗的高密度，使得大型数据中心的冷源输送必须采用冷水或其它高热容的介质。风冷的空间、损耗、噪音等瓶颈不可解决。

（4）避免多级换热。热管的限制和热阻在两端。

（5）风机冷水盘管的模块化是未来数据中心的主流配置。可以安装在it设备的底部、侧边或背部，以底部和侧边为主。现有的行间空调改个名字，成本就可以降低一半以上。

（6）制冷系统的重要影响因素包括气象条件、it设备运行情况、空调系统运行情况，属于多因素影响，再加上冗余设备的配置，对智能监控系统对模块化、多系统联控等技术要求非常高。

数据员个人工作总结

一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。

如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。

二、软硬件要求高，系统资源占用率高。

对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过tb级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大cpu和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。

三、要求很高的处理方法和技巧。

这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。

下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：

一、选用优秀的数据库工具。

现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用oracle或者db2，微软公司最近发布的sqlserver20xx性能也不错。另外在bi领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的etl工具和好的olap工具都十分必要，例如informatic，eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用sqlserver20xx需要花费6小时，而使用sqlserver20xx则只需要花费3小时。

二、编写优良的程序代码。

处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。

三、对海量数据进行分区操作。

对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如sqlserver的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘i/o，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。

四、建立广泛的索引。

对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个etl流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。

五、建立缓存机制。

当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。

六、加大虚拟内存。

如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为1gb，1个p42.4g的cpu，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096m的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为4096*6+1024=25600m，解决了数据处理中的内存不足问题。

七、分批处理。

海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。

八、使用临时表和中间表。

数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按汇总步骤一步步来，不要一条语句完成，一口气吃掉一个胖子。

九、优化查询sql语句。

在对海量数据进行查询处理过程中，查询的sql语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的sql脚本和存储过程是数据库工作人员的职责，也是检验数据库工作人员水平的一个标准，在对sql语句的编写过程中，例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表结构等都十分必要。笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标，运行3个小时没有出结果，这是一定要改用程序处理了。

十、使用文本格式进行处理。

对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序操作数据库和程序操。

作文。

本之间选择，是一定要选择程序操作文本的，原因为：程序操作文本速度快；对文本进行处理不容易出错；文本的存储不受限制等。例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者csv格式（文本格式），对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。

十一、定制强大的清洗规则和出错处理机制。

海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。

十二、建立视图或者物化视图。

视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘i/o，正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。

十三、避免使用32位机子（极端情况）。

目前的计算机很多都是32位的，那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机子，其中对位数的限制也十分重要。

十四、考虑操作系统问题。

海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对操作系统的要求也放到了重要的位置，一般是必须使用服务器的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。尤其对操作系统自身的缓存机制，临时空间的处理等问题都需要综合考虑。

十五、使用数据仓库和多维数据库存储。

数据量加大是一定要考虑olap的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是olap多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。

十六、使用采样数据，进行数据挖掘。

基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。

还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用代理键等操作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。类似的情况需要针对不同的需求进行处理。

海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。

在过去的一年里，我在领导、同事们的支持和帮助下，用自己所学知识，在自己的工作岗位上，尽职尽责，较好的完成了各项工作任务。为公司做出了应有的贡献。同时，身为一名化验员我也在从思想到行动，从理论到实践，进一步学习，提高自己的工作水平。现将本人本。

如下：

一、努力学习，完善自我：随-着公司的发展，实验室仪器的增加。为了更好的完成工作，在之前的工作基础之上，又学习了水中油含量、柴油烃类组成（稀释法）、hcl的测定等新的实验方法，并且熟练掌握，较好的完成了相关的工作任务。其次在工作中也经常遇到一些新的问题，通过和领导、同事们的商讨研究最终解决。同时也对相关工作有了进一步的认识。

二、工作内容与体会：我的工作主要是配合研发一部的其它几个岗位做相应的分析。第一，配合重整催化剂评定岗位生成油的折光率和烃类组成分析；第二，配合抽提组的芳烃抽提的柴油做烃类组成分析；第三，配合代研究做的裂解油的黏度，酸值及色度等分析；第四，负责研发一部水样的水中油含量、水垢等相关分析；另外在原油评价中负责酸值、蜡含量、硫醇硫、色度、冷虑点、黏度及逆流黏度等相关分析；参加hr-05b300溶剂生产负责取样及黏度分析共二十一天；其次就是一些储存油样的色度分析及其它的一些实验分析；另外我还积极配合其他同事完成了一些工作任务。一年中，在领导和同事们的悉心关怀和指导下：我共完成色度数据500多个；折光率数据150个；黏度数据88个；逆流黏度数据140个；水中油数据245个；荧光族组数据193个；柴油族组成数据115个；酸值数据30多个；蜡含量数据11个；密度数据16个；冷虑点数据5个；溴价溴指数数据18个。化验工作精细琐碎，而且由于我们主要是搞研发，所以不像炼油厂的化验工作很有规律性。我们会经常遇到不同的新问题。所以为了搞好工作，我不怕麻烦，细心观察实验现象，向领导请教、向同事学习、自己摸索实践，认真学习相关业务知识，不断提高自己的理论水平和综合素质。在实验室工作安全意识和环保意识相当重要。所以我工作投入，能够正确认真对待每一项工作，熟记各项安全措施，遇事不能慌。环保也是相当重要，做到每种化学试剂和需要处理的油样，集中分类处理，不随意乱倒。这些对环境都很有影响。在刷洗瓶子时，不随便倒沾有油的污水。同时注意到实验室的通风和各种化学试剂及油样的摆放问题。

三、工作态度与勤奋敬业：我热爱自己的本职工作，正确认真对待每一项工作，在开展工作之前做好个人，有主次的先后及时完成各项工作。热心为大家服务，认真遵守劳动纪律，保证按时出勤。有效利用工作时间，坚守岗位，需要加班完成工作按时加班加点，保证工作能按时完成。在作风上，能遵章守纪、团结同事、务真求实、乐观上进，始终保持严谨认真的工作态度和一丝不苟的工作作风。积极参加公司组织的各项活动，如春游，秋季五项全能体育比赛等。

总结这一年来的工作，尽管有了一定的进步和成绩，但在一些方面还存在着不足。比如很多实验只是停留在简单的操作而忽视了工作原理；实验过程中由于自己的粗心导致实验仪器损坏或实验结果误差较大等。还有个别实验做得不够熟练，不够完善，这有待于在今后的工作中加以改进。通过这段时间的工作实践，让我懂得从事实验分析工作一定要细心，不能放过一个疑点，有问题多请示，多汇报。在今后的时间里，我将认真遵守各项考勤制度，努力学习有关石油化工的各项实验分析方法及石油化工知识，争取成为一名更为优秀的全方面的实验分析化验员，为公司的发展献出自己的一份力量。

在市委、市政的领导和关心下，在自治区农普办的业务指导下，经过市农普办和县区农普办全体人员的通力合作，我市第二次农业普查数据处理工作接近尾声。现将全市农业普查数据处理工作总结如下：

一、数据处理基本情况。

我市共有1602个普查区、17010个普查小区，涉农单位1960家，需要录入的普查表有200多万张。我市农普数据处理工作全部安排在市一级开展，分为光电录入和apras逻辑审核两个阶段，两个阶段同时进行。市农普办调配二十多台电脑，加上自治区调拨的12台电脑，约有30多台pc机用于农普数据处理工作。

整个普查数据处理工作从准备阶段到数据上报，历时一年半时间，经历了数据处理组组建阶段、清查处理阶段、设备安装调试阶段、培训阶段、光电录入阶段、逻辑审核阶段、数据上报阶段等。我市光电录入工作开始于20xx年4月上旬，采取外聘实习生和市农普办工作人员相结合操作的方式，由实习生进行扫描、校验、审核整个流程的操作，农普办人员在旁监督以保证扫描录入的质量。全面的光电录入工作于6月12日结束，期间共扫描普查表2300579张，平均每天扫描3万张左右，最高一天扫描约7万张的普查表。apras逻辑审核开始于4月中旬，采取的方法是由乡镇人员操作对本乡镇的数据进行逻辑审核、改错，市农普办业务组人员控制总体数据质量。为确保数据质量，市农普办多次召开现场培训会，通过制定、执行完整的工作流程，从而对apras审核进行全程监控。市农普办先后组织了20批约400人次参加了农普apras逻辑审核工作，整个审核工作于7月下旬结束。市农普办还结合我市的实际，发挥创新能力，在国家下发的apras程序制度基础上，新增了19条审核公式和10张汇总表用于数据质量控制。8月下旬，我市农普数据顺利通过自治区审核并上报至国家。

二、主要做法。

（一）领导重视，为数据处理工作提供强有力的组织保障。

数据处理作为整个农普工作的重要环节，关系到农普工作的好坏，我市农普数据处理工作之所以顺利开展，与市农普办领导密切关心分不开的。农普办领导经常对数据处理工作进行检查指导，及时纠正数据处理工作错误，协调解决数据处理工作遇到的困难。

市农普办领导从普查经费中划拨出数据处理专项经费，用于保障数据处理培训、外聘数据处理人员劳务费、购买数据处理用服务器和pc机等电子设备、网站建设和网络正常运行以及平时日常办公所需要的支出，保障了农普数据处理工作的顺利进行。

（二）精心准备，成立农普数据处理组，制定本市普查数据处理实施。

根据南农普办字11号文《南宁市第二次全国农业普查领导小组办公室成员职责分工方案》的要求，在市农业普查领导小组办公室专门设立数据处理组，并以文件形式明确了数据处理组的工作职责，处理组成员由市统计局计算站业务骨干组成。

根据国家和自治区的普查数据处理实施方案要求，结合南宁市的实际情况，我们制定了农普数据处理实施方案。方案明确规定了整个农普数据处理工作流程、处理模式，建立了数据处理工作岗位责任制，确保了系统管理、扫描、识别、校验、审核、任务管理、数据管理岗位责任到人。市农普办还制定了一些数据处理工作规定，如计算机房管理规定、机房日常工作管理要求等。

（三）密切配合，做好农普清查数据处理工作，为普查正式开展夯实基础。市农普数据处理组积极配合业务组开展农普清查摸底工作，协助业务组完成清查快速汇总工作。

（四）认真筹备，做好数据处理环境的落实、数据处理系统的集成和设备补充工作。

市农普办及时落实了数据处理工作的场地，并对数据场地按要求进行了改造，保证独立接地并且小于1欧姆。购置了17台pc机，在机房安装了一台格力5p天井式空调，给机房配备了打印机，调配5台电脑和2台服务器用于apras逻辑审核工作，并更新了机房的两台ups。

及时接收自治区下发的数据处理软、硬件，及时组织数据处理组人员组装设备、安装程序、调试网络、测试系统集成，搭建了与外部隔绝的农普数据处理专用网络，保障了数据处理按时开展。同时，落实了资料周转、调阅和管理的资料库用房。

（五）精心挑选，做好数据处理人员选调和培训工作。

根据农普工作要求，市农普办从各成员单位抽调了一批年纪轻、学历高、业务精的同志充实到农普数据处理工作中来，在数据处理工作各环节担当监督员、审核员等重要角色。并从南宁市有关院校挑选出39名学生参加光电录入和apras逻辑审核工作。

市农普办多次派出业务骨干参加国家、自治区举办的各种数据处理工作的培训会，结合本市实际制定了详细的培训计划，对我市参加数据处理工作的县区及外聘的人员进行数据处理技术的培训。培训取得良好效果，受训人员熟练理解培训内容和掌握了相应的操作技巧，极大促进了我市农普数据处理工作顺利开展。

（六）合理安排，做好各县区普查表上交及数据处理工作中原始资料的登记交接工作。

制定原始资料交接流程，制作了交接登记表，规定各县区上交普查表的时间，指定专人负责资料的交接工作，原始资料有专门地点存放，专人进行管理，已录入和未录入的资料分开存放，避免了在资料管理上出现混乱。

在光电录入和逻辑审核过程中，每个环节普查表的流转均有详细的记录。特别是在光电录入环节中，有专人领取普查表并由专人负责回收领取的普查表，对于已扫描、已校对、已审核的普查表均有明显标识。

（七）精心组织，做好普查表光电录入和逻辑审核工作。

在自治区下发的12台pc机的基础上，我市又购置一批pc机用于光电录入工作。制定了规范的录入工作流程，领表、扫描、校验、审核、收表等环节均定人定岗，专人负责，市级和县级排出专业人员负责跟班答疑。参与录入工作的人员实行两班倒，每班设有一个由市农普办人员担任的班长负责对光电录入的全面调配。每班交接有详细的交接单，记录清楚前一班未完成的工作、已领出报表的小区名。

数据处理组负责把光电扫描的数据从光电录入系统导出，再导入到apras逻辑审核中，并进行审核，记录好审核出来的错误笔数。当光电录入导出时遇到错误，数据处理组人员将错误清单打出，交由光电录入当班班长处理。

apras逻辑审核由乡镇人员操作完成，乡镇人员负责审核、修订本乡镇的农普数据。市农普办统一协调，安排各个乡镇进行数据处理的时间，业务组和数据处理组人员实时监控，当发现问题、错误，及时告知相关乡镇的人员。为进一步控制好我市的数据质量，市农普办结合我市的实情，发挥创新能力，在国家下发的apras程序制度基础上，新增了19条审核公式和10张汇总表。光电录入工作基本结束后，原先参与光电录入的人员立即转入到apras逻辑审核的工作。

（八）严格执行，做好农普图像、数据的备份和处理设备的维护工作。

数据处理组对光电录入系统进行刻盘备份，定期对光电扫描的图像和apras逻辑审核的数据进行备份，图像可以通过程序定时自动备份，apras中的数据通过人工定时备份。接入农普数据处理专用网络的每台电脑上均装有国家下发的vrv北信源杀毒软件，并对其设置了定时自动查杀病毒。由于措施得当，整个数据处理工作中未出现因操作不当或不及时备份或未及时查杀病毒而造成数据和图像丢失现象。

每天工作结束时，均要求扫描仪操作人员对扫描仪进行清洁。数据处理组每个月定期对扫描仪进行深度清洁。当扫描仪出现故障超出能力范围时，数据处理组均能及时与赞华公司联系，请技术人员上门维护处理故障。其他设备在农普数据处理工作期间未出现任何故障。

及时对光电录入系统和逻辑审核系统进行升级。一旦国家农普网或自治区下文件更新，市农普办数据处理组均能及时对市级相关程序按要求进行更新（包含apras制度更新），避免出现更新不及时而耽误整个数据处理进程的事件。

（九）服从调配，积极配合全区农普数据处理工作的开展。

根据自治区的要求，在光电录入期间，我市先后支援了贵港市和北海市各一台光电扫描仪，支援贵港市四台pc机，有力支持了兄弟市的数据处理工作。在数据上报后，及时返还了自治区下发的所有扫描仪、pc机、服务器等数据处理设备。

（十）按时保质，做好普查数据质量检查、评估和上报工作。

市农普办安排有专人负责统计每天的光电录入进度，并按照要求及时向自治区上报光电录入进度。

严格按照规定的内容、时间和方式向自治区农普办上报我市农普数据和扫描图像。在上报数据之前，数据经市农普办业务组进行了分析和评估，符合要求的评估报告及有关文字随同普查数据一并上报自治区。

对于自治区审核反馈的数据和错误清单，及时组织人员进行核实、修订，及时按规定再次上报数据。

（十一）密切配合，做好普查数据事后质量抽查工作。

数据上报后，根据自治区农普办的安排，我市派出业务组组长和数据处理业务骨干参加了普查数据事后质量的抽查工作。在整个抽查工作中，我市按照自治区农普办的要求，严格把关，认真完成抽查工作的每一个步骤。我市农普数据处理工作质量得到了较大提升。

三、今后。

工作计划。

下一步数据处理工作的重心将转移到数据资料的开发上。我们计划在自治区反馈数据后,立即组织人员对全市农普资料进行系统整理,及早开展本市的农业普查资料汇编的编辑工作，完成县区一级的汇总并向其反馈相关数据和资料，努力搞好农业普查数据库的建设工作。

数据设计的个人总结

面对即将成为过去的20x年，回首过去，展望未来，我带着收获的喜悦，同时也带着急切期望的心情，欣喜的是我完成了本年度公司交给我的设计工作任务，急切期望的是我深深明白在从事设计工作当中仍有较多的不足需要学习和改进。为总结经验，反省自身不足，提高自己的设计业务水平，成为公司更好更快发展过程中的一员，现就本年度设计工作情况总结如下：

一、服从领导安排，认真履行本职工作。

作为一个年轻人，首先我必须摆正自己的位置，清楚自己的优点和不足。通过一年的设计业务理论和实践的感知，20x年可以说是我学以致用，增强实践的一年。

20x年x月x日之前，我被安排在x院项目设计部和x新家园项目设计部。x院项目设计部工作期间，在总监代表的指导和帮助下，我主要负责各施工单位竣工资料及设计部资料的收集整理工作，和x负责该项目的室外总体及各单体楼后期收尾未完成的施工部位实施设计工作，并对现场形成的签证及时进行工程量的确认。在x家园项目，因属还未正式开工项目，在总监代表的指导和协助下，由我和x负责处理施工前期设计工作，主要对业主需完善的“三通一平”进行督促及工程前期施工手续办理提出合理建议，并对各施工单位基础开挖标高及各楼号定位放线进行复核。

工作期间，本着认真为建设单位热情服务，遵照设计合同要求，严格按照设计规范及设计工作程序，履行设计职责。工作中，我以老前辈严谨负责的工作作风为标准，工作岗位上，我从不放松加强理论和实践的研习，严格要求自己，认真熟悉设计规范及设计职责，对“三控、三管、一协调”具体在现场如何落实设计程序，根据工程实施不同情况，积极主动为建设单位提出合理建议，让建设单位认可设计部的工作成果，使工程处于受控状态。

20x年x月x日，因工作需要，我被派往x项目设计部担任土建设计工作。刚来工地，工作条件较差，吃住问题没有解决，天气炎热，回x路程又很远，但是，困难面前，我没有埋怨，没有退缩，因为我身负重任。x项目一批次a、b标段处刚开工阶段，销售示范区4栋楼正处主体施工阶段，在总监代表的指导和帮助下，安排我负责a标段的现场设计工作，我也明白没有压力就没有动力，没有动力就没有进步，年轻人只有进步才能更好的胜任工作，才能将工作干好。

作为年轻人，我没有过高的经验技术，也没有历经多年老前辈处理问题的游刃有余，我只有相信自己可以把公司交给我的工作干好。刚开始，我主要对现场实际情况及时了解，及时熟悉施工图纸和设计合同内容，掌握设计规划和设计细则。本工程为欧式别墅，业主对设计部工作要求高。我积极思考本工程设计工作的重点和难点，面对重点，我和项目部同事齐心协力，认真审阅施工方案，每道工序施工前督促施工方做好施工技术交底，强化隐蔽工程质量控制力度，严防产生质量隐患。

面对难点，除了及时查阅相关资料，并及时请教资深的专业技术人员，寻找解决问题的好办法。在施工过程中，严格按照设计规范，设计合同内容，按照公司编制的质量控制办法，采用旁站、巡视、平行检验方式进行每道工序的过程控制。重点对施工方项目管理人员的质量和安全意识进行调查，加强监督施工单位的三检制度落实，对质量和安全意识不到位的施工管理人员加强说服，强化完善施工单位的质量管理体系。

对现场存在的质量安全问题，调查研究施工方内部管理情况，找出问题的根源，并要求施工方积极主动采取有效解决办法，责任具体落实到每个人，并对出现的较大问题，全程跟踪监督施工方落实整改，达标后才算完毕，杜绝类似问题再次发生。通过将近两个多月坚持质量和安全不松懈的监督控制，我发现随着施工作业面的增加，进度的加快，设计工作量增加的同时，但现场实际控制效果仍有疏漏处。

如混凝土表观质量达不到施工合同约定的中级抹灰的效果，模板安装局部尺寸偏差较大，安全上临边洞口防护不及时等现象。我作为a标段主要责任人员，我想我不能不重视这些质量安全问题，作为设计人员，这是我必须要控制的范围，通过冷静思考，面对现场实际情况，我当天夜里编写了关于落实施工方质量三检制度及设计报验程序的文件，经过总监代表的修改和认可，第二天对施工方召开质量安全专题会议，就文件内容对施工方进行交底，再一次明确质量控制和安全控制的工作程序，严格按程序办事，责任落实到人，进一步加强了施工方的质量和安全管理力度。现a标段在建的9栋单体楼年前主体即将封顶，在施工期间，质量和安全都处有效控制状态。

二、设计工作范围广，控制重点是关键。

在x项目部，业主重点要求设计人员对工程质量、安全和进度实施监控，a标段各单体楼屋面为45°斜屋面，施工中存在较大安全隐患，同时屋面混凝土板厚控制很难掌握，在要求施工方提前上报的斜屋面专项施工方案中，经审阅，发现有些安全质量技术措施不具备可操作行，建议施工方另选其它方便可行方案，我及时将该问题反映给总监，总监提出了较好的施工建议，施工方采取了该建议，不仅缩短了斜屋面施工时间，还保证了屋面板板厚和混凝土浇筑质量，施工过程中未出现任何安全事故。

在进度控制方面，我认真学习了公司编制的进度控制办法，并根据本工程实际情况制定了具体进度控制实施办法，以建设单位要求的施工进度节点为依据，对施工方编制的总进度计划经总监审核通过后，我认真核对施工方编制的月进度计划及周进度计划，每周五中午对现场实际完成情况与周进度计划相比较，找出偏差原因，并及时与施工方生产经理沟通，要求及时采取有效措施，把进度抢回来。

三、设计工作是行为成果，积极主动控制是设计人的执业灵魂。

在设计工作过程中，我通过对设计理论的学习以及现阶段设计行业的发展状态的认知，面对激烈竞争的设计市场，作为设计人员，积极主动为建设单位的利益着想，为工程质量负责，为施工人员的安全负责，才是设计工作的信念和无穷力量。只有具备较高专业技能和综合素质及良好的职业道德，才能真正做好设计的本职工作，才能够体现守法、诚信、公正、公平的执业准则。

而在目前，有的设计人员觉得当设计对年青人来说是在浪费时间，对年长的是在混日子，这种不明白设计工作的重要性，没有责任感和使命感，不尊重自己工作的设计人员应该好好反省自己，树立正确的设计工作态度，积极主动的运用自己专业技术及聪明才智，热情服务业主，科学公正的行使设计权利和义务，从自身做起，从每个项目设计部做起，为公司发展壮大奠定坚实的基础。

四、反省自身不足，加强设计业务学习，不断提高自身素质，努力做好设计工作。

在x项目设计部工作期间，设计图纸中出现很多错漏碰缺的地方，再加之设计变更频繁出现，我深刻意识到对图纸的掌握必须到位。另外，安装图纸及安装施工技术我还没有全面掌握，为更好的以设计图纸为依据实施设计，我必须在后期工作当中，认真对设计图纸的全面掌握再下真功夫。

在实施现场设计过程中，我发现自己对管理理论知识的掌握不够，最有效的管理是对人的管理，如何让工程处于受控状态，就是必须让具体实施施工管理的专业人员处于监管状态。那种任由施工单位自由式发挥的施工管理，设计人员形同虚设，到最后只能说明设计人员无能，最终造成建设单位不必要的损失。甚至出现难以预料的质量安全事故，所以，在今后的工作中，我必须掌握一定的管理理论知识，灵活多变的处理实际问题，真正成为一个合格的设计人员。

单位总结2。

20__年到来之际，在我们展望明年的同时，我们有必要回顾一下这个平凡又不平凡的20__年。回顾起来这近一年的工作中了解到了很多东西，也学了不少知识;虽说还不是十分熟悉，但至少很多新的东西是从不懂到基本了解，慢慢的也积累了很多。通过工作中处理各种各样的事情，让自己也有了更深的认识，同时也发现了很多的不足之处。回顾过去一年，在领导的带领下，在各位同事的大力协助下，工作上取得了些满意的成果。

设计方面的主要工作有：

1、完成灯光照明设计方案7套;。

2、完成灯光效果图、flash动画共16个ae动画1个;。

3、投标标书制作3套;。

4、闲暇时间市场开阔;。

日常配合的工作有：

1、打印出图，寻找制作单位、审核图纸;。

2、必要的时候与客户沟通，到实地查看项目状况;。

3、安全员培训考试;。

4、工程灯具现场安装技术学习1次;。

5、工程灯具厂家查询;。

6、其它资料配合准备;。

工作上的不足和要改进的方面：

首先感谢在这段时间里公司各位领导和同事给予我足够的宽容、支持和帮助。在领导和同事们的悉心关照和指导下，当然自身也在不段努力，使我有了很大的进步。

20__年里，我对公司的工作流程、方法等有了较深的认识，对行业内设计也有了一定的了解;但是还需要不断的学习和实践。一年来，我参与了公司的多项方案的设计，紧密配合个部门的工作，并虚心向同事请教，圆满完成了各项工作任务。日后还须不断提升自身能力。

1、从设计上，自己从以往偏爱的风格到现在多元化风格(融合主义)，将多种设计元素结合大众喜好做出方案。

2、学无止境，时代的发展瞬息万变，各种学科知识日新月异。我将坚持不懈地努力学习各种设计相关知识，并用于实践!

3、“业精于勤而荒于嬉”，在以后的工作中不断熟悉业务知识，通过多看、多学、多练来不断的提高自己的各项技能，提高方案汇报的演讲能力。

4、不断锻炼自己的胆识和毅力，工作上、做人做事上都要非常细心，提高自己业务能力，并在工作过程中慢慢克服急躁情绪，不能鲁莽行事，积极、热情、细致地的对待每一项工作。

过去的一年的整体上是紧张的、忙碌的、充实的，也是充满责任心的一年。展望新的工作年度，希望能够再接再砺，同时也加强自身的业务能力，工作中与同事多沟通，多关心了解其他部门的工作性质，进一步提高自己专业知识技能，积极吸收新的观念与设计理念，要继续在自己的工作岗位上踏踏实实做事，老老实实做人，争取做出更大的成绩来。

数据统计员个人工作总结

过去的一年在领导和同事们的悉心关怀和指导下，通过自身的不懈努力，在工作上取得了一定的成果，但也存在了诸多不足，现将过去一年的工作情况总结如下：

一、公司领导高度重视，统计工作逐步完善。

近年来，公司领导高度重视统计工作，在统计体制改革、人员力量配备、经费保障等方面采取了很多措施，增加了统计工作人员，健全完善了统计工作体系，进一步夯实了统计基础建设，确保统计数据源头工作质量。

近年来，围绕“人员专职化、台账规范化、管理制度化、调查法制化、手段现代化、经费有保障”的“五化一有”目标，进一步完善统计工作制度，夯实基层基础工作。统计工作部门具备独立的办公场所，同时配备了微机、打印机、办公桌椅等，确保统计工作的顺利进行。建立统计工作管理制度和统计人员管理制度，包括综合统计管理制度；建立原始记录和统计台帐、统计报表管理制度；建立数据管理制度和数据质量检查、控制制度；建立统计资料归档及保密制度；建立企业各级专兼职统计、记录人员的岗位责任制等。

三、按时完成统计工作，为公司领导经营决策提供准确依据。

我们严格执行国家统计报表制度，认真做好各项年定报的贯彻落实。统计人员认真学习《统计法》和统计报表有关规章制度，虚心向统计局有关领导学者学习，主动采用科学的统计方法，系统地调查研究，对待每一个统计数字和统计调查分析，都一丝不苟，严肃认真，确保统计数据的质量，及时收集、掌握重要经济指标，通过静态和动态、纵向和横向的比较分析，充分了解公司的经济运行态势，提高统计分析水平，从而为促进公司经营管理目标的实现和公司领导经营决策、促进经济发展提供科学依据。

四、统计法制建设不断完善，数据质量不断提高。

统计数据质量是统计工作的核心所在。我们坚持实事求是，弘扬求真务实精神，努力提高基层数据质量。规范基础工作，确保源头数出有据。统计报表有关数据直接从企业原始记录、统计台账、会计报表取得的，报表数据和有关记录项目保持一致；统计报表有关数据以企业原始记录、统计台账、会计报表相关数据加工后取得的，以企业原始记录、统计台账、会计报表为依据。

五、建立规范的统计台账，保证源头统计数据质量。

建立规范的、统一的、可核查的统计台账，是统计基础建设的一项重要内容，是保证统计源头数据质量的一个重要抓手。统计台账依据原始记录和相关数据，按照统计指标的含义填写，统计报表的数据来源于统计台账，和统计台账保持一致。统计台账分门别类地进行登记、整理，年终汇总表册存档。

六、严格统计资料管理工作，报表档案利用科学化。

我们高度重视档案管理在企业管理中的重大作用，按照统计信息化的要求，运用计算机处理企业统计数据的采集、汇总、分析和上报工作。每年结合企业的现实情况，完善各项档案管理制度，制定档案管理考核规定，坚持从严规范、从细抓起，持续创新档案管理模式，提高档案综合服务水平。在档案基础管理方面，坚持多管齐下，狠抓档案的归档率、完整率、准确率，加大考核力度，以经济的手段，保证报表资料的真实完整。在档案资料的接收、借阅复制工作中，严格遵守档案的保密制度、交接制度和借阅利用制度，认真做好收存、借阅登记。同时，充分发挥档案信息服务作用，为公司提供可供查阅参考的资料，使档案工作由收集保管向开发利用转变。

七、加强统计知识学习，全面提升人员素质。

一是加强学习培训，提升综合能力。二是增强责任认识，加强作风建设。以热爱本职工作、锐意进取、奋发有为的精神状态和求真务实的工作作风，不断创造新的业绩；严肃工作纪律，恪守职业道德，提高工作效率。三是完善激励机制，强化正确的用人导向。四是加强文化建设，努力营造团结和谐的工作氛围。

数据员的个人总结

一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。

如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。

二、软硬件要求高，系统资源占用率高。

对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过tb级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大cpu和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。

三、要求很高的处理方法和技巧。

这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。

下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：

一、选用优秀的数据库工具。

现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用oracle或者db2，微软公司最近发布的sqlserver性能也不错。另外在bi领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的etl工具和好的olap工具都十分必要，例如informatic，eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用sqlserver需要花费6小时，而使用sqlserver2005则只需要花费3小时。

二、编写优良的程序代码。

处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。

三、对海量数据进行分区操作。

对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如sqlserver的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘i/o，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。

四、建立广泛的索引。

对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个etl流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。

五、建立缓存机制。

当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。

六、加大虚拟内存。

如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为1gb，1个p42.4g的cpu，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096m的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为4096*6+1024=25600m，解决了数据处理中的内存不足问题。

七、分批处理。

海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。

八、使用临时表和中间表。

数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按汇总步骤一步步来，不要一条语句完成，一口气吃掉一个胖子。

九、优化查询sql语句。

在对海量数据进行查询处理过程中，查询的sql语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的sql脚本和存储过程是数据库工作人员的职责，也是检验数据库工作人员水平的一个标准，在对sql语句的编写过程中，例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表结构等都十分必要。笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标，运行3个小时没有出结果，这是一定要改用程序处理了。

十、使用文本格式进行处理。

对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序操作数据库和程序操作文本之间选择，是一定要选择程序操作文本的，原因为：程序操作文本速度快；对文本进行处理不容易出错；文本的存储不受限制等。例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者csv格式（文本格式），对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。

十一、定制强大的清洗规则和出错处理机制。

海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。

十二、建立视图或者物化视图。

视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘i/o，正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。

十三、避免使用32位机子（极端情况）。

目前的计算机很多都是32位的，那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机子，其中对位数的限制也十分重要。

十四、考虑操作系统问题。

海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对操作系统的要求也放到了重要的位置，一般是必须使用服务器的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。尤其对操作系统自身的缓存机制，临时空间的处理等问题都需要综合考虑。

十五、使用数据仓库和多维数据库存储。

数据量加大是一定要考虑olap的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是olap多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。

十六、使用采样数据，进行数据挖掘。

基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。

还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用代理键等操作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。类似的情况需要针对不同的需求进行处理。

海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。

数据统计员个人工作总结

数据库数据查询实验总结

一周紧张的sql实训结束了，通过这一周的实训我学会了许多东西。使我对数据库有了更新的认识，知道了数据库的重要性，也掌握了许多对数据库的操作方法，包括数据库的创建、表的创建、数据的查询、数据的修改、数据的删除、数据的导入/导出等等虽然最后交实验成果不是c版的，但是通过次实训同时也对c有了更深一步的了解，学会了在c中连接sql，也算也有了些收获。后来还是用的asp格式的，在做asp格式的查询时遇到了很多问题通过与同组的同学交流讨论之后基本上都解决了。但是最重要的是在这次的修改过程中学到了更多的知识。实训中遇到了一些问题，通过与同学的交流以及向老师请教，基本上解决了网页修改的问题。虽然实训中遇到了很多问题，但是同时我也学会了在书本上学不到的东西。

最后通过这次实训让我懂得了，为人做事一定要认真仔细，谨慎细心。通过实训体会的老师传授给我们的知识我们应该耐心的去学习。我相信通过实训会为我以后的工作和学习奠定了良好的基础。实训课是在学习与探索中度过的，通过这一次锻炼，我学到了许多知识，也认识到了自己的一些不足之处，但无论对我以后的学习还是工作都有很好的帮助。

最后我还懂得了团队精神的重要性，在实践能力上也得到了提高真正地做到了学以致用对我来说受益匪浅。同时更要感谢老师的教导。

数据员个人工作总结

如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。

对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过tb级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大cpu和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。

这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。

下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：

一、选用优秀的数据库工具

现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用oracle或者db2，微软公司最近发布的sqlserver20xx性能也不错。另外在bi领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的etl工具和好的olap工具都十分必要，例如informatic，eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用sqlserver20xx需要花费6小时，而使用sqlserver20xx则只需要花费3小时。

二、编写优良的程序代码

处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。

三、对海量数据进行分区操作

对海量数据进行分区操作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不过处理机制大体相同。例如sqlserver的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘i/o，减小了系统负荷，而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。

四、建立广泛的索引

对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个etl流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完毕，建立索引，并实施聚合操作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。

五、建立缓存机制

当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合操作时，缓存设置为100000条/buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。

六、加大虚拟内存

如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理，内存为1gb，1个p42。4g的cpu，对这么大的数据量进行聚合操作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区上分别建立了6个4096m的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为4096xx6+1024=25600m，解决了数据处理中的内存不足问题。

七、分批处理

海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处理后的数据再进行合并操作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。

八、使用临时表和中间表

数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总操作，可按汇总步骤一步步来，不要一条语句完成，一口气吃掉一个胖子。

九、优化查询sql语句

在对海量数据进行查询处理过程中，查询的sql语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的sql脚本和存储过程是数据库工作人员的职责，也是检验数据库工作人员水平的一个标准，在对sql语句的编写过程中，例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表结构等都十分必要。笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标，运行3个小时没有出结果，这是一定要改用程序处理了。

十、使用文本格式进行处理

对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序操作数据库和程序操作文本之间选择，是一定要选择程序操作文本的，原因为：程序操作文本速度快；对文本进行处理不容易出错；文本的存储不受限制等。例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者csv格式（文本格式），对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。

十一、定制强大的清洗规则和出错处理机制

海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。

十二、建立视图或者物化视图

视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘i/o，正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。

十三、避免使用32位机子（极端情况）

目前的计算机很多都是32位的，那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机子，其中对位数的限制也十分重要。

十四、考虑操作系统问题

海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对操作系统的要求也放到了重要的位置，一般是必须使用服务器的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。尤其对操作系统自身的缓存机制，临时空间的处理等问题都需要综合考虑。

十五、使用数据仓库和多维数据库存储

数据量加大是一定要考虑olap的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是olap多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。

十六、使用采样数据，进行数据挖掘

基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。

还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用代理键等操作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。类似的情况需要针对不同的需求进行处理。

海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。