处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:
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1.使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架: 用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。
2.数据库优化：表结构优化;SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化;分区;分表;索引优化;使用存储过程代替直接操作。
3.分离活跃数据:可以分为活跃用户和不活跃用户。
4.批量读取和延迟修改: 高并发情况可以将多个查询请求合并到一个。高并发且频繁修改的可以暂存缓存中。
5.读写分离: 数据库服务器配置多个，配置主从数据库。写用主数据库，读用从数据库。
6.分布式数据库: 将不同的表存放到不同的数据库中，然后再放到不同的服务器中。
7.NoSql和Hadoop: NoSql，not only SQL。没有关系型数据库那么多限制，比较灵活高效。Hadoop，将一个表中的数据分层多块，保存到多个节点（分布式）。每一块数据都有多个节点保存（集群）。集群可以并行处理相同的数据，还可以保证数据的完整性。
拓展资料:
大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
参考资料:网页链接
在大数据成为趋势，成为国家战略的今天，如何最大限度发挥大数据的价值成为人们思考的问题。无论是对于互联网企业、电信运营商还是数量众多的初创企业而言，大数据的变现显得尤为重要。谁最先一步找到密码，谁就能够抢占市场，赢得发展。在探索大数据商业模式的同时，大数据正加速在各行各业的应用，大数据不仅为人们的购物、出行、交友提供了帮助，甚至还在高考这样重要的事件中发挥作用。大数据产业具有无污染、生态友好、低投入高附加值特点，对于我国转变过去资源因素型经济增长方式、推进“互联网+”行动计划、实现国家制造业30年发展目标有战略意义。前几年，国内大数据产业讨论较多、落地较少，商业模式处于初探期，行业处于两种极端：一种是过热的浮躁带来了一定的泡沫和产业风险；一种是怀疑大数据只是炒作，依然坚持传统管理理念、经营模式。但是进入2015年之后，大数据产业告别了泡沫，进入更务实的发展阶段，从产业萌芽期进入了成长期。当前，如何将大数据变现成为业界探索的重要方向。B2B大数据交易所国内外均有企业在推动大数据交易。目前，我国正在探索“国家队”性质的B2B大数据交易所模式。2014年2月20日，国内首个面向数据交易的产业组织—中关村大数据交易产业联盟成立，同日，中关村数海大数据交易平台启动，定位大数据的交易服务平台。2015年4月15日，贵阳大数据交易所正式挂牌运营并完成首批大数据交易。贵阳大数据交易所完成的首批数据交易卖方为深圳市腾讯计算机系统有限公司、广东省数字广东研究院，买方为京东云平台、中金数据系统有限公司。2015年5月26日，在2015贵阳国际大数据产业博览会暨全球大数据时代贵阳峰会上，贵阳大数据交易所推出《2015年中国大数据交易白皮书》和《贵阳大数据交易所702公约》，为大数据交易所的性质、目的、交易标的、信息隐私保护等指明了方向，奠定了大数据金矿变现的产业基础。咨询研究报告国内咨询报告的数据大多来源于国家统计局等各部委的统计数据，由专业的研究员对数据加以分析、挖掘，找出各行业的定量特点进而得出定性结论，常见于“市场调研分析及发展咨询报告”，如“2015～2020年中国通信设备行业市场调研分析及发展咨询报告”、“2015～2020年中国手机行业销售状况分析及发展策略”、“2015年光纤市场分析报告”等，这些咨询报告面向社会销售，其实就是O2O的大数据交易模式。各行各业的分析报告为行业内的大量企业提供了智力成果、企业运营和市场营销的数据参考，有利于市场优化供应链，避免产能过剩，维持市场稳定。这些都是以统计部门的结构化数据和非结构化数据为基础的专业研究，这就是传统的一对多的行业大数据商业模式。数据挖掘云计算软件云计算的出现为中小企业分析海量数据提供了廉价的解决方案，SaaS模式是云计算的最大魅力所在。云计算服务中SaaS软件可以提供数据挖掘、数据清洗的第三方软件和插件。业内曾有专家指出，大数据=海量数据+分析软件+挖掘过程，通过强大的各有千秋的分析软件来提供多样性的数据挖掘服务就是其盈利模式。国内已经有大数据公司开发了这些架构在云端的大数据分析软件：它集统计分析、数据挖掘和商务智能于一体，用户只需要将数据导入该平台，就可以利用该平台提供的丰富算法和模型，进行数据处理、基础统计、高级统计、数据挖掘、数据制图和结果输出等。数据由系统统一进行管理，能够区分私有和公有数据，可以保证私有数据只供持有者使用，同时支持多样数据源接入，适合分析各行各业的数据，易学好用、操作界面简易直观，普通用户稍做了解即可使用，同时也适合高端用户自己建模进行二次开发。大数据咨询分析服务机构及企业规模越大其拥有的数据量就越大，但是很少有企业像大型互联网公司那样有自己的大数据分析团队，因此必然存在一些专业型的大数据咨询公司，这些公司提供基于管理咨询的大数据建模、大数据分析、商业模式转型、市场营销策划等，有了大数据作为依据，咨询公司的结论和咨询成果更加有说服力，这也是传统咨询公司的转型方向。比如某国外大型IT研究与顾问咨询公司的副总裁在公开场合曾表示，大数据能使贵州农业节省60%的投入，同时增加80%的产出。该公司能做出这样的论断当然是基于其对贵州农业、天气、土壤等数据的日积月累以及其建模分析能力。政府决策咨询智库党的十八届三中全会通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》明确提出，加强中国特色新型智库建设，建立健全决策咨询制度。这是中共中央文件首次提出“智库”概念。近几年，一批以建设现代化智库为导向、以服务国家发展战略为目标的智库迅速成立，中国智库数量从2008年的全球第12位跃居当前第2位。大数据是智库的核心，没有了数据，智库的预测和分析将为无源之水。在海量信息甚至泛滥的情况下，智库要提升梳理、整合信息的能力必然需要依靠大数据分析。研究认为，93%的行为是可以预测的，如果将事件数字化、公式化、模型化，其实多么复杂的事件都是有其可以预知的规律可循，事态的发展走向是极易被预测的。可见，大数据的应用将不断提高政府的决策效率和决策科学性。自有平台大数据分析随着大数据的价值被各行各业逐渐认可，拥有广大客户群的大中型企业也开始开发、建设自有平台来分析大数据，并嵌入到企业内部的ERP系统信息流，由数据来引导企业内部决策、运营、现金流管理、市场开拓等，起到了企业内部价值链增值的作用。在分析1.0时代，数据仓库被视作分析的基础。2.0时代，公司主要依靠Hadoop集群和NoSQL数据库。3.0时代的新型“敏捷”分析方法和机器学习技术正在以更快的速度来提供分析结果。的企业将在其战略部门设置首席分析官，组织跨部门、跨学科、知识结构丰富、营销经验丰富的人员进行各种类型数据的混合分析。大数据投资工具证券市场行为、各类指数与投资者的分析、判断以及情绪都有很大关系。2002年诺贝尔经济学奖授予了行为经济学家卡尼曼和实验经济学家史密斯，行为经济学开始被主流经济学所接受，行为金融理论将心理学尤其是行为科学理论融入金融中。现实生活中拥有大量用户数据的互联网公司将其论坛、博客、新闻报道、文章、网民用户情绪、投资行为与股票行情对接，研究的是互联网的行为数据，关注热点及市场情绪，动态调整投资组合，开发出大数据投资工具，比如大数据类基金等。这些投资工具直接将大数据转化为投资理财产品。定向采购线上交易平台数据分析结果很多时候是其他行业的业务基础，国内目前对实体经济的电子商务化已经做到了B2C、C2C、B2B等，甚至目前O2O也越来越流行，但是对于数据这种虚拟商品而言，目前还没有具体的线上交易平台。比如服装制造企业针对某个省份的市场，需要该市场客户的身高、体重的中位数和平均数数据，那么医院体检部门、专业体检机构就是这些数据的供给方。通过获取这些数据，服装企业将可以开展精细化生产，以更低的成本生产出贴合市场需求的服装。假想一下，如果有这样一个“大数据定向采购平台”，就像淘宝购物一样，可以发起买方需求，也可以推出卖方产品，通过这样的模式，外加第三方支付平台，“数据分析结论”这种商品就会悄然而生，这种商品不占用物流资源、不污染环境、快速响应，但是却有“供”和“需”双方巨大的市场。而且通过这种平台可以保障基础数据安全，大数据定向采购服务平台交易的不是底层的基础数据，而是通过清洗建模出来的数据结果。所有卖方、买方都要实名认证，建立诚信档案机制并与国家信用体系打通。非营利性数据征信评价机构在国家将公民信息保护纳入刑法范围之前，公民个人信息经常被明码标价公开出售,并且形成了一个“灰色产业”。为此，2009年2月28日通过的刑法修正案（七）中新增了出售、非法提供公民个人信息罪，非法获取公民个人信息罪。该法条中特指国家机关或者金融、电信、交通、教育、医疗等单位的工作人员，不得将公民个人信息出售或非法提供给他人。而公民的信息在各种考试中介机构、房产中介、钓鱼网站、网站论坛依然在出售，诈骗电话、骚扰电话、推销电话在增加运营商话务量的同时也在破坏整个社会的信用体系和公民的安全感。虽然数据交易之前是交易所规定的经过数据清洗的数据，但是交易所员工从本质上是无法监控全国海量的数据的。数据清洗只是对不符合格式要求的数据进行清洗，主要有不完整的数据、错误的数据、重复的数据三大类。因此，建立非营利性数据征信评价机构是非常有必要的，将数据征信纳入企业及个人征信系统，作为全国征信系统的一部分，避免黑市交易变成市场的正常行为。除了征信评价机构之外，未来国家公共安全部门也许会成立数据安全局，纳入网络警察范畴，重点打击将侵犯企业商业秘密、公民隐私的基础数据进行数据贩卖的行为。结语：大数据已经从论坛串场、浮躁的观点逐步走向国家治理体系建设、营销管理、生产管理、证券市场等方面，其商业模式也多种多样。市场经验表明，存在买卖就存在商品经济，具体哪种商业模式占主流将由市场决定。而最终的事实将证明，大数据交易商品经济必然成为“互联网+”的重要组成部分。
新一版的NoSQL Manager for MongoDB已经不是把文件夹和注册表删了就可以搞定的了，新版解决办法如下：
其实很简单！
1.卸载NoSQL Manager
2. 删除注册表节点
HKEY_CURRENT_USER\Software\NoSQL Manager Group
3. 删除应用数据目录
C:\ProgramData\NoSQL Manager Group
4.重新安装
一定要卸载完再安装！
可以在自己的电脑上安装相同的服务器系统，然后安装相同的数据库软件，然后将阿里云上的数据库备份，再将备份的数据库文件下载到本地电脑上，再进行数据库恢复即可。
数据库主要分为关系数据库和非关系型数据库（NoSQL）。
1、关系数据库
关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。
常见的关系型数据库有Mysql，SqlServer等。在轻量或者小型的应用中，使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数据库。
2、非关系型数据库（NoSQL）
指分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。
扩展资料
关系数据库分为两类：一类是桌面数据库，例如Access、FoxPro和dBase等；另一类是客户/服务器数据库，例如SQL Server、Oracle和Sybase等。桌面数据库用于小型的、单机的应用程序，它不需要网络和服务器，实现起来比较方便，但它只提供数据的存取功能。
客户/服务器数据库主要适用于大型的、多用户的数据库管理系统，应用程序包括两部分：一部分驻留在客户机上，用于向用户显示信息及实现与用户的交互；另一部分驻留在服务器中，主要用来实现对数据库的操作和对数据的计算处理。
参考资料来源：百度百科-关系数据库
参考资料来源：百度百科-数据库
早期需要延迟处理的业务场景，更多的是通过定时任务扫表，然后执行满足条件的记录，具有频率高、命中低、资源消耗大的缺点。随着消息中间件的普及，延迟消息可以很好的处理这种场景，本文主要介绍延迟消息的使用场景以及基于常见的消息中间件如何实现延迟队列，最后给出了一个在网易公开课使用延迟队列的实践。
1、有效期：限时活动、拼团。。。
2、超时处理：取消超时未支付订单、超时自动确认收货。。。
4、重试：网络异常重试、打车派单、依赖条件未满足重试。。。
5、定时任务：智能设备定时启动。。。
1、RabbitMQ
1）简介：基于AMQP协议，使用Erlang编写，实现了一个Broker框架
a、Broker：接收和分发消息的代理服务器
b、Virtual Host：虚拟主机之间相互隔离，可理解为一个虚拟主机对应一个消息服务
c、Exchange：交换机，消息发送到指定虚拟机的交换机上
d、Binding：交换机与队列绑定，并通过路由策略和routingKey将消息投递到一个或多个队列中
e、Queue：存放消息的队列，FIFO，可持久化
f、Channel：信道，消费者通过信道消费消息，一个TCP连接上可同时创建成百上千个信道，作为消息隔离
2）延迟队列实现：RabbitMQ的延迟队列基于消息的存活时间TTL（Time To Live）和死信交换机DLE（Dead Letter Exchanges）实现
a、TTL：RabbitMQ支持对队列和消息各自设置存活时间，取二者中较小的值，即队列无消费者连接或消息在队列中一直未被消费的过期时间
b、DLE：过期的消息通过绑定的死信交换机，路由到指定的死信队列，消费者实际上消费的是死信队列上的消息
3）缺点：
a、配置麻烦，额外增加一个死信交换机和一个死信队列的配置
b、脆弱性，配置错误或者生产者消费者连接的队列错误都有可能造成延迟失效
2、RocketMQ
1）简介：来源于阿里，目前为Apache顶级开源项目，使用Java编写，基于长轮询的拉取方式，支持事务消息，并解决了顺序消息和海量堆积的问题
a、Broker：存放Topic并根据读取Producer的提交日志，将逻辑上的一个Topic分多个Queue存储，每个Queue上存储消息在提交日志上的位置
b、Name Server：无状态的节点，维护Topic与Broker的对应关系以及Broker的主从关系
2）延迟队列实现：RocketMQ发送延时消息时先把消息按照延迟时间段发送到指定的队列中(rocketmq把每种延迟时间段的消息都存放到同一个队列中)，然后通过一个定时器进行轮训这些队列，查看消息是否到期，如果到期就把这个消息发送到指定topic的队列中
3）缺点：延迟时间粒度受限制（1s/5s/10s/30s/1m/2m/3m/4m/5m/6m/7m/8m/9m/10m/20m/30m/1h/2h）
3、Kafka
1）简介：来源于Linkedin，目前为Apache顶级开源项目，使用Scala和Java编写，基于zookeeper协调的分布式、流处理的日志系统，升级版为Jafka
2）延迟队列实现：Kafka支持延时生产、延时拉取、延时删除等，其基于时间轮和JDK的DelayQueue实现
a、时间轮(TimingWheel)：是一个存储定时任务的环形队列，底层采用数组实现，数组中的每个元素可以存放一个定时任务列表
b、定时任务列表(TimerTaskList)：是一个环形的双向链表，链表中的每一项表示的都是定时任务项
c、定时任务项(TimerTaskEntry)：封装了真正的定时任务TimerTask
d、层级时间轮：当任务的到期时间超过了当前时间轮所表示的时间范围时，就会尝试添加到上层时间轮中，类似于钟表就是一个三级时间轮
e、JDK DelayQueue：存储TimerTaskList，并根据其expiration来推进时间轮的时间，每推进一次除执行相应任务列表外，层级时间轮也会进行相应调整
3）缺点：
a、延迟精度取决于时间格设置
b、延迟任务除由超时触发还可能被外部事件触发而执行
4、ActiveMQ
1）简介：基于JMS协议，Java编写的Apache顶级开源项目，支持点对点和发布订阅两种模式。
a、点对点（point-to-point）：消息发送到指定的队列，每条消息只有一个消费者能够消费，基于拉模型
b、发布订阅（publish/subscribe）：消息发送到主题Topic上，每条消息会被订阅该Topic的所有消费者各自消费，基于推模型
2）延迟队列实现：需要延迟的消息会先存储在JobStore中，通过异步线程任务JobScheduler将到达投递时间的消息投递到相应队列上
a、Broker Filter：Broker中定义了一系列BrokerFilter的子类构成拦截器链，按顺序对消息进行相应处理
b、ScheduleBroker：当消息中指定了延迟相关属性，并且jobId为空时，会生成调度任务存储到JobStore中，此时消息不会进入到队列
c、JobStore：基于BTree存储，key为任务执行的时间戳，value为该时间戳下需要执行的任务列表
d、JobScheduler：取JobStore中最小的key执行（调度时间最早的），执行时间=当前时间，将该任务列表依次投递到所属的队列，对于需要重复投递和投递失败的会再次存入JobStore中。
注： 此处JobScheduler的执行时间间隔可动态变化，默认0.5s，有新任务时会立即执行（Object-notifyAll()）并设置时间间隔为0.1s，没有新任务后，下次执行时间为最近任务的调度执行时间。
3）缺点：投递到队列失败，将消息重新存入JobStore，消息调度执行时间=系统当前时间+延迟时间，会导致消息被真实投递的时间可能为设置的延迟时间的整数倍
5、Redis
1）简介：基于Key-Value的NoSQL数据库，由于其极高的性能常被当作缓存来使用，其数据结构支持：字符串、哈希、列表、集合、有序集合
2）延迟队列实现：Redis的延迟队列基于有序集合，score为执行时间戳，value为任务实体或任务实体引用
3）缺点：
a、实现复杂，本身不支持
b、完全基于内存，延迟时间长浪费内存资源
6、消息队列对比
1、公开课延迟队列技术选型
1）业务场景：关闭超时未支付订单、限时优惠活动、拼团
2）性能要求：订单、活动、拼团 数据量可控，上述MQ均能满足要求
3）可靠性：使用ActiveMQ、RabbitMQ、RocketMQ作为延迟队列更普遍
4）可用性：ActiveMQ、RocketMQ自身支持延迟队列功能，且目前公开课业务中使用的中间件为ActiveMQ和Kafka
5）延迟时间灵活：活动的开始和结束时间比较灵活，而RocketMQ时间粒度较粗，Kafka会依赖时间格有精度缺失
结论： 最终选择ActiveMQ来作为延迟队列
2、业务场景：关闭未支付订单
1）关闭微信未支付订单
2）关闭IOS未支付订单
3、ActiveMQ使用方式
1）activemq.xml中支持调度任务
2）发送消息时，设置message的延迟属性
其中：
a、延迟处理
AMQ_SCHEDULED_DELAY：设置多长时间后，投递给消费者（毫秒）
b、重复投递
AMQ_SCHEDULED_PERIOD：重复投递时间间隔（毫秒）
AMQ_SCHEDULED_REPEAT：重复投递次数
c、指定调度计划
AMQ_SCHEDULED_CRON：corn正则表达式
4、公开课使用中进行的优化
1）可靠性：针对实际投递时间可能翻倍的问题，结合ActiveMQ的重复投递，在消费者逻辑中做幂等处理来保证延迟时间的准确性
2）可追溯性：延迟消息及消费情况做数据库冗余存储
3）易用性：业务上定义好延迟枚举类型，直接使用JmsDelayTemplate发送，无需关心数据备份和参数等细节
1、无论是基于死信队列还是基于数据先存储后投递，本质上都是将延迟待发送的消息数据与正常订阅的队列分开存储，从而降低耦合度
2、无论是检查队头消息TTL还是调度存储的延迟数据，本质上都是通过定时任务来完成的，但是定时任务的触发策略以及延迟数据的存储方式决定了不同中间件之间的性能优劣
张浩，2018年加入网易传媒，高级Java开发工程师，目前在网易公开课主要做支付财务体系、版本迭代相关的工作。
