海量数据-处理海量数据的基本思路是什么？

oracle怎样导入海量数据（100万+）？

需要用sqlloader来进行大量的数据导入。

1、首先，在数据库中要创建跟字段对应的表，并设置字段长度足够大。

2、根据创建的表名，及文本的格式编写脚本。保存成文件，名字为：load.ctl4、执行以下语句：sqlldr userid=用户名/密码@数据库实例 control=路径\result.ctl log=路径\resulthis.out

如何在C#和GDI+实现海量数据的高效刷新绘图

首先,我和你说下双缓冲技术 双缓冲是将图片在显示到DC前,现在要内存建一个DC,也就是用于存储这张图片的内存区,然后在将这部分update到你要显示的地方 这样，可以防止画面抖动很大(虽然有时候你不这样做,也会发现没什么差别,呵呵) 这样和你说吧,如果要实现你要的效果,你必须用指针访问内存 比如,把程序声明成unsafe的,然后按照上面的操作进行 因为C#是快速开发,很多图形缩放功能,效果并不理想,比如,一个BItMap吧,假设不考虑其他属性,图片大小是100*100,如果你想在一个大小为200*200的PictureBox上添满,你只需要把属性改下,就可以了,其他的工作都由编译器帮你做了,把一张图片,进行缩放,保存为另一张,也是这样,你无法对他进行更细的操作 所以,如果要实现你的要求,你必须要自己来进行处理内存部分 这样实现起来有点麻烦,呵呵不过你只能这样 有问题可以问我

怎样从海量生物数据中产生大的可视图片？

生命是如此的复杂，以至于几乎每一位生物学家都只能在一个很小的领域进行探索。尽管在每一个领域都产生了大量的描述性的数据。但是科学家能够从这些海量的数据中得出一个整体的概念，例如生物是如何运作的？系统生物学这门正在形成的学科为回答这些问题提供了一些希望。它试图把生物学的各个分支联系起来，利用数学、工程和计算机科学的方法让生物学更加量化。不过，现在还没有人知道这些方法是否能够最终让科学家理解生物运作的整体图景。

非休眠成熟种子的萌发是高等植物生长发育过程中的一个重要的生理变化过程。为了研究其中蛋白质的变化，使用蛋白质组学的方法系统地分析了拟南芥干种子、萌发0小时、30小时、48小时、72小时和96小时6个时期的蛋白质的积累趋势。研究发现，虽然每一个时期的胶上可以获得的蛋白点数相差不大，但是许多蛋白点发生了显著的量的变化。使用MALDI-TOF和TOF-TOF鉴定了437个蛋白点，发现这437个蛋白由355个不同的基因编码。

观察这437个蛋白的表达模式，发现有293个蛋白点存在于实验的各个时期，95个蛋白在胚根长出前或者在胚根起始生长时起始合成，27个蛋白在随后的时期逐渐消失。进一步搜索KEGG数据库发现有226个鉴定的蛋白能够定位到不同的代谢途径。其中参与碳水化合物，能量代谢和氨基酸代谢的蛋白质占胶上总蛋白(包括未鉴定的蛋白)的1/4，那些参与维生素和辅助因子代谢的蛋白占3％。

参与遗传信息加工的蛋白酶在早期的吸水过程中上升特别快，在萌发开始后的30小时达到最高点。这些结果为拟南芥种子萌发过程中的蛋白组学等研究提供了重要的物质基础。 非编码序列，特别是内含子的起源，是一个重要的悬而未决的问题。

处理海量数据的基本思路是什么？

首先要进行数据预处理，包括：

数据清理（数据清理通过填写空缺值，平滑噪声数据，识别删除孤立点，并解决不一致来清理数据，数据清理内容包括：格式标准化、异常数据清除、错误纠正、重复数据的清除）；

数据规约（数据集的压缩表示，但是能和原始数据集达到相同或基本相同的分析结果，主要策略：数据聚集、维规约、数据压缩、数值规约）

等。

然后在查询时，尽量避免使用低效率的查询语句，像是order by等。

处理数据时，lz可以参考一下数据挖掘思想，运用一些有用的算法、数据处理软件，以提高效率。