怎么编程代码处理大量数据(前端如何处理大量数据)

使用python编程处理大量数据，效率太慢怎么解决

既然存有上千万个数据，为什么不使用数据库呢？

使用小型的sqlite数据库，加上适当的索引、筛选，肯定能大大提高数据处理速度。

python也自身带有处理sqlite数据库的模块，极其方便。

.net socket编程服务端如何处理大量的数据接收和发送？？

如果你的客户端和服务端都在同一台PC上的话 计算机性能就会凸显的非常明显了...

这种测试对代码性能是很严重的考验...

这类似于一个转接服务器 ...

大量的收发显然要用异步编程... 我不知道你使用的是socket的哪套API(有三套哟~ 阻塞的 begin end的 async的)

考虑用池优化 协议的构造 以及线程安全... 写的足够好的话普通pc 处理千级并发都不是问题..

c语言编程数据太大无法输出怎么办，比如2的100次方

在任何一种语言中，精度和取值范围都是一对矛盾。我理解您的意思，这里说的是整型。在c中，整型有三类数据类型，char，short，int，每一类又有unsigned和signed，即无符号和有符号两种。

在32位系统中，char占一个字节，short占两个字节，int占4个字节。对于整数来说，精度都一样，只要没有进行取舍。所以int的取值范围最大。有符号型的范围为-2^31~2^31,无符号int范围为0~2^32.

对于更大的整数，c的基本数据类型就无能为力了。常用的方法是利用数组进行数的范围的扩大，例如表示2^100，我可以建立一个4元素的int数组num:

int num[4];

然后我用num[0]表示从个位开始的9位数(2^31略等于2*10^9)，然后num[1]表示接下来的9位，以此类推。

当然这种情况下，你需要为这些大数的运算，例如加减乘除，专门编写适合你的数据类型的算法。相对来说还是比较繁琐的。

但是java提供大数这种数据类型，不过我不是特别懂。有兴趣可以关注一下。

如何处理大量数据并发操作

处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法:

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

vc编程，若有很多数据要存储，该怎么编？

二种方式：

1、Acess，这个数据库直接安装Office就可以装上。建议你把你的软件做成绿色版的（利用vc++的depand就可以），然后ADO连接Acess，这样不管你去哪，把你的那个文件夹一复制了就能用。

2、MicroSoft SQL，如果你是在一个局域网或者花100元买一个网上数据库空间，那样你只需要在一台机器上配置好数据表，然后你程序远程读取数据表就可以了（ado读取设置好数据库所在电脑IP、数据库用户名、密码就可以了）。

MicroSoft SQL适合存储大量数据，可建立存储过程，功能比Access强大。