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1、如果你要储存会话信息，用户配置信息，购物车数据，建议使用NoSQL数据库； 不过90%的企业或个人，首选数据库都是MySQL数据库。
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2、如果有强大的技术团队，关系型和非关系型数据库都可选择。一般来讲，非关系型数据库需要更多管理维护的时间。
3、(一)、Access (二)SQLServer (三)MySQL，Access是一种桌面数据库，只适合数据量少的应用，在处理少量数据和单机访问的数据库时是很好的，效率也很高。但是它的同时访问客户端不能多于4个。
4、充分理解业务需求。需求分析是整个设计过程的基础，是最困难、最耗费时间的一步。 重视输入输出。在定义数据库表和字段需求（输入）时，应了解数据产生源和数据流程。 创建数据字典和ER 图表。
5、虽然把上面的架构全部组合在一起可以形成一个强大的高可用，高负载的数据库系统，但是架构选择合适才是最重要的。 混合架构虽然能够解决所有的场景的问题，但是也会面临更多的挑战，你以为的完美架构，背后其实有着更多的坑。
1、array_intersect() 返回一个数组，该数组包含了所有在 array1 中也同时出现在所有其它参数数组中的值。注意键名保留不变。
2、你这个搞得是不是太复杂了。请使用array_diff比较数组，返回不同，再计算交集。
3、array_filter() 用回调函数过滤数组中的元素。 4 array_flip() 交换数组中的键和值。 4 array_intersect() 计算数组的交集。
4、定义另外一个数组，做一个循环，把两个数组的元素从下标为0的开始比较，又相等的就存到第三个数组中，一直到某一个数组的元素全部遍历完以后。第三个数组中即为这两个数组的交集。
1、首先可以根据数据值或者把数据hash(md5)后的值，将数据按照范围划分到不同的机子，最好可以让数据划分后可以一次读入内存，这样不同的机子负责处理各种的数值范围，实际上就是map。
2、处理大量数据并发操作可以采用如下几种方法：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。
3、当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
4、实时处理方式 现实生活中，需要我们对某些大数据进行及时处理，然后进行快速呈现，我们可以将日常生活中产生的数据想象成水流，流处理方式就是在处理这些水流，数据“水流”不断流入到实时处理分析引擎中。
5、事实上，如果您的数据库真的有1000万容量的话，把主键建立在ID列上，就像以上的第2种情况，在网页上的表现就是超时，根本就无法显示。这也是我摒弃ID列作为聚集索引的一个最重要的因素。
