简介词云 是文本大数据可视化的重要方式，常用于将大量文本中的高频语句和词汇高亮展示，快速感知最突出的文字常用于网站高频搜索字段的统计特点不适合数据量多的文本数据，也不适合数据区分度不大的数据处理8聚合气泡图 简介聚合气泡图 中，维度定义各个气泡，度量定义气泡的大小颜色特点；这样的分区其实个人认为比较失败的最好把最常用的查询限定在一个分区内，而且分区的条数不能过少这个没有具体的要求，一般oracle是按照大小建议的，我忘了是多少了，还是那句话，看你的需求不过按照你的问题，大数据表数据量很大的那种，最好建立分区，这样查起来方便，节省资源和时间。

大数据图表分析的工具其实有很多，关键要看题主的是在什么样的业务场景下一般情况下，Excel就可以满足日常的使用需求，当然前提在于你对Excel足够熟练当然，如果你懂代码，可以用Echarts ，如果你懂设计，可以用Ai这些都可以做大数据图表分析出来可是从题主的描述中，我看到两个关键词数据；1打开表格 打开Excel，输入数据，创建表格2插入图表 选中整个表格，点击菜单栏上”插入推荐的图表“3选择图表类型 点击所有图表，选择柱形图4修改标题 点击图表标题，修改图表标题，数据分析图表制作完成。

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1、1数据库性能下降频繁查询上亿数据会消耗大量的数据库资源，如CPU内存和磁盘等，导致数据库性能下降数据库需要处理大量的查询请求，出现响应时间延长发处理能力下降等问题2网络拥堵频繁查询上亿数据会产生大量的网络流量，特别是在分布式环境下，查询请求需要通过网络传输到数据库服务器，导致。

2、大数据的表格汇总分析涉及多个步骤，从数据收集到结果解读与报告，每一步都至关重要首先，你需要从数据库API社交媒体日志文件等来源收集数据这一过程可能需要使用特定的工具或脚本来自动化数据抓取收集到的数据通常需要进行清洗和预处理这包括处理缺失值异常值和重复值，以及将数据转换为适合。

3、1 处理器CPU选择高性能的多核心处理器，如Intel Core i7或更高级别的处理器，以实现更快的计算和数据处理速度2 内存RAMExcel 处理大数据时需要大量的内存来存储数据和缓存计算过程建议选择至少16GB的内存，如果预算允许，可以考虑32GB或更高容量3 存储器硬盘固态硬盘使用高速硬。

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说实话，70W记录不算大，而你执行查询的条件是where aid = bid这种等值连接，可以使用索引来提高查询效率的，一般数据库内部也不会使用笛卡尔集这种算法执行，对于数据量大的连接查询，会使用hash连接或多路归并排序连接算法来执行建议你在两个表的id属性上先创建索引，再执行查询如果还效率慢的话。